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一种新的度量生物复杂网络模块性的方法: 2010年; 在生命科学领域,生物网络的概念也被大量引入,用以系统地表示复杂的生物过程。模块性是很多复杂网络都具有的特征,因此生物网络模块性的研究成为系统生物学一个重要的研究方向。为了更加深入地了解生物系统的组成和机理,本文提出了一种度量网络模块性的新方法,并将该序列指标应用于酵母转录因子调控网络和多个物种的代谢网络,结果发现酵母转录因子调控网络并不具有模块性而代谢网络具有显著的模块性。在应用中,代谢网络的功能模块度与平均聚类系数的相关性还说明我们的指标比平均聚类系数更适合刻画网络的功能模块性。另外,该指标的提出使得各种不同物种网络模块性的比较或者各种不同模块划分(或识别)方法的评价成为可能。; 刘齐军王正华郭昊孙汉昌刘万霖朱云平; 关键词：复杂网络生物网络模块性内聚性耦合性

基于基因表达谱及序列特征的转录调控关系挖掘: 基因转录调控在生物体中广泛存在,并对生物体行使正常的生理功能起着至关重要的作用。对基因调控网络进行研究,有助于增进人们对生物系统特征的了解。实验技术的进步,尤其是包括微阵列芯片技术在内的高通量实验的广泛开展,使得生物学数...; 刘万霖; 关键词：生物信息学转录调控基因表达数据挖掘

一种基于基因表达模型识别酵母细胞周期条件特异调控子网的方法(英文)被引量：1: 2010年; 由高通量微阵列技术产生的数据集可以用于解释生物系统基因调控的未知机制.生物过程是动态的,所以很有必要关注某些条件下特异的基因调控子网络.细胞周期是一个基本的细胞过程,识别酵母的细胞周期特异调控子网是理解细胞周期过程的基础,并且有助于揭示其他细胞条件的基因调控机理.使用一个基因表达微分方程模型(GEDEM),从静态网络中识别了动态的细胞周期相关调控关系.与已经报道的细胞周期相关调控相互作用相比,该方法识别了更多的真实存在的条件特异调控关系,取得了比当前的方法更好的性能.在大数据集上,GEDEM 识别了具有高敏感性和特异性的调控子网.组合调控的深入分析显示,条件特异调控子网的转录因子之间的相关性呈现出比静态网络中转录因子相关性更强,这说明条件特异网络比静态网络更加接近真实情况.另外,GEDEM 方法还识别更多潜在的共调控转录因子.; 刘齐军王正华刘万霖李栋贺福初朱云平; 关键词：基因调控网络细胞周期微分方程模型

基于微阵列数据构建基因调控网络被引量：9: 2007年; 随着微阵列数据的快速增长,微阵列基因表达数据日益成为生物信息学研究的重要数据源。利用微阵列基因表达数据构建基因调控网络也成为一个研究热点。通过构建基因调控网络,可以解读复杂的调控关系,发现细胞内的调控模式,并进而在系统尺度上理解生物学进程。近年来,人们引入了多种算法来利用基因芯片数据构建基因调控网络。文章回顾了这些算法的发展历史,尤其是其在理论和方法上的改进,给出了一些相关的软件平台,并预测了该领域可能的发展趋势。; 刘万霖李栋朱云平贺福初; 关键词：基因调控网络贝叶斯网络

跨平台的质谱蛋白回归定量和质量控制的参数方法: 2017年; 各质谱厂商通常使用不同的软件进行蛋白鉴定和定量,导致获得的数据和结果的通用性不佳。另外,目前蛋白质定量的准确性仍有提升空间。因此,开发一个标准化、自动化且定量更准确的蛋白质定量流程具有现实意义。采用肽段保留时间对齐和回归技术,可有效地减少中低丰度肽段鉴定信息缺失带来的影响,提高中低丰度蛋白的定量能力。一个综合考虑信号峰宽分布、保留时间分布以及肽段同位素模式分布等因素的肽段筛选器,可以有效地过滤掉不适宜定量的肽段信号,使肽段离子流色谱(XIC)峰定量面积的计算更为准确。该流程由数据开源转换、保留时间对齐与回归定量、肽段筛选器等模块构成,可准确定量不同平台产出的质谱数据,并明显改善低丰度蛋白的无标定量。经对比,该流程对蛋白质组学动态范围标准蛋白集(UPS2)的定量比MaxQuant和Proteome Discoverer的定量更准确。; 魏来刘万霖丁琛丁琛; 关键词：质谱蛋白定量

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刘万霖