CN113470755B - 骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法和应用 - Google Patents

骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法和应用 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法和应用，该建模方法具体包括：步骤1，筛选出调控软骨细胞凋亡最显著信号通路；步骤2，建立软骨细胞凋亡的数学模型；步骤3，数学模型验证；通过数学建模能够从系统层面定量解析信号通路中各信号分子调控软骨细胞凋亡的机制，可以有效地填补传统生物学实验方法的不足，为实验研究提供合理的生物学假设和推演，并可以预测药物治疗的靶点。

Description

骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法和应用
技术领域
本发明属于建模方法，尤其涉及一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法和应用。
背景技术
骨关节炎(osteoarthritis,OA)是一种以关节软骨破坏、软骨下骨重塑、骨赘形成和关节周围组织炎症改变为特征的关节慢性退行性疾病，严重影响患者的生活质量。随着我国人口老龄化的加剧，OA患病率将呈现出越来越高的趋势，因此针对OA的研究显得愈发迫切。
研究显示，软骨细胞凋亡在骨性关节炎发生发展中起到关键作用，其数量与骨关节炎严重程度呈正相关，所以，预防和减少软骨细胞凋亡是治疗骨关节炎的有效方法。
软骨细胞凋亡的信号转导通路十分复杂，涉及的信号通路主要包括TNF信号通路，MAPK信号通路、JAKS/STAT信号通路、Wnt/β-catenin信号通路和NF-κB信号通路等，是目前国内外研究的热点问题。TNF信号通路中的肿瘤坏死因子α (tumor necrosis factor-alpha，TNF-α)是一种具有多效生物学效应的细胞因子。TNF的生物学效应是通过细胞表面的2种TNF受体(TNFR)引发，其信号传导通路主要包括caspase家族介导的细胞凋亡、衔接蛋白TRAF介导的转录因子NF-κB和JNK蛋白激酶的活化。当TNF-α水平升高，JNK信号通路被激活并开始参于软骨细胞凋亡，同时也导致凋亡抑制蛋白Bcl-2的表达也明显下降。此外，JNK还参与抑制Sox-9的表达，阻断NO诱导软骨细胞凋亡，而JNK的抑制剂SP600125可以明显抑制软骨的病理性损伤，为OA的治疗又提供了一个方向。
研究发现，大鼠膝关节腔特异性激活剂Jagged1蛋白激活Notch信号通路后，通过凋亡途径上调Bax蛋白，下调Bcl-2蛋白，从而促进软骨细胞凋亡，加重OA；而注射γ分泌酶抑制剂DAPT(GSI-IX)抑制Notch信号通路后，通过凋亡途径下调Bax蛋白，上调Bcl-2蛋白，从而抑制软骨细胞凋亡，减轻OA发展。
综上所述，参与调控关节软骨细胞凋亡的信号通路种类繁多且极为复杂，但目前最显著调控软骨细胞凋亡的信号通路尚不清楚，且信号通路中最关键的信号分子也不明确。因此，筛选最显著影响软骨细胞凋亡的信号通路并发掘该信号通路中最关键的信号分子是亟待解决的问题。
然而，目前基于信号通路调控软骨细胞凋亡的数学建模却鲜有研究，但精准的数学模型能从系统层面定量解析信号通路中各信号分子调控软骨细胞凋亡的机制。因此，如何筛选最显著影响软骨细胞凋亡的信号通路，并从数学生物学角度出发，建立该信号通路调控软骨细胞凋亡的动力学模型显得尤为迫切。
发明内容
本发明的目的是提供一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法和应用，通过数学建模能够从系统层面定量解析信号通路中各信号分子调控软骨细胞凋亡的机制，可以有效地填补传统生物学实验方法的不足，为实验研究提供合理的生物学假设和推演，并可以预测药物治疗的靶点。
为了实现上述发明目的，本发明采用如下所述的技术方案：
一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法，包含以下步骤：
步骤1，筛选出调控软骨细胞凋亡最显著信号通路；
收集临床关节置换下的膝关节，分离软骨并进行原代培养，得到软骨细胞进行甲苯胺蓝染色鉴定，并进行传代培养；将正常的软骨细胞采用浓度为10ng/ml的IL-1β进行诱导凋亡，并于6h，12h，18h，24h和30h检测Caspase-3，BCL-2和Bax的mRNA表达水平，确定软骨细胞凋亡初期和巅峰的时间点；接下来对实验进行分组，并进行高通量测序，筛选出10ng/ml的IL-1β刺激下调控软骨细胞凋亡最显著信号通路，即：TNF信号通路；
步骤2，建立软骨细胞凋亡的数学模型；
基于步骤1中的TNF信号通路，建立各信号分子相互作用的数学模型，如下：
Figure 449220DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 720451DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 151433DEST_PATH_IMAGE003
，……，
Figure 451964DEST_PATH_IMAGE004
分别表示
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
时刻信号分子IL-1β，IRAK1/4， TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5，RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH， Caspase10，c-FLIP，Caspase8和Caspase3/7表达mRNA的相对浓度；
Figure 815949DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 458414DEST_PATH_IMAGE007
，……，
Figure 642271DEST_PATH_IMAGE008
分别表示IL-1β，IRAK1/4，TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5， RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH，Caspase10，c-FLIP，Caspase8和 Caspase3/7表达mRNA的增长率；
Figure 543231DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 964985DEST_PATH_IMAGE010
，……，
Figure 496460DEST_PATH_IMAGE011
分别表示IL-1β，IRAK1/4，TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5， RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH，Caspase10，c-FLIP，Caspase8和 Caspase3/7的降解率；
Figure 387187DEST_PATH_IMAGE012
表示IL-1β对IRAK1/4的激活作用的激活率；
Figure 357417DEST_PATH_IMAGE013
表示TNF-α对TNFR1的激活作 用的激活率；
Figure 899257DEST_PATH_IMAGE014
表示TNFR1对TRADD的激活作用的激活率；
Figure 398371DEST_PATH_IMAGE015
表示TRADD对TRAF2/5的激活 作用的激活率；
Figure 228924DEST_PATH_IMAGE016
表示TRAF2/5对RIP1的激活作用的激活率；
Figure 222419DEST_PATH_IMAGE017
表示TRAF2/5对NIK的激 活作用的激活率；
Figure 884345DEST_PATH_IMAGE018
表示IRAK1/4对TAK1的激活作用的激活率；
Figure 554360DEST_PATH_IMAGE019
表示RIP1对IKKs的激 活作用的激活率；
Figure 872209DEST_PATH_IMAGE020
表示TAK1对MKK4/7的激活作用的激活率；
Figure 653083DEST_PATH_IMAGE021
表示TRADD对FADD的 激活作用的激活率；
Figure 917318DEST_PATH_IMAGE022
表示MKK4/7对JNK1/2的激活作用的激活率；
Figure 23814DEST_PATH_IMAGE023
表示IKKs对NF- κB的激活作用的激活率；
Figure 625697DEST_PATH_IMAGE024
表示JNK1/2对ITCH的激活作用的激活率；
Figure 413524DEST_PATH_IMAGE025
表示FADD对 Caspase10的激活作用的激活率；
Figure 784463DEST_PATH_IMAGE026
表示IKKs对c-FLIP的激活作用的激活率；
Figure 812593DEST_PATH_IMAGE027
表示 FADD对Caspase8的激活作用的激活率；
Figure 636192DEST_PATH_IMAGE028
表示Caspase10对Caspase3/7的激活作用的激 活率；
Figure 24448DEST_PATH_IMAGE029
表示TRAF2/5对TAK1的激活作用的激活率；
Figure 453156DEST_PATH_IMAGE030
表示NIK对IKKs的激活作用的 激活率；
Figure 635875DEST_PATH_IMAGE031
表示NF-κB对MKK4/7的激活作用的激活率；
Figure 963083DEST_PATH_IMAGE032
表示ITCH对c-FLIP的抑制作 用的抑制率；
Figure 155030DEST_PATH_IMAGE033
表示FADD对Caspase8的抑制作用的抑制率；
Figure 234981DEST_PATH_IMAGE034
表示Caspase8对 Caspase3/7的激活作用的激活率；
Figure 57443DEST_PATH_IMAGE035
表示TAK1对IKKs的激活作用的激活率；
Figure 855635DEST_PATH_IMAGE036
表示时间延迟；
步骤3，数学模型验证；
再次进行Realtime PCR实验，在mRNA水平上对数学模型进行验证和预测, 收集Realtime PCR实验数据进行数学模型验证和预测，并计算实验结果和数学模型数值模拟结果的准确率，量化和评估所建模型的有效性和准确性。
进一步的，在步骤2中，数学模型建立后，通过Realtime PCR实验检测数学模型中各信号分子随时间变化的RNA的相对浓度，即在6h, 12h, 18h, 24h, 30h, 36h, 42h,48h, 54h, 60h, 66h和72h时刻mRNA水平的实验数据，采用梯度差分进化算法对数学模型中的未知参数进行识别，并计算实验结果和数值模拟结果的相关性，对数学模型的有效性进行初步的量化评估。
进一步的，在步骤3中，还需要通过ELISA和Western blot实验在蛋白水平进一步验证数学模型。
进一步的，还需要定量分析TNF信号通路中信号分子不同表达水平对软骨细胞凋亡的影响。
一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法的应用，用于筛选治疗骨关节炎的新靶点。
进一步的，基于步骤3中的数学模型，采用全局敏感性分析(EFAST)方法分析数学模型中参数的敏感性，通过基因干扰实验沉默相关基因的表达，对模型的敏感参数进行调整，就能够改变模型的输出，即减少软骨细胞的凋亡，进而筛选出治疗骨关节炎的新靶点。
由于采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：
本发明通过高通量测序筛选IL-1β诱导人软骨细胞凋亡的差异基因，结果显著富集于TNF信号通路，因此，本发明采用对IL-1β/TNF信号通路进行数学建模的方法，来定量分析IL-1β/TNF信号通路系统调控软骨细胞凋亡的机制，并采用数值模拟和生物基础研究相结合的方法，进一步挖掘明确治疗骨关节炎的新靶点。
首次采用微分方程数学建模的方法研究最显著调控软骨细胞凋亡的信号通路，为系统解析信号通路信号分子不同表达对软骨细胞凋亡的影响提供了崭新的量化途径。
依托三甲医院，可获得大量的软骨病变样本，因此，基于Realtime PCR、ELISA和Western Blot实验获得数据，采用梯度差分进化算法对模型进行参数识别和模型验证，保证模型的准确性。
首次采用数值模拟方法获取影响软骨细胞凋亡的敏感参数，通过靶基因干扰验证参数的敏感度，为发掘治疗骨关节炎的新靶点提供了新的方法。首次采用微分方程数学建模的方法研究最显著调控软骨细胞凋亡的信号通路，为系统解析信号通路信号分子不同表达对软骨细胞凋亡的影响提供了崭新的量化途径。
首次采用数值模拟方法获取影响软骨细胞凋亡的敏感参数，通过靶基因干扰验证参数的敏感度，为发掘治疗骨关节炎的新靶点提供了新的方法。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明的技术方案作进一步详细的说明。
一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的建模方法，包含以下步骤：
步骤1，筛选出调控软骨细胞凋亡最显著信号通路；
调控软骨细胞凋亡的信号通路种类繁多且复杂，因此，数学建模首要解决的问题是如何选取最显著影响软骨细胞凋亡的信号通路，具体来说：
收集临床关节置换下的膝关节，在实验室技术员的协助下，分离软骨并进行原代培养，得到软骨细胞进行甲苯胺蓝染色鉴定，并进行传代培养；将正常的软骨细胞采用浓度为10ng/ml的IL-1β进行诱导凋亡，并于6h，12h，18h，24h和30h检测Caspase-3，BCL-2和Bax的mRNA表达水平，确定软骨细胞凋亡初期和巅峰的时间点；接下来对实验进行分组，并进行高通量测序，筛选出10ng/ml的IL-1β刺激下调控软骨细胞凋亡最显著信号通路，即：TNF信号通路；
步骤2，建立软骨细胞凋亡的数学模型；
基于步骤1中的TNF信号通路，建立各信号分子相互作用的数学模型，如下：
Figure 336426DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 536463DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 326565DEST_PATH_IMAGE003
，……，
Figure 612053DEST_PATH_IMAGE004
分别表示
Figure 83485DEST_PATH_IMAGE037
时刻信号分子IL-1β，IRAK1/4， TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5，RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH， Caspase10，c-FLIP，Caspase8和Caspase3/7表达mRNA的相对浓度；
Figure 879972DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 106554DEST_PATH_IMAGE007
，……，
Figure 613759DEST_PATH_IMAGE008
分别表示IL-1β，IRAK1/4，TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5， RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH，Caspase10，c-FLIP，Caspase8和 Caspase3/7表达mRNA的增长率；
Figure 685620DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 63512DEST_PATH_IMAGE010
，……，
Figure 946149DEST_PATH_IMAGE011
分别表示IL-1β，IRAK1/4，TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5， RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH，Caspase10，c-FLIP，Caspase8和 Caspase3/7的降解率；
Figure 206229DEST_PATH_IMAGE012
表示IL-1β对IRAK1/4的激活作用的激活率；
Figure 816201DEST_PATH_IMAGE013
表示TNF-α对TNFR1的激活作 用的激活率；
Figure 48600DEST_PATH_IMAGE014
表示TNFR1对TRADD的激活作用的激活率；
Figure 85826DEST_PATH_IMAGE015
表示TRADD对TRAF2/5的激活 作用的激活率；
Figure 849514DEST_PATH_IMAGE016
表示TRAF2/5对RIP1的激活作用的激活率；
Figure 263177DEST_PATH_IMAGE017
表示TRAF2/5对NIK的激 活作用的激活率；
Figure 350082DEST_PATH_IMAGE018
表示IRAK1/4对TAK1的激活作用的激活率；
Figure 823789DEST_PATH_IMAGE019
表示RIP1对IKKs的激 活作用的激活率；
Figure 792882DEST_PATH_IMAGE020
表示TAK1对MKK4/7的激活作用的激活率；
Figure 495390DEST_PATH_IMAGE021
表示TRADD对FADD的 激活作用的激活率；
Figure 764697DEST_PATH_IMAGE022
表示MKK4/7对JNK1/2的激活作用的激活率；
Figure 143726DEST_PATH_IMAGE023
表示IKKs对NF- κB的激活作用的激活率；
Figure 803377DEST_PATH_IMAGE024
表示JNK1/2对ITCH的激活作用的激活率；
Figure 558844DEST_PATH_IMAGE025
表示FADD对 Caspase10的激活作用的激活率；
Figure 164881DEST_PATH_IMAGE026
表示IKKs对c-FLIP的激活作用的激活率；
Figure 245969DEST_PATH_IMAGE027
表示 FADD对Caspase8的激活作用的激活率；
Figure 189655DEST_PATH_IMAGE028
表示Caspase10对Caspase3/7的激活作用的激 活率；
Figure 686495DEST_PATH_IMAGE029
表示TRAF2/5对TAK1的激活作用的激活率；
Figure 399236DEST_PATH_IMAGE030
表示NIK对IKKs的激活作用的 激活率；
Figure 136379DEST_PATH_IMAGE031
表示NF-κB对MKK4/7的激活作用的激活率；
Figure 832940DEST_PATH_IMAGE032
表示ITCH对c-FLIP的抑制作 用的抑制率；
Figure 930209DEST_PATH_IMAGE033
表示FADD对Caspase8的抑制作用的抑制率；
Figure 700719DEST_PATH_IMAGE034
表示Caspase8对 Caspase3/7的激活作用的激活率；
Figure 858030DEST_PATH_IMAGE035
表示TAK1对IKKs的激活作用的激活率；
Figure 792620DEST_PATH_IMAGE036
表示时间延迟。
由于所建立的数学模型的参数都是未知的，因此需要结合细胞实验进行参数识别，以确定模型中参数的精确取值，通过Realtime PCR实验检测数学模型中各信号分子随时间变化的RNA的相对浓度，即在6h, 12h, 18h, 24h, 30h, 36h, 42h, 48h, 54h, 60h,66h和72h时刻mRNA水平的实验数据，采用梯度差分进化算法对数学模型中的未知参数进行识别，并计算实验结果和数值模拟结果的相关性，对数学模型的有效性进行初步的量化评估；
步骤3，数学模型验证；
基于步骤2完成数学模型的参数识别后，再次进行Realtime PCR实验，在mRNA水平上对数学模型进行验证和预测,在本次实验中，为避免数据的重复，本次实验设置的时间需要和步骤2中的不同，而且要长于步骤2中实验的时间；收集Realtime PCR实验数据进行数学模型验证和预测，并计算实验结果和数学模型数值模拟结果的准确率，量化和评估所建模型的有效性和准确性；还需要通过ELISA和Western blot实验在蛋白水平进一步验证数学模型，最后，定量分析TNF信号通路中信号分子不同表达水平对软骨细胞凋亡的影响。
在本发明中，所述的数学模型是用于筛选治疗骨关节炎的新靶点，具体应用为：
基于步骤3中的数学模型，采用全局敏感性分析(EFAST)方法分析数学模型中参数的敏感性，通过基因干扰实验沉默相关基因的表达，对模型的敏感参数进行调整，就能够改变模型的输出，即减少软骨细胞的凋亡，进而筛选出治疗骨关节炎的新靶点。
本发明采用数学建模的方法为治疗骨关节炎提供新的靶点和策略，其与传统的生物学研究相比，具有突出的实质性特点，具体来说：
传统的生物学研究，主要专注于信号通路中局部信号分子的作用机理研究，无法从系统层面定量分析和预测信号通路中信号分子不同表达水平对软骨细胞凋亡的影响，更不能在系统层面发掘影响软骨细胞凋亡的关键因素和新的治疗靶点。
本发明的数学模型能从系统层面定量解析信号通路中各信号分子调控软骨细胞凋亡的机制，通过高通量测序筛选调控软骨细胞凋亡最显著的信号通路，然后采用微分方程组对最显著的信号通路进行动力学建模；为了得到精确的数学模型，进行软骨细胞Realtime PCR实验并利用实验数据辨识模型参数；从mRNA和蛋白水平对模型进行验证并定量分析TNF信号通路中信号分子不同表达水平对软骨细胞凋亡的影响。最后，通过数值仿真方法对模型参数进行敏感性分析，通过基因干扰实验验证结果的正确性，旨在为骨关节炎的治疗提供新的靶点和策略。

Claims (6)

1.一种骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤1，筛选出调控软骨细胞凋亡最显著信号通路；
收集临床关节置换下的膝关节，分离软骨并进行原代培养，得到软骨细胞进行甲苯胺蓝染色鉴定，并进行传代培养；将正常的软骨细胞采用浓度为10ng/ml的IL-1β进行诱导凋亡，并于6h，12h，18h，24h和30h检测Caspase-3，BCL-2和Bax的mRNA表达水平，确定软骨细胞凋亡初期和巅峰的时间点；接下来对实验进行分组，并进行高通量测序，筛选出10ng/ml的IL-1β刺激下调控软骨细胞凋亡最显著信号通路，即：TNF信号通路；
步骤2，建立软骨细胞凋亡的数学模型；
基于步骤1中的TNF信号通路，建立各信号分子相互作用的数学模型，如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，……，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
分别表示
Figure DEST_PATH_IMAGE005
时刻信号分子IL-1β，IRAK1/4，TNF-α， TNFR1，TRADD，TRAF2/5，RIP1，NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH， Caspase10，c-FLIP，Caspase8和Caspase3/7表达mRNA的相对浓度；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，……，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
分别表示IL-1β，IRAK1/4，TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5，RIP1， NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH，Caspase10，c-FLIP，Caspase8和 Caspase3/7表达mRNA的增长率；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，……，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
分别表示IL-1β，IRAK1/4，TNF-α，TNFR1，TRADD，TRAF2/5，RIP1， NIK，TAK1，IKKs，MKK4/7，FADD，JNK1/2，NF-κB，ITCH，Caspase10，c-FLIP，Caspase8和 Caspase3/7的降解率；
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示IL-1β对IRAK1/4的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示TNF-α对TNFR1的激活作用的 激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示TNFR1对TRADD的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示TRADD对TRAF2/5的激活作用 的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE016
表示TRAF2/5对RIP1的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示TRAF2/5对NIK的激活作 用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示IRAK1/4对TAK1的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示RIP1对IKKs的激活作 用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示TAK1对MKK4/7的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示TRADD对FADD的激活 作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示MKK4/7对JNK1/2的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示IKKs对NF-κB的 激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示JNK1/2对ITCH的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示FADD对 Caspase10的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示IKKs对c-FLIP的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示 FADD对Caspase8的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示Caspase10对Caspase3/7的激活作用的激 活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示TRAF2/5对TAK1的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE030
表示NIK对IKKs的激活作用的激活 率；
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示NF-κB对MKK4/7的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示ITCH对c-FLIP的抑制作用的 抑制率；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示FADD对Caspase8的抑制作用的抑制率；
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示Caspase8对Caspase3/7 的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE035
表示TAK1对IKKs的激活作用的激活率；
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示时间延迟；
步骤3，数学模型验证；
再次进行Realtime PCR实验，在mRNA水平上对数学模型进行验证和预测, 收集Realtime PCR实验数据进行数学模型验证和预测，并计算实验结果和数学模型数值模拟结果的准确率，量化和评估所建模型的有效性和准确性。
2.根据权利要求1所述的骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法，其特征在于，在步骤2中，数学模型建立后，通过Realtime PCR实验检测数学模型中各信号分子随时间变化的RNA的相对浓度，即在6h, 12h, 18h, 24h, 30h, 36h, 42h, 48h, 54h,60h, 66h和72h时刻mRNA水平的实验数据，采用梯度差分进化算法对数学模型中的未知参数进行识别，并计算实验结果和数值模拟结果的相关性，对数学模型的有效性进行初步的量化评估。
3.根据权利要求1所述的骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法，其特征在于，在步骤3中，还需要通过ELISA和Western blot实验在蛋白水平进一步验证数学模型。
4.根据权利要求3所述的骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法，其特征在于，在步骤3中，还需要定量分析TNF信号通路中信号分子不同表达水平对软骨细胞凋亡的影响。
5.一种如权利要求1-4中任意一项所述的骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法的应用，其特征在于，用于筛选治疗骨关节炎的新靶点。
6.根据权利要求5所述的骨关节炎中调控软骨细胞凋亡信号通路的数学建模方法的应用，其特征在于，基于步骤3中的数学模型，采用全局敏感性分析方法分析数学模型中参数的敏感性，通过基因干扰实验沉默相关基因的表达，对模型的敏感参数进行调整，就能够改变模型的输出，即减少软骨细胞的凋亡，进而筛选出治疗骨关节炎的新靶点。
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