利用蛋白質交互作用及基因表現的資料探勘開發生物路徑網路建構系統

生物路徑(Biopathway)是了解細胞如何運作的基礎，也是許多疾病與藥物的 機轉的依據。人類基因解碼後的所產生的大量基因序列資訊，並不足以解答基因 如何互相調控以產生某個生物作用(biological process)。近年來蛋白質交互作用與 微陣列基因表現資料的大量產生，提供很好的素材以研究基因的相互關係，對於 建構生物路徑十分有幫助。因此本研究希望藉由已知的蛋白質交互作用及基因表 現量資料，利用資料探勘及機器學習演算法來開發生物路徑建構系統，並加以驗 證其正確性。在蛋白質交互作用方面，近幾年大量產生蛋白質交互作用資訊的方 法進步的催化下，已有十分充裕的相關資料庫及輔助工具可茲使用。在每一個蛋 白質上與其它蛋白質產生反應的區域統稱功能區域(Functional region，意指 Domain、Motif……等)，這些功能區域扮演著在交互作用上重要的角色，這些「功 能區域─功能區域」的組合直接或間接導致了蛋白質的交互作用。所以，本研究 首年將運用機器學習方法來建立一個蛋白質交互作用的預測系統，並運用其他研 究所得之預測結果進行驗證。另外，微陣列基因表現資料提供了基因間是否互相 合作或抑制的重要資訊，將其結合蛋白質交互作用的資訊將能呈現更為接近”生 物路徑”的表現，因此次年將利用微陣列基因表現資料，開發生物路徑的驗證與 建構模式。最後我們將利用蛋白質交互作用預測模組建立相關蛋白質功能區域交 互作用地圖，進ㄧ步將其與訊號傳導路徑作對應並利用前述模式建構生物路徑預 測功能以及可能的生物路徑網路。期望本研究能協助生物作用路徑網路的發現與 建構，以加快「電子細胞」模型的實現。