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上海酶聯生物研究所
閱讀:260發布時間:2012-9-10
現今基因組學研究中不少青年學者都是來自計算生物學領域,來自IBM的Gustavo Stolovitzky就是其中翹楚之一,一期Nature Methods就以其為對象,進行了人物特寫報道。這位學者在基因組數據處理,尋找調控細胞行為環路方面進行著精細的搜尋,其運算方法有助于找到一個基因調控網絡中的各個元件。
Stolovitzky不知道系統生物學是否能通過CASP大會來完善,這是一個主要目標為對當前在蛋白質結構預測領域的“能為”和“不能為”作一深入且客觀評價的評估大會,這個會議一年兩屆,參與者們對一組即將公開的結構進行盡可能多的預測,這是真正的“pre-dictions”,而非對已知結構的“post-dictions”。在會議上,Stolovitzky與其他科學家們建立了一個項目: Dialogue on Reverse Engineering Assessment and Methods(DREAM),這個挑戰于2007年設置。
在2008的 DREAM2結果匯總時,Stolovitzky開始思索如果將這些通過多個調控網絡參考方法得到的預測集合在一起,會怎么樣,他認為,zui有可能,“非*預測會降低*預測等級”,但是將這個想法進行初步嘗試后,Stolovitzky發現這種集合方法實際上能獲得的獨立預測,“這就像是一加一大于二”。
由此經過幾年的積累,今年Stolovitzky與他的同事發表了題為“Wisdom of crowds for robust gene network inference”的文章,提出集體智慧促進基因網絡的發展。Stolovitzky說,單獨進行評估的上海,不同方法的優點和缺點就能匯集起來,促進數據的解析。
Gustavo Stolovitzky曾單純依靠公共數據庫當中的資源開發了一套算法,使用這種軟件就能自動識別出與肺癌、慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)和銀屑病(psoriasis)等多種疾病相關的基因信號。這套軟件不僅能夠分辨COPD和肺癌,而且還能夠區分鱗狀細胞癌(squamous-cell carcinoma)和腺癌(adenocarcinoma)。據Stolovitzky介紹,在現有的數據庫中還有大量的數據可供我們這套軟件進行分析,看看它還能不能預測(識別)出其它的疾病。
參加者越多,結果會更好,他說,“更多不同的想法,如果各自對一半,那么就能促進預測。”
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