18、CNGM 在学习与记忆以及生物信息学整合中的应用

CNGM 在学习与记忆以及生物信息学整合中的应用

1. CNGM 与生物信息学的整合

1.1 ANN 模拟的时间间隔选择

在基因 - 蛋白质动力学的模拟中，不必对整个过程进行人工神经网络（ANN）模拟，而是建议仅在基因 - 蛋白质动力学的特定有趣间隔进行模拟。这些有趣的间隔可以基于某种启发式方法确定，例如根据特定时间点发生的事件（如动物入睡），或者参数达到极值、值相交的间隔等。可以通过测量平均活动水平（如尖峰数量、葡萄糖消耗水平）来对 ANN 输出进行采样。

1.2 基因相互作用矩阵的遗传基础研究

为了探究抽象的细胞神经网络模型（CNGM）中许多基因之间相互作用矩阵 W 是否存在遗传基础，我们重点研究了兴奋性和快速抑制性受体（AMPA 受体、NMDA 受体和 GABAA 受体）基因组。这些受体在大多数精神障碍中通过与其他基因/蛋白质的直接或间接相互作用以及特定参数功能（如兴奋和抑制）起着重要作用。

这些受体蛋白由多个亚基组成，每个亚基由一个单独的基因编码。由于这些受体蛋白的特定亚基组成会因大脑区域而异，因此我们对所有亚基基因进行了生物信息学分析。具体步骤如下：
1. 信息收集 ：通过相关文献调查收集这些亚基基因的表达、突变等信息，并从 NCBI 数据库中检索序列。
2. 初步分析 ：搜索这些亚基之间的共同基序（在一组相关蛋白质或 DNA 序列中反复出现的模式），发现所有检测到的基序都属于相似的蛋白质家族，如配体门控离子通道、受体家族配体结合区域和神经递质门控离子通道配体结合域。
3. 详细分析