7、基因组学和蛋白质组学中的复杂网络

基因组学和蛋白质组学中的复杂网络

1. 引言

复杂多细胞生物拥有庞大的基因组，每个结构基因至少与一个调控元件相关联，而每个调控元件又整合了至少两个其他基因的活性。对小型原核生物调控子系统的分析让我们开始了解这种调控的本质，现有研究表明，塑造细胞行为的网络极其复杂。细胞外信号的整合常常涉及信号级联之间的串扰，这种串扰被认为与神经网络有一些共同特征。对相互作用基因子集的详细分析显示，细胞生物学具有高度模块化的特点，“模块”由许多相互作用的分子组成，这些子网在进化过程中保持保守，凸显了它们的功能重要性。

在许多情况下，由多个亚基组成的蛋白质表现得像开关元件，可以在活跃和不活跃状态之间切换。这些复合物的开关行为以及网络层面的信息处理，使得对细胞内信号传导进行计算描述成为可能。信号网络在不同扰动源下的弹性是一个重要方面。对不同生物体中基因突变鲁棒性的分析揭示了一种非凡的稳态水平：在许多情况下，完全抑制某一生物体中的特定基因只会产生微小的表型效应，甚至完全没有影响。

起初，人们可能认为这种鲁棒性源于高度的冗余性，即基因突变时，额外的基因副本可以弥补另一个副本的失效。然而，对基因组数据中冗余性的分析表明，冗余基因会迅速丢失，因此冗余性并非基因突变鲁棒性的主要机制。对酿酒酵母全基因组规模数据的分析很好地揭示了抗突变鲁棒性的根源，研究得出，鲁棒性的主要原因来自不相关基因之间的相互作用。例如，在代谢网络中，完全不相关的酶可以催化不同的反应，但共同维持代谢物的最佳通量，在这种情况下，编码这些酶的基因突变影响很小。同时，许多涉及一两个基因的实验生物技术操作往往无法达到预期目标，常常得到出乎意料的结果。

但并非所有基因突变都没有显著影响。例如，p53肿瘤抑制基因在基因组稳定性中起着关键