[發明專利]基于細胞的探詢式分析及其應用

有效

• 申請號: 201710598259.4
• 申請日: 2012-03-02
• 公開（公告）號: CN107273712B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: N·R·納萊恩;R·薩蘭加拉簡;V·K·維什紐達斯
• 申請（專利權）人: 博格有限責任公司
• 主分類號: G16B5/20
• 分類號: G16B5/20;G16B5/00;G16B25/10
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 陳文平;徐志明

1.一種用于識別生物系統的調節子的方法，所述方法包括：

（1）獲得代表與該生物系統相關的細胞中的多個基因的表達水平的第一數據集；

（2）獲得代表與該生物系統相關的細胞的功能活性或細胞反應的第二數據集；

（3）用編程的計算設備，僅僅基于所述第一數據集和第二數據集生成將所述多個基因的表達水平與所述功能活性或細胞反應相關的第一因果關系網絡模型，其中所述第一因果關系網絡模型的生成不基于所述第一數據集和第二數據集以外的任何已知生物學關系；

（4）獲得代表對照細胞中的多個基因的表達水平的第一對照數據集；

（5）獲得代表所述對照細胞的功能活性或細胞反應的第二對照數據集；

（6）用編程的計算設備，僅僅基于所述第一對照數據集和所述第二對照數據集生成將所述對照細胞的所述多個基因的表達水平與所述功能活性或細胞反應相關的第二因果關系網絡模型；

（7）從所述第一因果關系網絡模型和所述第二因果關系網絡模型生成差異因果關系網絡；和

（8）從所生成的差異因果關系網絡鑒別在該生物系統中獨特的因果關系，其中所述在該生物系統中獨特的因果關系是獨特地存在于所述與該生物系統相關的細胞且不存在于匹配的所述對照細胞中的所述差異因果關系網絡中的因果關系，且其中與該獨特的因果關系相關的基因被確定為該生物系統的調節子。

2.如權利要求1所述的方法，其中所述調節子刺激或促進該生物系統。

3.如權利要求1所述的方法，其中所述調節子抑制該生物系統。

4.如權利要求1所述的方法，其中所述對照細胞是在體外培養物中。

5.如權利要求1所述的方法，其中所述第一因果關系網絡模型是基于通過進化一套試驗網絡產生的一致網絡模型。

6.如權利要求1所述的方法，其中所述與該生物系統相關的細胞是在體外培養物中。

7.如權利要求1所述的方法，其中所述與該生物系統相關的細胞經受環境擾動，且所述對照細胞是沒有經受所述環境擾動的相同細胞。

8.如權利要求7所述的方法，其中所述環境擾動包括與試劑的接觸、培養條件的變化、引入的遺傳修飾或基因突變和導致遺傳修飾或基因突變的媒介中的一個或多個。

9.如權利要求1所述的方法，其中所述第一數據集包含所述多個基因的蛋白質和/或mRNA表達水平。

10.如權利要求1所述的方法，其中所述第一數據集還包含脂質組學數據、代謝組學數據、轉錄組學數據和單核苷酸多態性（SNP）數據中的一種或多種。

11.如權利要求1所述的方法，其中所述第二數據集包含指示生物能量學譜、細胞增殖、細胞凋亡、細胞器功能、腺苷三磷酸（ATP）水平、活性氧物質（ROS）水平、氧化磷酸化（OXPHOS）水平、耗氧率（OCR）水平和細胞外酸化率（ECAR）水平中的一種或多種的數據。

12.如權利要求1所述的方法，其中步驟（3）是由基于人工智能（AI）的信息學平臺完成的。

13.如權利要求12所述的方法，其中所述基于AI的信息學平臺配置為：

(a) 基于輸入的數據創建網絡片段的集合并確定與各網絡片段相關的概率得分；

(b) 建立一套試驗網絡，各試驗網絡從所述網絡片段的集合的不同子集構建；和

(c) 通過局部轉化來進化各個實驗網絡以產生作為一致關系網絡的一套進化的實驗網絡，所述基于AI的信息學平臺包括用于實驗網絡的進化的多個并行處理器。

14.如權利要求12所述的方法，其中所述基于AI的信息學平臺接收來自所述第一數據集和第二數據集的所有的數據輸入而不應用統計截止點。