生物信息学作为当今生命科学研究的重要平台技术,得到了不断的发展和完善,对转录组学、蛋白质组学和功能基因组学等数据之间规律的挖掘方法正在成为后基因组时代生命前沿科学研究中剖析海量数据的最佳工具。而基因芯片技术产生的大规模海量数据地不断涌现,成为从分子水平上揭示生命现象及其规律的良好机遇,同时也是一个挑战。 近年来,随着对转录组学[1]、蛋白质组学研究的深入开展。人们越来越意识到目前单一研究转录调控层面和蛋白质互作层面的局限性,越来越多的人逐步转向转录调控和蛋白互作等多层面互作数据的关联研究,更多地关注基因共调控与蛋白互作在基因功能研究中起到的重要作用,正是基于此目的,我们以基因为桥梁连接转录调控关系和蛋白互作关系,从转录调控谱出发,将蛋白质互作关系映射到共调控网络中,从而分析转录调控网络及其蛋白互作网络的关联研究。 本课题中,我们将转录调控和蛋白互作[2]之间的关联关系作为研究的重点。逐步深入地对关联关系进行分析。通过分析转录调控关系和蛋白互作关系,将具有调控模式的基因映射到蛋白质互作网络中,进而研究共调控基因与相关蛋白之间的关联关系是本课题的创新之处。在本课题中我们提出了创新的基于四维密码子的关联分析方法[3],并把此方法应用于结肠癌[4]相关基因和GO[5]中生物学过程相关基因,通过研究共调控与蛋白互作的关联趋势,我们发现共调控的蛋白互作模块非随机的出现,通过超几何分布分析结果表明：有些模块显著于随机情况下存在的模块：共调控基因与互作蛋白存在明显的关联,即随着基因间共调控强度的增强,蛋白(基因)间互作趋势[6]越明显,而且互作蛋白倾向于被共调控；而被多转录因子竞争调控的蛋白互作强度有明显的下降趋势。用该方法发现的基因对大部分都参与到与癌症有密切关系的生物学过程中,例如：细胞凋亡,细胞分化,有丝分裂及免疫系统中。我们进一步从共调控、共互作、共表达[7]的复合关系研究它们之间的内在规律,认为共调控、共互作、共表达之间存在关联一致性[8]。