Введение к работе
Актуальность проблемы
Технологические достижения последних десятилетий в молекулярной биологии дали исследователям возможность проводить широкомасштабные исследования динамики биологических систем. Возник целый ряд так называемых постгеномных методов, позволяющих одномоментно получить информацию практически обо всех компонентах клетки на том или ином уровне ее организации. В частности, возникли методы высокопроизводительного измерения экспрессии генов, концентрации белков или метаболитов, генотипирования полиморфизмов и обнаружения мутаций в геноме. Особенно большую популярность приобрел полногеномный анализ экспрессии генов при помощи микрочипов, в силу своей доступности и относительной технической простоты. Объем данных такого рода, полученных для различных организмов и фенотипов, растет огромными темпами, и в настоящее время перед исследователями стоит проблема эффективной обработки всех этих массивов информации. Трудности состоят как в технологических особенностях применяемых методов, так и в огромном размере получаемых массивов данных. К примеру, из оценок экспрессии для десятков тысяч генов в десятках биологических образцов необходимо получить биологически осмысленную гипотезу, объясняющую какой-либо аспект изучаемого явления.
Еще одна проблема состоит в трудности сопоставления и интеграции различных типов молекулярных данных. К примеру, достаточно сложен совместный анализ мутаций в геноме и изменений экспрессии генов, вызываемых этими мутациями.
Одной из важных целей анализа данных постгеномных технологий является исследование мультифакторных заболеваний человека. В этой области остается немало нерешенных вопросов и проблем. Постгеномные технологии используются для исследования молекулярных механизмов заболеваний, поиска мишеней для терапевтического вмешательства, классификации подтипов заболеваний, которые по-разному реагируют на терапию, поиска биологических маркеров заболеваний.
Системная биология - это подход, направленный на изучение структуры и динамики целостных систем, образуемых при взаимодействии различных биомолекул. Разнообразные взаимодействия между молекулами
- белок-белковые связи, регуляторные связи факторов транскрипции с промоторами генов, метаболические превращения молекул - составляют сложную глобальную сеть. Любые постгеномные данные (микрочиповые, протеомные данные, данные о геномных перестройках) можно анализировать в контексте этой сети, выявляя пути и биологические процессы, задействованные в исследуемых явлениях. Помимо этого, системный подход эффективен для идентификации механизмов тех или иных явлений, поиска причинных факторов, приводящих к наблюдаемому явлению.
Системная биология - развивающаяся отрасль вычислительной биологии. Актуальна проблема создания новых системно-биологических подходов анализа постгеномных данных. Особенно интересными представляются методы интегрированного анализа различных типов данных, поскольку различные данные можно совместно анализировать в контексте глобальной биологической сети, исследуя функциональные сходства и зависимости между различными массивами. Представленная работа посвящена разработке и оценке методов сравнительного анализа данных постгеномных технологий при помощи биологических сетей.
Цель исследования:
Разработка и применение подходов для эффективного совместного анализа различных типов постгеномных данных с помощью методов системной биологии. Оценка применимости используемых подходов на различных массивах данных, полученных для разнообразных мультигенных заболеваний.
Исходя из целей исследования, были поставлены следующие задачи:
1. Найти общие и уникальные биологические пути, характерные для
псориаза и болезни Крона с помощью анализа данных экспрессии генов;
-
Определить метод, дающий наилучшие результаты для классификации различных подтипов рака грудной железы на основании экспрессионных данных;
-
Реконструировать ключевые пути сигнальной трансдукции, характеризующие патологию псориаза на основании экспрессионных и протеомных данных;
4. Проанализировать набор существующих подходов для
интегрированного анализа постгеномных данных.
Научная новизна. Впервые были показаны общие молекулярные пути, схожим образом действующие при двух аутоиммунных заболеваниях
- псориазе и болезни Крона. Впервые была показана функциональная схожесть между различными фенотипическими подтипами рака молочной железы. Впервые был произведен интегрированный анализ данных по полногеномной экспрессии генов и экспрессии белков при помощи методов анализа топологии биологических сетей. Был найден ряд сигнальных путей, вовлеченных в патогенез псориаза и ранее не изучавшихся в связи с этой болезнью. Разработан метод поиска ключевых сигнальных путей в биологической сети путем интегрированного анализа различных массивов данных, полученных при помощи постгеномных технологий.
Научно-практическое значение. Постгеномные технологии широко используются в исследованиях механизмов различных мультифакторных заболеваний человека. Среди основных применений данных, полученных при помощи этих технологий - выявление молекулярных механизмов заболеваний, диагностика различных подтипов заболеваний, поиск биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарственного вмешательства.
Несмотря на большое количество разнообразных данных о молекулярных изменениях при мультифакторных заболеваниях, о причинах и механизмах многих из них до сих пор известно недостаточно. Не в последнюю очередь это связано с тем, что постгеномные технологии генерируют данные со значительным уровнем шума. Вследствие этого совместный анализ различных массивов данных достаточно затруднен. Помимо этого, достаточно трудно сравнивать данные, которые относятся к различным уровням клеточной организации (например, данные по экспрессии генов и по вариабельности генома).
Для успешных исследований в этой области необходимы новые методы совместного анализа различных массивов молекулярно-биологических данных. Эти методы позволят использовать для исследований массивы данных, уже накопленные на сегодняшний день в открытых базах данных, а также производить интегрированный анализ данных, полученных при помощи различных постгеномных технологий.
В данной работе рассмотрены различные подходы сравнительного анализа различных массивов данных постгеномных технологий в контексте биологической сети. Предложен метод поиска биологических путей, значимых для исследуемого заболевания, при совместном анализе нескольких массивов данных. Этот метод может быть полезен для
идентификации молекулярных механизмов заболеваний, поиска потенциальных белков-мишеней для лекарств, объяснения токсических эффектов лекарств и ядов.
Апробация. Результаты данной диссертационной работы были представлены на межлабораторном научном семинаре Отдела геномики Института общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН.
Декларация личного участия автора. В диссертационной работе использованы материалы, полученные лично автором, а также совместно с коллегами из лабораторий функциональной геномики ИОГен РАН (Э.С. Прирузян, С.А. Брускин). Функциональный анализ экспрессионных классификаторов для рака молочной железы проводился автором совместно с Мариной Бессарабовой. Автор самостоятельно проводил сбор и обработку выборки экспрессионных данных по псориазу и болезни Крона, идентифицировал множества генов с изменениями экспрессии при псориазе и болезни Крона. Автор также самостоятельно производил все виды анализа биологических сетей, а также идентифицировал важные сигнальных пути.
Суммарное личное участие автора составило семьдесят процентов.
Публикации
По результатам исследований было опубликовано 3 статьи в реферируемых научных журналах, включенных в перечень научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки России. В статьях полностью изложен материал диссертации.
Объем и структура работы
Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, описания материалов и методов, изложения результатов и их обсуждения, заключения, выводов, списка литературы и приложения. Работа изложена на 157 страницах машинописного текста, иллюстрирована 26 рисунками и содержит 11 таблиц.
Список цитируемой литературы, приведенный в конце диссертации, содержит 269 источников, из них 267 на иностранных языках.
Похожие диссертации на Интегрированный анализ различных типов данных постгеномных исследований для идентификации ключевых путей мультигенных заболеваний
