分子生物网络分析 第3章 生物网络特征及分类
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2008年，美国圣地亚哥神经科学研究所 Ralph Greenspan教授指出：
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 29
1.基因网络的研究进展
“在系统生物中即便是发生十分微小的变 化，基因网络都会对其做出反应，且做出 反应的基因数量远远超过科学家原本的预 想，其效果也并非简单的线性叠加，有时 甚至难以预测。”
Page 16
发现生物网络并应用网络图的典型案例
Crick描述细胞遗传信息流的网络图
1953年，Francis Crick 与Watson和 Wilkins发现了DNA的 双螺旋结构，共同获得 了1962年诺贝尔生理学 和医学奖。1958年 Crick提出“中心法则” 描述细胞遗传信息流的 网络图。
4.表观遗传网络的研究进展
表观遗传学及表观遗传组学已成为当前各 务生物学研究的热点之一，它属于中国国 家自然科学基金“十一五”学科发展战略 和优先资助领域的项目。
表观遗传网络在高等生物的正常生长发育 过程中起着与遗传学机制同等重要的作用。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 17
发现生物网络并应用网络图的典型案例
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 18
生物学面临的新挑战
人类基因组计划的结果使生物科学面临新 挑战。
第三章 生物网络特征及分类
教 师：崔 颖 办公室：外语学馆412室
Page 1
前节回顾
2.1规则网络模型
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 2
前节回顾
2.2随机网络模型
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 36
3.遗传信息网络的研究进展
对于遗传信息传递及表达的研究成果是20 世纪生物学所取得的最重要的突破之一。
其中，关键是破译遗传密码。 第一遗传密码：序列-序列 第二遗传密码：序列-构象 第三遗传密码：构象-构象
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 34
2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
一些科学家将人体蛋白质相互作用的总数 称为“人类相互作用组”，意在与人类基 因组相比较。
有人设计一种新的数学方法，利用相关数 据就能够估计出一个生物体蛋白质相互作 用网络的规模。
1986年R.Dullance提出。 1990年，美国政府正式启动此项计划。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 19
生物学面临的新挑战
人类基因组计划主要包括四项基因组图谱 的作图任务：
1.遗传图谱 2.物理图谱 3.基因图谱 4.序列图谱
Darwin描述物种进化的网络图
1837年，Darwin在 他的引一部书稿中描 述物种进化采用了树 形网络图。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 15
发现生物网络并应用网络图的典型案例
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 33
2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
因为不同细胞类型的基因表达不同， 即每个细胞的蛋白质组种类和数量都 需要测定。
近年来，一些科学家开始认为人类和 果蝇等简单生物的巨大差别不在于基 因数量，而在于他们体内蛋白质相互 作用的数量。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 32
2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
人类基因组计划完成后，许多科学家认为 下一步工作应该是研究生物系统的蛋白质 组学。
这比研究基因组学复杂得多。 每个生物体的基因组通常是一个常数，而
每个生物体的各种细胞的蛋白质组却不是 一个常数。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 35
2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
结果显示，人体内蛋白质相互作用的 数量大约为65万。
是果蝇的10倍。 是单细胞酵母等的20倍。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 31
1.基因网络的研究进展
（3）寻找与疾病相关的基因网络 美国的科学家近来利用一种新的“基因寻
找”技术，分别在小鼠和人类身上确定也 了与肥胖有关的基因网络，这比追踪单个 致病基因的传统方法要全面得多，相关两 篇论文发表在Nature上。
Page 39
4.表观遗传网络的研究进展
表观遗传网络的破坏，亦佳导致包括肿瘤、 神经疾病、心血管疾病、老年化过程、以 及自身免疫性疾病等多种疾病。
表观遗传网络在人类重要疾病发生和发展 过程中有着重要的作用。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 9
学习目标
掌握生物网络的基本特征。 掌握构建生物分子网络模型的方法。 掌握分析分子网络的理论知识。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 10
主要内容
3.1引言 3.2生物网络特征简介 3.3生物分子网络模型构建方法
1.基因网络的研究进展
1999年，全世界首例将基因疗法运用 于人类，引起普遍关注。
2002年，发现这种治疗引发了致命的 白血病。
2003年，发现多例，暂停基因疗法。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 28
1.基因网络的研究进展
（2）利用基因网络的概念研究针对多重靶 标及与血液干细胞等疗法相结合的基因疗 法。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 21
生物学面临的新挑战
2004年，人类基因组计划所属的国际人类 基因组测序联合工作组织宣布了一项新的 人类基因数估计数据：约为2~2.5万个基因。
2005年，发表黑猩猩基因组草图指出：人 类和黑猩猩的基因同源性高达98%~99%。 在基因数、基因结构与功能、染色体与基 因组构造上几乎相同。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 11
发现生物网络并应用网络图的典型案例
2008年6月27日召开的网络科学国际会议上， 美国宾夕法尼亚州立大学副教授发表题为 “生物网络：发现、分析和建模型”的报 告，介绍了网络科学与系统生物学交叉领 域的三个重大研究课题。
Local (ki ) '(i LW )
ki M k Local j m0 t
ki k Local j
j
j
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 6
前节回顾
2.6模块性与等级网络
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 13
发现生物网络并应用网络图的典型案例
《黄帝内经》描述人体12条经络的网络图。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 14
发现生物网络并应用网络图的典型案例
Page 37
3.遗传信息网络的研究进展
第三密码其要点是核酸与其编码蛋白质在 空间结构上的相关性，“构象决定构象”， 又称“空间密码”。
多层次的复杂的遗传信息的网络结构是遗 传过程必要且充分的过程。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 38
借助在系统生物学、蛋白质组、人类相互 作用组、代谢组、癌症基因组、遗传信息 网络、表观遗传网络等生物科学新领域的 研究有可能解释。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 24
生物学面临的新挑战
国际上部分重要的研究领域 1.系统生物学 2.癌症基因组计划 3蛋白质组学
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 20
生物学面临的新挑战
2000年，人类基因组草图的基本信息： 人类基因组：由31.65亿个碱基对组成，
3~3.5万个基因，与蛋白质合成有关的基因 占2%左右。 人类蛋白质：61%与果蝇同源，43%与线 虫同源，46%与酵母同源。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 22
生物学面临的新挑战
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Anal的新挑战
生物学面临的最大挑战是如何解释各物种 间基因组上的相似与功能上的巨大差异。 在基因组水平上恐怕很难完成。
Page 3
前节回顾
2.3小世界网络模型
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 4
前节回顾
2.4无标度网络模型
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 5
前节回顾
2.5局域世界演化模型
Page 26
1.基因网络的研究进展
（1）针对单一靶标的基因疗法的挫折 免疫系统疾病：有些小男孩的免疫系统生
来就缺乏一种重要的基因，他们对一些常 见的传染病特别敏感，甚至会因为普通的 感冒而夭折。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 27
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 30
1.基因网络的研究进展
单一靶标基因疗法可能给人体带来伤害， 甚至使人体更加偏离正常状态。
引入基因网络的概念，采用能够针对多重 靶标的疗法，或者与血液干细胞等疗法相 结合，将能够更加有效地治疗各种疾病。
Page 7
前节回顾
2.7超家族
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 8
前节回顾
2.8复杂网络的自相似性
dB
ln N B (lB ) ln(lB )
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 12
发现生物网络并应用网络图的典型案例
网络发现：即在一个生物实体集合中构建 相互作用的网络。
网络分析：即网络数据信息的收集和挖掘 动态网络模型：即建立交互网络与系统动
态行为之间的关系。
发生生物网络并用网络图来描述的典型案例。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 25
为网络科学带来重大发展机遇
为网络科学带来重大发展机遇 1.基因网络的研究进展 2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展 3.遗传信息网络的研究进展 4.表观遗传网络的研究进展
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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1.基因网络的研究进展
“在系统生物中即便是发生十分微小的变 化，基因网络都会对其做出反应，且做出 反应的基因数量远远超过科学家原本的预 想，其效果也并非简单的线性叠加，有时 甚至难以预测。”
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
Crick描述细胞遗传信息流的网络图
1953年，Francis Crick 与Watson和 Wilkins发现了DNA的 双螺旋结构，共同获得 了1962年诺贝尔生理学 和医学奖。1958年 Crick提出“中心法则” 描述细胞遗传信息流的 网络图。
4.表观遗传网络的研究进展
表观遗传学及表观遗传组学已成为当前各 务生物学研究的热点之一，它属于中国国 家自然科学基金“十一五”学科发展战略 和优先资助领域的项目。
表观遗传网络在高等生物的正常生长发育 过程中起着与遗传学机制同等重要的作用。
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人类基因组计划的结果使生物科学面临新 挑战。
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3.遗传信息网络的研究进展
对于遗传信息传递及表达的研究成果是20 世纪生物学所取得的最重要的突破之一。
其中，关键是破译遗传密码。 第一遗传密码：序列-序列 第二遗传密码：序列-构象 第三遗传密码：构象-构象
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
一些科学家将人体蛋白质相互作用的总数 称为“人类相互作用组”，意在与人类基 因组相比较。
有人设计一种新的数学方法，利用相关数 据就能够估计出一个生物体蛋白质相互作 用网络的规模。
1986年R.Dullance提出。 1990年，美国政府正式启动此项计划。
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生物学面临的新挑战
人类基因组计划主要包括四项基因组图谱 的作图任务：
1.遗传图谱 2.物理图谱 3.基因图谱 4.序列图谱
Darwin描述物种进化的网络图
1837年，Darwin在 他的引一部书稿中描 述物种进化采用了树 形网络图。
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
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2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
因为不同细胞类型的基因表达不同， 即每个细胞的蛋白质组种类和数量都 需要测定。
近年来，一些科学家开始认为人类和 果蝇等简单生物的巨大差别不在于基 因数量，而在于他们体内蛋白质相互 作用的数量。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 32
2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
人类基因组计划完成后，许多科学家认为 下一步工作应该是研究生物系统的蛋白质 组学。
这比研究基因组学复杂得多。 每个生物体的基因组通常是一个常数，而
每个生物体的各种细胞的蛋白质组却不是 一个常数。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展
结果显示，人体内蛋白质相互作用的 数量大约为65万。
是果蝇的10倍。 是单细胞酵母等的20倍。
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Page 31
1.基因网络的研究进展
（3）寻找与疾病相关的基因网络 美国的科学家近来利用一种新的“基因寻
找”技术，分别在小鼠和人类身上确定也 了与肥胖有关的基因网络，这比追踪单个 致病基因的传统方法要全面得多，相关两 篇论文发表在Nature上。
Page 39
4.表观遗传网络的研究进展
表观遗传网络的破坏，亦佳导致包括肿瘤、 神经疾病、心血管疾病、老年化过程、以 及自身免疫性疾病等多种疾病。
表观遗传网络在人类重要疾病发生和发展 过程中有着重要的作用。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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学习目标
掌握生物网络的基本特征。 掌握构建生物分子网络模型的方法。 掌握分析分子网络的理论知识。
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主要内容
3.1引言 3.2生物网络特征简介 3.3生物分子网络模型构建方法
1.基因网络的研究进展
1999年，全世界首例将基因疗法运用 于人类，引起普遍关注。
2002年，发现这种治疗引发了致命的 白血病。
2003年，发现多例，暂停基因疗法。
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1.基因网络的研究进展
（2）利用基因网络的概念研究针对多重靶 标及与血液干细胞等疗法相结合的基因疗 法。
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生物学面临的新挑战
2004年，人类基因组计划所属的国际人类 基因组测序联合工作组织宣布了一项新的 人类基因数估计数据：约为2~2.5万个基因。
2005年，发表黑猩猩基因组草图指出：人 类和黑猩猩的基因同源性高达98%~99%。 在基因数、基因结构与功能、染色体与基 因组构造上几乎相同。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
Page 11
发现生物网络并应用网络图的典型案例
2008年6月27日召开的网络科学国际会议上， 美国宾夕法尼亚州立大学副教授发表题为 “生物网络：发现、分析和建模型”的报 告，介绍了网络科学与系统生物学交叉领 域的三个重大研究课题。
Local (ki ) '(i LW )
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3.遗传信息网络的研究进展
第三密码其要点是核酸与其编码蛋白质在 空间结构上的相关性，“构象决定构象”， 又称“空间密码”。
多层次的复杂的遗传信息的网络结构是遗 传过程必要且充分的过程。
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借助在系统生物学、蛋白质组、人类相互 作用组、代谢组、癌症基因组、遗传信息 网络、表观遗传网络等生物科学新领域的 研究有可能解释。
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国际上部分重要的研究领域 1.系统生物学 2.癌症基因组计划 3蛋白质组学
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生物学面临的新挑战
2000年，人类基因组草图的基本信息： 人类基因组：由31.65亿个碱基对组成，
3~3.5万个基因，与蛋白质合成有关的基因 占2%左右。 人类蛋白质：61%与果蝇同源，43%与线 虫同源，46%与酵母同源。
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生物学面临的新挑战
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生物学面临的最大挑战是如何解释各物种 间基因组上的相似与功能上的巨大差异。 在基因组水平上恐怕很难完成。
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1.基因网络的研究进展
（1）针对单一靶标的基因疗法的挫折 免疫系统疾病：有些小男孩的免疫系统生
来就缺乏一种重要的基因，他们对一些常 见的传染病特别敏感，甚至会因为普通的 感冒而夭折。
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1.基因网络的研究进展
单一靶标基因疗法可能给人体带来伤害， 甚至使人体更加偏离正常状态。
引入基因网络的概念，采用能够针对多重 靶标的疗法，或者与血液干细胞等疗法相 结合，将能够更加有效地治疗各种疾病。
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前节回顾
2.7超家族
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前节回顾
2.8复杂网络的自相似性
dB
ln N B (lB ) ln(lB )
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
网络发现：即在一个生物实体集合中构建 相互作用的网络。
网络分析：即网络数据信息的收集和挖掘 动态网络模型：即建立交互网络与系统动
态行为之间的关系。
发生生物网络并用网络图来描述的典型案例。
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为网络科学带来重大发展机遇 1.基因网络的研究进展 2.蛋白质组及人类相互作用组的研究进展 3.遗传信息网络的研究进展 4.表观遗传网络的研究进展
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