Bakgrund: Respiratoriska epitelceller är det primära målet för influensavirusinfektion hos människa. Molekylära mekanismer för epitelcellernas svar på virusinfektion är dock inte helt klarlagda. Avslöja genom-wide transkriptionella och post-transcriptional regulatoriska relationer kan ytterligare öka vår förståelse av detta problem, vilket motiverar utvecklingen av nya och mer effektiva beräkningsmetoder för att samtidigt sluta sig till transkriptionella och post-transcriptional regulatoriska nätverk. Resultat: Här föreslår vi ett nytt ramverk som heter SITPR för att undersöka interaktionerna mellan transkriptionsfaktorer (TFs), mikroRNAs (miRNAs) och målgener. Kort sagt, en bakgrund regulatoriska nätverk på en genom-bred skala (~23.000 noder och ~370.000 potentiella interaktioner) är konstruerad från curated kunskap och algoritm förutsägelser, till vilken identifiering av transkriptionella och post-transcriptional regulatoriska relationer är förankrad. För att minska omfattningen av de tillhörande datorproblemen till en överkomlig storlek används flera topologiska och databaserade metoder. Dessutom föreslår vi den begränsade LASSO-formuleringen och kombinerar den med den dynamiska Bayesian network (DBN) modellen för att identifiera de aktiverade regulatoriska relationerna från tid-kurs uttrycksdata. Våra simuleringsstudier på nätverk av olika storlekar tyder på att det föreslagna ramverket effektivt kan bestämma de genuina reglerna bland TFs, miRNAs och målgener; också, vi jämför SITPR med flera utvalda state-of-the-art algoritmer för att ytterligare utvärdera dess prestanda. Genom att tillämpa SITPR-ramverket på mRNA och miRNA-uttrycksdata genererade från humana lungepitel A549 celler som svar på A/Mexiko/InDRE4487/ 2009 (H1N1) virusinfektion, kan vi upptäcka de aktiverade transkriptionella och post-transkriptionella regulatoriska relationer samt de betydande regulatoriska motiven. Slutsats: Jämfört med andra representativa toppmoderna algoritmer kan det föreslagna SITPR-ramverket mer effektivt identifiera de aktiverade transkriptionella och post-transkriptionella reglerna samtidigt från ett givet bakgrundsnätverk. Idén med SITPR är i allmänhet tillämplig på analys av genreglerande nätverk i mänskliga celler. De resultat som erhållits för humana respiratoriska epitelceller tyder på betydelsen av de transkriptionala, post-transkriptionella reglerna samt deras synergier i det medfödda immunsvaret mot IAV-infektion.
Integrering av ytterligare kunskap om miRNAs, författare i REF bestämma både transkriptionella och post-transcriptional regleringar genom dynamiska Bayesian nätverk.
Systematic identification of transcriptional and post-transcriptional regulations in human respiratory epithelial cells during influenza A virus infection
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}