细菌多组学网络中振荡模式的信号度量分析

动机：系统生物学的分支之一致力于通过分析生物分子振荡及其相互作用来深入理解底层调控网络。合成生物学利用基因和/或蛋白质调控网络设计振荡网络以生产有用化合物。因此，在不同应用层次和不同目的下，对生物分子振荡的研究可揭示活细胞底层机制的不同线索。已知网络层面的相互作用涉及不止一种生物分子，以及运行于多个组学层次的生物过程。将网络/通路层面信息与原遗传信息结合，可描述已阐明或未知的细菌机制及物种特异性动力学。结果：网络多组学整合已带来有趣振荡信号的发现。遵循信号处理与通信工程的方法论，我们引入一种新方法来识别并量化信号多组学振荡的程度。设计了新的信号度量以支撑进一步的生物技术解释，并提供关于通路及其调控回路振荡本质的重要线索。我们为分析多组学信号设计的算法在11种不同细菌上进行了测试与验证，涵盖在网络层面受不同实验条件扰动的成千上万的多组学信号。基因顺序、密码子使用、基因表达和蛋白质分子量信息在三个不同功能层次上被整合。振荡呈现出有趣证据：网络层面多组学信号对扰动和分类学上的进化关系表现出同步响应。