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基因共表达网络分析

开发时间:2008-12-11 10:42:24   

蛋白质相互作用的研究对于人们了解生命活动的分子机制有着非常重要的作用,也有着非常广泛的应用前景。

其核心包括蛋白质生物功能的注释和细胞学定位,其应用包括临床病理研究、基因治疗等各个方面。鉴别两个蛋白质之间相互作用的实验方法有酵母双杂交和免疫共沉淀等。尽管这些方法提供的蛋白质相互作用网络为基因功能研究,尤其是对那些不能通过序列相似性比较注释的基因提供了一种新的非同源功能注释的手段,但都有各自的偏向性或缺陷,不同方法得到的结果也各不相同,互相之间重叠的部分较少,甚至比随机网络之间的重叠还要小

虽然有些生物信息学的方法,如通过蛋白质的功能和亚细胞定位分类来提高可信度,但这还需要两个具有详细的注释蛋白质才可确定。

基因表达芯片是一种建立在转录组水平上的对于生物基因表达完整数据进行系统研究的高通量方法。从芯片数据中提取的基因共表达关系能够提供非同源基因功能注释的线索,也对蛋白质共表达和相互作用研究提供了一个崭新的思路。


所谓共表达,是指在一组样本中两个基因表达模式上的相似性。生物学原理表明具有共表达关系的基因可能也具有功能上的联系,例如,这些基因编码的蛋白质可能通过相互作用从而共同执行某个特定功能。有研究表明基因在转录水平上的共表达表现在其编码的蛋白质之间的相互作用,同时两类数据整体上也具有一定的相关性。基于这一现象,可以利用共表达基因网络开展蛋白质相互作用的研究。

通过对人类基因共表达和蛋白质相互作用数据的重叠部分进行分析表明,这两类数据之间整体上存在较高的相关性。


 



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