1、隨著基因組研究的深入和生物信息學(xué)的發(fā)展，對(duì)基因調(diào)控信息的分析和研究引起人們?cè)絹?lái)越多的重視。以建立一個(gè)完善、系統(tǒng)的基因調(diào)控信息平臺(tái)為目標(biāo)，我們實(shí)驗(yàn)室建立了基因表達(dá)調(diào)控信息數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(GRI)。在先前的工作中，GRI主要收集了與基因調(diào)控相關(guān)的數(shù)據(jù)，而未包含基因表達(dá)數(shù)據(jù)。目前，國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)庫(kù)中包含大量的基因表達(dá)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的生物學(xué)信息，研究某一特定的基因，就不能拋開其基因表達(dá)數(shù)據(jù)及調(diào)控信息。 現(xiàn)有的研究已經(jīng)證實(shí)，人類疾病

2、或健康狀態(tài)，都直接或間接地與基因相關(guān)。通過(guò)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)研究疾病的分子機(jī)制和尋找藥物靶點(diǎn)，目前已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。 本課題以疾病的基因表達(dá)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，找出了一系列與疾病顯著相關(guān)的基因，并結(jié)合GRI系統(tǒng)中的調(diào)控信息進(jìn)行深入分析，研究與基因在疾病中的差異表達(dá)相關(guān)的調(diào)控因素，分析疾病產(chǎn)生的可能機(jī)制，為疾病分子機(jī)制的研究以及藥物靶點(diǎn)的篩選提供了重要的理論依據(jù)。我們研究了多個(gè)與疾病相關(guān)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，得到了一批與疾病顯著相

3、關(guān)的基因，并結(jié)合調(diào)控信息進(jìn)行了綜合分析，分析結(jié)果與國(guó)際文獻(xiàn)報(bào)道一致。針對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)和與疾病顯著相關(guān)的基因數(shù)據(jù)，我們開發(fā)了Web界面提供信息查詢。為了讓用戶更直觀地了解表達(dá)數(shù)據(jù)，我們實(shí)現(xiàn)了表達(dá)數(shù)據(jù)的可視化。在可視化方面，我們根據(jù)實(shí)際情況，并沒(méi)有采用。NCBI等國(guó)際知名信息學(xué)網(wǎng)站的可視化方法，也沒(méi)有沿用GRI的可視化方法，而是創(chuàng)新地采用JSP動(dòng)態(tài)生成圖像文件的方式。 在本課題中，我們發(fā)展了一套分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)的方法，能夠快速高效地

4、進(jìn)行一致性分析和差異表達(dá)分析。對(duì)于基因的差異表達(dá)分析我們使用自己提出的t檢驗(yàn)算法，并進(jìn)行了算法優(yōu)化，大大提高了運(yùn)算速度。我們還在該方法的基礎(chǔ)上開發(fā)了使用方便的在線t檢驗(yàn)工具。 研究基因表達(dá)和調(diào)控是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，我們需要許多生物信息學(xué)方面的軟件。而R和 Bioconductor正是面向基因組信息分析的應(yīng)用軟件集合，將R和Biocoductor整合到GRI平臺(tái)中，利用R和Biocoductor強(qiáng)大的功能分析GRI中豐富的信息，無(wú)疑