基因调控网络重建的最优化模型与算法研究

细胞通过基因调控实现复杂的生命功能。利用微阵列基因表达数据构建基因调控网络是当前生物信息学和系统生物学的一个前沿研究热点。主要的挑战在于建立涉及成千上万变量的调控网络模型和克服生物实验产生的高噪声、相对缺乏的数据造成的病态多解现象。本研究计划中，我们将利用最优化方法来集成从不同尺度、角度、层面提供调控信息的异源生物数据，推断转录因子、基因、环境因素、化学小分子以及非编码RNA之间的调控作用，并识别那些在不同条件下产生响应的信号通路。在方法论研究中，我们将根据实际问题和数据结构的特点在最优化建模中强调凸性和正则化项，以保证复杂生物问题的简化以及求解算法的高效。本项目的研究不仅可以为生物学家提供可靠的方法论和实用高效的工具软件，而且可以推动最优化理论和算法与生物分子网络和数据集成的交叉研究，加快国内系统生物学这一新兴交叉学科的发展。