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  • 组织特异性启动子的筛选方法
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    2021-01-12 05:06:41

    组成型启动子(如CMV,EF1A,UBC等)在大部分细胞中都能维持较稳定的表达活性,但其应用主要局限于细胞层面。相比而言,组织特异性启动子可调控外源基因在某些特定来源的细胞或组织部位中表达,因此更加适用于在体研究。那么如何找到一个适合自己研究方向的特异性启动子呢?今天,小编就带你解析特异性启动子的筛选和验证的经典思路,看看其“生产”过程!问 题特异性启动子有什么特征呢?跟常规启动子有什么区别呢?目前,大部分的特异性启动子是从特定细胞专一表达的基因启动子鉴定得来的,如神经元特异性启动子Syn来源SYN1。特异性启动子主要由两大部分组成:核心启动子+特异性调控元件(甲基化修饰位点、特定转录因子调控位点等),调控元件多座落在核心启动子临近位置。我们分析两篇特异性启动子研究的文章,观摩下特异性启动子的筛选过程:内皮细胞特异性启动子

    ICAM-2 Promoter的筛选【1】一第一步首先鉴定在您研究细胞中特异性表达的基因。这一步主要采用的有高通量测序、芯片、质谱等技术方法,比较基因在不同组织细胞中的表达情况,筛选到在目的组织细胞中高表达,而在其他组织细胞中低表达的基因。二第二步根据第一步筛选到的基因,预测其启动子,常取翻译起始位点ATG之前的序列分析,取多个物种进行比对。吉凯小知识:为什么要对序列进行多物种比对?原理是功能性序列在物种进化过程中是趋于保守的,典型的就是蛋白质在物种间高度保守。虽然启动子序列非保守,但是核心调控序列是保守的。以下是文章中人和小鼠ICAM启动子比对情况。-0.33kbp人ICAM-2启动子序列和

    小鼠对应序列的比较三第三步预测完启动子序列后还不够,需要通过实验筛选出具有活性、片段最短特异性启动子:

    首先,构建不同长度的启动子(通常取-5k或者-3k至ATG这一段);

    其次,根据第二步分析的同源性情况进行启动子截短,将众多的调控序列包含在不同的截短体中;最后,在目的以及非目的细胞中验证不同截短体启动子的表达情况,即可筛选出较短并具有特异性表达活性的启动子序列。这篇文章在主动脉内皮细胞BAEC与非内皮细胞COS中检测了不同长度ICAM-2启动子的表达情况,证明了0.33kbp启动子在体内和体外都具有高特异性,并且在5’区域上游增加到2.7kb并不会增加其表达活性。不同长度启动子的活性对比

    BAEC:主动脉内皮细胞;COS:非内皮细胞四第四步筛选特异性调控因子,成为验证特异性启动子的必经之路。特异性调控因子的筛选方法常采用“对预测的转录因子进行单点或者组合突变”的手段。

    这篇文章采用突变和凝胶电泳迁移证明了ICAM-2启动子中的Sp1位点和2个GATA位点是顺式作用的正调节因子。Sp1位点的突变中止了主动脉内皮细胞BAEC中核蛋白的特异性结合,在BAEC细胞中ICAM-2的活性减少了70%。同时P8的突变也使ICAM-2的活性减少了70%。点突变鉴定核心调控因子通过以上4步,一个内皮细胞特异性启动子就出炉啦,还能发一篇启动子筛选和验证的文章。是不是很easy?不就是将筛选的特异性表达基因做启动子截断以及验证嘛,有啥难的!如果这样想,就是too young,too simple了。为什么这么说呢?上篇文章中的特异性启动子调控位点恰好是在临近启动子的区域,但是新的研究发现:在人21和22号染色体上,只有22%的转录因子结合位点分布在蛋白编码基因的5'端;也就是说,还存在调控位点远离启动子的情况。比如巢蛋白(Nestin)是成年神经干细胞特异性表达蛋白,其特异性的表达就由2号内含子与启动子共同调控。那么怎么做呢?以下小编列举几篇关于Nestin研究思路的文章,以供参考【2】【3】。一第一步还是比对同源性文章发现大鼠和人巢蛋白2号内含子的3'端部分含有高序列相似性的结构域,但启动子区域却不具有同源性。于是研究人员在SV40启动子前添加了不同长度的内含子序列,通过检测启动子活性的改变,证明2号内含子可以在Nestin阳性细胞(P19/F9)中增强启动子表达活性:内含子驱动的启动子在Nestin阳性细胞(P19/F9)

    与阴性细胞中的表达活性二通过位点突变筛选特异性调控因子验证机制第一步的实验显示出最短调控区段为2号内含子中的320bp,于是分析这段序列,找到了POU factor binding site(以TFBIND预测),并且做了点突变,验证了其为主调控因子:三序列拼接在筛出位于内含子的最短调控序列后,将其置于核心启动子(多为TSS上游300-500bp)上游,整合后的序列即为特异性启动子。以上文章重点论述的是内含子调控功能,也可以参考以下文章直接以不同长度的内含子加不同长度的启动子拼接验证【4】:构建不同组合形式报告系统P1:CMV启动子

    P2:400bp核心启动子

    P3:内含子2+核心启动子

    P4:内含子+CMV启动子

    P5:4kb启动子

    P6:内含子+4kb启动子将上述质粒转染至MEF细胞, P3与P6结果一致,所以认定内含子2+Nestin核心启动子的组合为最短特异性启动子。不同组合质粒的荧光表达情况除了单内含子调控的Nestin之外,还有双内含子调控的视网膜双极细胞特异性启动子Opto-mGluR6【4】;也有部分文章构建来自不同基因区段组合的启动子,如巨细胞特异性启动子SP146-C1【5】。这些不按套路出牌的特异性启动子简直是在为广大科研工作者挖坑!因此,小编强烈建议大家在自己的课题研究中尽量通过查找文献,使用已经前人验证的特异性启动子,而不是自己亲自动手去筛选。近几年火热的腺相关病毒(AAV),通过特定血清型与特异性启动子的组合,可实现基因的定向递送,已经成为动物模型基础研究的常用载体系统,以及临床试验中基因治疗的热门选择。吉凯基因通过文献查阅,序列优化,共提供20余种不同器官的特异性启动子腺相关病毒AAV载体,覆盖神经、肌肉、骨骼、心血管、眼科、肝脏、肾脏、脂肪、胰腺等多个研究领域。并有科研大咖的亲测经验分享(点击查看)。注 意特异性启动子是可以跨物种使用的哦,原因嘛就在于功能性调控序列在物种间是保守的,所以不必纠结于启动子来源的物种类型。

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  • 作者 | 洪曾艳指导 | 刘向荣教授单位 | 厦门大学研究方向 | 生物序列分析1. 研究背景增强子是一段50-1500bp的DNA序列,它能够提高特定基因的转录活性,能大大增强启动子的...

    作者 | 洪曾艳

    指导 | 刘向荣教授

    单位 | 厦门大学

    研究方向 | 生物序列分析

    1. 研究背景

    增强子是一段50-1500bp的DNA序列,它能够提高特定基因的转录活性,能大大增强启动子的活性。启动子是转录起始位点上游与RNA聚合酶结合的一段DNA序列,能使RNA聚合酶与模板DNA准确的结合并具有转录起始的特异性。增强子和启动子的相互作用关键影响了基因的表达调控,和人类疾病的发生密切相关。因此研究某个增强子是否会和某个启动子发生反应具有重大的意义。用生物实验的手段进行增强子和启动子的相互作用研究需要耗费大量的人力、时间和资金。随着高通量测序技术发展,为研究人员提供了大量的数据,用计算的方式深入研究增强子和启动子的相互作用成为可能。

    现有的一些关于增强子和启动子的相互作用识别的计算方法存在一些不足。首先,强子和启动子的相互作用具有细胞系特异性,即在不同细胞系中的作用规律通常是不同的。大多数现有方法可以预测细胞系特异性的增强子和启动子的相互作用,但是构建的模型不能在各种细胞系中通用。其次,之前的方法都使用one-hot或普通的word embedding对基因序列编码,这具有一些局限性。比如,单个细胞系的训练样本数量不够多,训练出来的词向量包含的信息有限。

    为了解决这些问题,作者提出了一个新的深度学习模型,EPIVAN,只需要输入增强子和启动子的基因序列就可以预测增强子和启动子的相互作用。这项工作的三个贡献如下:(1)使用基于人类全基因预训练的DNA向量来编码增强子和启动子。(2)使用注意机制来增强关键特征对模型的贡献,从而提高模型的性能。(3)建立了一个通用模型,它具有迁移能力,可用于预测各种细胞系中的增强子和启动子的相互作用。

    2.模型介绍

    模型预测增强子和启动子的相互作用的流程如图1所示。它有三个主要步骤:序列嵌入,特征提取和注意机制。然后,将生成的特征向量馈送到最后的预测层,以预测EPI。

    图1 EPIVAN的流程图

    2.1序列嵌入

    为了解决one-hot编码和普通词向量所含信息不足的问题,作者使用了dna2vec中提供的预训练的DNA向量。dan2vec是Ng等人在2017年提出的一种基于word2vec词向量模型的新方法,用于计算DNA序列中k-mers(k-mer是长度为k的序列片段)的分布式表示。dna2vec使用人类基因组序列作为学习语料库,将k-mers嵌入到100维连续向量空间中。相比以单细胞系的增强子和启动子基因序列作为训练语料,dna2vec使用更大的学习语料库,因此学习的DNA向量包含更多的序列信息。用预训练的DNA向量对输入模型的基因序列进行编码能够让模型有更多的信息能捕获。

    2.2特征提取

    在深度学习中,通常使用递归神经网络(RNN)进行序列分析,但是RNN不能并发计算,对于长序列的分析需要耗费非常多的计算资源和时间。也有些方法使用卷积神经网络(CNN)进行序列特征提取,CNN可以并行计算,但是CNN只能关注序列局部联系的特征,会丢失远距离序列依赖特征。所以作者将CNN和RNN相结合,共同提取序列特征。序列编码。当获取了序列的向量表示后,作者首先使用1维卷积层和最大池化层来提取序列中的局部相关特征,然后将它们再输入到双向门控循环单元(Bi-GRU)中以提取全局相关特征。

    2.3注意力机制

    在进行初步的特征提取后,作者希望能够加强更关键的特征对模型的贡献。作者使用了Yang等人在2016年提出的用于文档分类的注意力机制来自适应地学习特征的权重。为了让EPIVAN模型更好的做出预测,对预测增强子和启动子是否会发生反应启更突出作用的特征,作者使用这个注意力机制来提高这些关键特征的权重。该注意力机制在训练过程中能够自适应地学习一个上下文向量,并计算每个特征的隐藏表示和这个上下文向量的相似性,如果相似性越高则赋予该向量的权重越大。注意机制的公式描述如下:

    其中,是第i个特征的隐藏表示。α为每个特征的归一化权重。所有特征向量乘以它们相应的权重,然后求和为最终的特征向量v。最后这个特征向量将输入到预测层(一个sigmoid单元)中进行最后的预测。

    3. 实验

    实验的数据来自TargetFinder提供的数据集,该数据集包含了人类的6个细胞系(GM12878,HUVEC,HeLa-S3,IMR90,K562,NHEK)中的增强子和启动子相互作用。当一对启动子和增强子会发生反应,被标记为正样本;否则被标记为负样本。作者使用了数据增强的方法处理类不平衡问题。并使用受试者工作特征曲线下面积(AUROC)和precision-recall 曲线下面积作为模型性能的评估指标。

    因为增强子和启动子相互作用存在细胞系特异性,所以作者首先构建了特异性模型,EPIVAN-specific。并通过实验证明了,在指定细胞系上训练的EPIVAN-specific能够很好地预测该细胞系上的增强子和启动子相互作用,但是在其他细胞系上就失去了预测能力(如表1和表2所示)。

    表1 EPIVAN-specific在每个细胞系上的AUROC值

    表2 EPIVAN-specific在每个细胞系上的AUPR值

    为了解决要为不同的细胞系训练不同的模型,作者提出构建通用模型EPIVAN-general。相比在单个细胞系上训练的EPIVAN-specific,在六个细胞系上训练的EPIVAN-general能够捕获共同特征,但捕获特异性特征的能力低于EPIVAN-specific,所以EPVAN-general可以在6个细胞系上通用,但是在指定细胞系上没有EPIVAN-specific的表现好(实验结果如表3所示)。

    表3 EPIVAN-general在每个细胞系上的表现

    在构建完EPIVAN-specific和EPIVAN-general模型的基础上,作者对预训练DNA向量和注意力机制对模型的贡献进行了讨论。作者设计了两组对照实验,证明了预训练DNA向量有助于模型更好地捕获细胞系共有特征。注意机制有助于模型更好地提取细胞系特异性特征。这两者共同协助,大大提高了通用模型的性能(在训练集较小的EPIVAN-specific模型上,预训练DNA向量无法发挥出作用)。对照实验结果如图2和图3所示。

    图2 八个模型在六个细胞系上的AUROC值。(a)去除预训练DNA向量或注意机制后EPIVAN-specific的表现。(b)去除预训练DNA向量或注意机制后EPIVAN-general的表现。

    图3 八个模型在六个细胞系上的AUPR值。(a)去除预训练DNA向量或注意机制后EPIVAN-specific的表现。(b)去除预训练DNA向量或注意机制后EPIVAN-general的表现。

    为了提高EPIVAN-general在指定细胞系上的表现,作者提出了新的训练策略,令EPIVAN-general在指定细胞系上进行再训练来增强EPIVAN-general对该细胞系特异性特征的提取,并将再训练后的模型称为EPIVAN-best。并将EPIVAN-best在每个细胞系上的表现和EPIVAN-specific和EPIVAN-general进行对比。实验结果表明,EPIVAN-best在每个细胞系上的表现比EPIVAN-specific和EPIVAN-general都要好得多(如表4和表5所示)。

    表4 三个模型在六个细胞系上的AUROC值

    表5 三个模型在六个细胞系上的AUPR值

    作者还将EPIVAN-best和现有的最先进的识别增强子和启动子相互作用的模型进行比较,实验结果表明,EPIVAN-best在每个细胞系上的表现都优于现有模型(如表6和表7所示)

    表6 不同模型在六个细胞系上的AUROC值

    表7 不同模型在六个细胞系上的AUPR值

    最后作者对EPIVAN-general是否能够进行迁移学习进行了讨论。实验结果表明,EPIVAN-general可以作为迁移学习的预训练模型(如表8所示)。

    表8 EPIVAN-general迁移到新的细胞系上的AUROC和AUPR值

    4. 总结

    在这项工作中,作者提出了一个仅使用增强子和启动子序列就能预测增强子和启动子相互作用的新模型EPIVAN。与现有模型相比,EPIVAN增加了预先训练的DNA向量和注意机制,能够构建不同细胞系都适用的通用模型。作者证明了EPIVAN能够捕获细胞系特异性特征和细胞系共同特征,并证明了EPIVAN-general具有良好的迁移能力,可以作为迁移学习的预训练模型。六个细胞系的实验结果作者提出的最优模型EPIVAN-best比现有的最先进的模型表现都更好。

    参考资料

    Zengyan Hong, Xiangxiang Zeng, Leyi Wei, Xiangrong Liu, Identifying Enhancer-Promoter Interactions with Neural Network Based on Pre-trained DNA Vectors and Attention Mechanism, Bioinformatics, btz694.

    Ng, P. (2017) dna2vec: Consistent vector representations of variable-length k-mers. arXiv:1701.06279.

    Yang, Z. et al. (2016) Hierarchical Attention Networks for Document Classification. arXiv:1707.00896.

    Whalen, S. et al. (2016) Enhancer-promoter interactions are encoded by complex genomic signatures on looping chromatin. Nature Genetics, 48, 488-496.

    Code availability

    https://github.com/hzy95/EPIVAN

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  • 作者 | 陆丰庆单位 | 厦门大学研究方向 | 生物序列相互作用今天给大家介绍2019年11月发表在Nature Genetics的论文“Activity-by-contact mode...

     


    今天给大家介绍2019年11月发表在Nature Genetics的论文“Activity-by-contact model of enhancer-promoter regulation from thousands of CRISPR perturbations”,该工作由剑桥大学-哈佛大学-麻省理工学院联合研究所的Fulco团队联合完成。本研究提出一种新的实验方法CRISPRi-FlowFISH用于量化增强子对基因的影响,并提出一个名为ABC(Activity-by-contact model)的模型用于预测增强子-基因之间的相互作用。

    1

    研究背景

    人类基因组中的增强子可以控制基因在特定细胞类型中的表达。因此,增强子的遗传变异会导致许多常见疾病。但是,哪些增强子调节哪些特定基因,这个问题仍待解决,目前也缺乏预测跨细胞类型的增强子与基因的联系的一般规则。为解决这一难题,Fulco团队提出了一种实验方法CRISPRi-FlowFISH,该方法的关键在于基于目标基因的表达并且通过CRISPRi和荧光原位杂交技术(FISH)来测量候选增强子功能。同时该团队发现一个简单的ABC(Activity-by-contact model)模型在预测CRISPR数据集中的复杂连接方面明显优于其他的方法。这种ABC模型能够在染色质状态测量的基础上,构建给定细胞类型中增强子与基因的连接的全基因组图。CRISPRi-FlowFISH和Activity-by-contact模型一起提供了一种系统的方法来定位和预测哪些增强子调节哪些基因,并将有助于解释非编码基因组中数千种疾病风险变体的功能。

    2

    方法

    2.1 CRISPRi-FlowFISH

    CRISPRi-FlowFISH结合了CRISPRi(一种基因干扰技术)和FISH(荧光原位杂交技术,一种基因染色技术),通过干扰目标基因附近的候选增强子核苷酸序列,并量化这些序列对目标基因的影响。其主要原理是gRNA可以引导KRAB-dCas9与特定核苷酸序列结合,抑制该序列表达。KRAB-dCas9已经被证明可以抑制许多启动子和增强子,并影响gRNA附近的200-500个碱基对(bp)内的候选调控元素。主要操作步骤如下:

    1. 检测目标基因附近核苷酸序列的DNase I hypersensitive (DHS)值,DHS峰值对应着候选增强子序列,为各个候选增强子设计gRNA并用荧光原位杂交技术为gRNA病毒染色。

    2. gRNA病毒引导KRAB-dCas9进入细胞抑制候选增强子的表达并为细胞着色。同时对一个细胞群落的多个细胞进行实验,每个细胞至多能与一个gRNA结合。

    3. 利用荧光激活细胞分选技术,采样着色的细胞并根据目标基因表达强度将采集样本分为六组,然后使用高通量测序技术确定每组内每种gRNA的丰富度。

    4. 根据各种gRNA的丰富度和基因表达情况,使用Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno 算法与极大似然估计方法推导各个gRNA抑制的候选增强子对目标基因的作用。

    图1 CRISPRi-FlowFISH操作流程

    2.2 Activity-by-contact model

    目前已有基于增强子与目标基因的方法、基于基因组三维特征的方法和基于表观基因组特征的机器学习方法用于预测增强子和目标基因之间的功能性连接,其表现均不尽人意。Fulco团队提出了ABC模型,该模型基于简单的生物化学概念:一种远端候选元素对目标基因的定量影响应该取决于它作为增强子的活性(Activity),加权于它与目标基因启动子的3D接触频率(Contact);一个远端候选元素对目标基因表达的相对贡献应该取决于该元素的定量影响除以所有元素的总定量影响。在这个概念下,得到远端候选元素E对目标基因G的相对贡献值公式:

    其中:

    1. 增强子活性(A)取远端候选元素核苷酸序列上DHS和H3K24ac ChIP–seq 的几何平均值,这两个参数被用于识别增强子。

    2. 接触频率(C)取5 kb分辨率下,远端候选元素E与目标基因G上启动子之间的由Hi-C实验法测得的KR归一化接触频率。

    图2 ABC score计算过程

    3

    结果

    3.1 使用CRISPRi-FlowFISH识别目标基因的调控元素

    Fulco团队对K562人类白血病细胞进行实验,反复实验中对每个候选元素的计算出的量化影响具有高度相关性,皮尔森相关系数达0.94且CRISPRi-FlowFISH计算得到的量化影响满足逆转录定量PCR的测量,皮尔森相关系数达0.81。此外,在对GATA1的实验中,识别出三个之前已确定的候选元素。图3展示了CRISPRi-FlowFISH对目标基因GATA1与HDAC6对应调控元素的识别。计算得到的对目标基因表达有促进或抑制作用的远端候选元素正好对应核苷酸序列中DHS和H3K27ac值的波峰位置。

    图3 CRISPRi-FlowFISH识别GATA 1和HDAC6的远端候选元素

    3.2 使用CRISPRi-FlowFISH映射多个调控元素和多个目标基因的关系

    在对全基因组进行调控元素和目标基因的CRISPRi-FlowFISH映射后,实验结果表明一个增强子可以调控多达五个目标基因、一个目标基因可以被多达十四个远端候选元素调控、部分增强子会跳过近端的基因而调控远端的基因、调控元素与目标基因之间的距离大多小于100kb,这些符合其他实验方法的结果。此外,在测试的3863个远端候选元素-目标基因对中,141对涉及重要基因表达的识别错误率低于0.05。

    图4 CRISPRi-FlowFISH映射多个调控元素和多个目标基因的关系

    3.3 使用ABC模型预测目标基因的增强子

    Fulco团队将ABC模型对远端候选元素-目标基因对的评分与CRISPRi-FlowFISH测得的量化影响进行了对比,二者之间相关性说明了模型的优秀性能。

    图5 远端候选元素-目标基因的ABC评分和量化影响的相关性

    作者还比较了基于ABC阈值的二元分类模型和其他增强子-基因调控预测模型的召回率,精确度和AUPRC,结果表明ABC模型性能极佳,AUPRC达0.65,优于其他预测模型,如图6。此外,ABC模型也优于单独使用A或C的模型(AUPRC分别为0.22和0.29)。

    图6 ABC与其他模型的预测性能比较

    3.4 ABC模型跨细胞类型的泛化能力

    虽然染色质可达性和组蛋白修饰在许多类型的细胞中可以测量,但并不是所有细胞类型都有三维接触谱,因此需要定义其他方法来计算ABC模型中的C值。由于Hi-C实验测得的接触频率在不同细胞类型中具有极大相关性且很大程度上取决于基因序列的一维距离,因此可以直接使用K562的Hi-C数据或者十个人类细胞类型的Hi-C平均值或者一维距离的倒数作为C值,这三种替代方案在K562中达到了与原方案相近的预测性能(AUPRC = 0.65, 0.66 ,0.64)。迁移到其他细胞类型上时也有不错的表现,如图7。

    图7 ABC模型跨五个细胞类型的平均性能

    4

    讨论

    为了更好地表征并预测增强子对目标基因的影响,本文提出新型实验方法CRISPRi-FlowFISH 和ABC预测模型,两者结合提供了映射和预测增强子调控基因和破译非编码基因组中疾病风险变体功能的系统性方法。在30个基因上测试了多达3500对潜在的增强子-基因对后,结果表明简单的ABC模型预测复杂影响的能力大幅度优于先前的预测模型。

    本文还揭示了增强子-基因连接的关键性质并为将来研究调控元素和非编码基因遗传变异奠定了基础。文章中的实验数据以及ABC模型的预测都表明增强子往往调控多个基因、大部分起作用的增强子距离目标启动子的不超过100kb、增强子对目标基因的量化影响时大范围的。

    然而,目前的增强子-基因相互作用模型是不完整的。特别是,仅根据物理接触来推断增强子影响的方法,其精确度和灵敏度都很低,本文目前工作重点为寻找更有效的特征来表示和预测相互作用。此外,未来研究一个有前景的领域将是使用额外的CRISPRi-FlowFISH数据集来迭代地细化和改进ABC或类似的模型,并将这些模型应用于来自多种细胞类型的许多公共功能基因组数据集。

     

    Data availability

    https://osf.io/uhnb4/

    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE118912

     

    Code availability

    https://github.com/broadinstitute/ABC-Enhancer-Gene-Prediction

    参考资料

    Fulco, C.P., Nasser, J., Jones, T.R. et al. Activity-by-contact model of enhancer–promoter regulation from thousands of CRISPR perturbations. Nat Genet 51, 1664–1669 (2019) doi:10.1038/s41588-019-0538-0

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  • 导读:俗话说“好的开始是成功的一半”,管理一个项目也是这样,项目运行中的遇到的问题往往就是在填项目启动时所埋的坑。一个好的项目启动能极大地提高项目成功的概率,避免项目过程中的很多风险。今天,阿里巴巴...

    导读:俗话说“好的开始是成功的一半”,管理一个项目也是这样,项目运行中的遇到的问题往往就是在填项目启动时所埋的坑。一个好的项目启动能极大地提高项目成功的概率,避免项目过程中的很多风险。今天,阿里巴巴项目专家鹿迦总结了一般项目启动的过程,希望能给需要的同学一点参考。

    项目启动的构成

    首先,我们看下项目启动在整个项目管理过程中的位置。基于PMP的框架,一般我们把项目管理分成了五个过程组,第一个过程组就是项目启动。
    在这里插入图片描述
    对于项目启动的环节,又可以分出三个部分:

    • 项目价值研究

    • 项目启动准备

    • 项目的启动会

    在这里插入图片描述
    价值研究是整个项目的第一步,是从一个想法到一个项目的孵化过程,这个阶段的主要目的是证明把想法变成项目是否有价值、是否符合我们现阶段战略的方向、是否有足够的ROI等。这个工作往往是业务和产品同学参与的,价值研究的一个明确的输出就是MRD,只要通过了MRD评审的项目,我们才可能进入项目的启动准备阶段。

    启动准备阶段是我们整个项目启动过程中最重要和最花时间的部分,作为一个PM(项目经理),需要花最多最密集的时间在这个阶段,这个阶段也是本文的重点介绍部分。

    项目启动会是项目启动阶段的一个高潮,也是一个终点,所有启动准备的付出就是要在这个会上做一个整体的亮相,在项目启动会之后项目正式进入规划和执行阶段。

    启动准备

    对于项目的启动准备,核心是要澄清几个问题:

    • 项目目标是什么?

    • 项目包含的内容(范围)是哪些?

    • 项目的关键里程碑怎么确定?

    • 项目的人员组织架构是什么样的?

    • 项目的信息怎么做同步?

    项目目标

    大家都知道爱丽丝梦游仙境的故事,里面有一个场景:爱丽丝跟着一个兔子掉进了井里,从而到了一个神奇的世界,在这个是世界里,她迷路了并遇到了笑脸猫。

    爱丽丝问这只猫:“请你告诉我,我该走哪条路?”
    
    猫说:“那要看你想去哪儿?”
    
    爱丽丝说:“我不知道要去哪儿。”
    
    猫说,“那么走哪条路也无所谓了。”
    
    ——爱丽丝梦游仙境记
    

    忽视目标是项目管理中一个比较常见但又非常致命的问题,俗话说“不忘初心”、“以终为始”就是常见的针对这个问题的提醒。

    项目目标一个重要的要求就是必须满足SMART原则,我们千万要记住项目结束的时候就是要用这个目标来衡量我们项目的成败,如果是一个不能用来清晰指导我们判断项目成败的目标一定不是一个好的目标。

    在这里插入图片描述
    项目目标一定要清晰地写出来,并获得项目发起人和主要干系人的确认,有了项目目标,后面的工作才能有据可寻。

    项目范围

    项目范围是确定在项目里要做什么和不做什么。项目范围是逐步细化的,在启动阶段不强求细化到具体的需求粒度,但必须确定范围和边界,这样才能确定干系人,框定投入项目的人力资源。

    确定项目范围的过程可以理解成是一个先发散再收敛的过程:

    • 在开始的时候要 involve 更多的项目关系人参与到项目范围的收集和讨论中来,目标是防止重要的项目范围被遗漏。常见的情况是只关注了功能性的需求,而遗漏了性能、可测性、运营支持类的需求,导致项目进行中才发现,导致项目范围扩大,项目交付时间不可控;

    • 为了保证项目效率和 ROI,我们肯定不能接受包罗万象的项目范围。当经过充分的项目范围发散之后,就要开始项目范围的收敛了。项目收敛的方法有很多:

      • 需求和项目目标的关联程度

      • 项目时间和项目资源投入的限制

      • ROI(投入产出比分析)

      • 需求是否可验收可度量

    在这里插入图片描述

    项目关键里程碑

    项目启动准备的第三个非常重要的事就是确定项目的关键里程碑。

    里程碑是项目组根据历史的项目经验或者参照其他项目,团队做的水平,制定的里程碑,是大家达成一致的结果,是项目的内部基准,大家都按照这个做事。这种里程碑由于是柔性的影响项目,更加能够体现项目管理水品。

    里程碑不等于期限:期限(deadline)其实没有什么可讲的,那是强制性的约束条件,你必须遵守。但是里程碑不是,它充其量在约束方面算是参照系,而不是强制约束。

    而期限或者 deadline 是强制性的约束,不是项目组能左右得了的。比如商务合同,订单,备忘录中书面或者口头承诺。这种里程碑是外部的。如果你不执行,就要准备承担相应的后果。考虑到后果和商誉的影响,这些是强制性的,都是要做的。如果变更,就准备好承担相应责任。

    在不同的项目情景里,我们可能会用到不同的项目关键里程碑划分的方式,最常见的两种方式有:

    • 强调过程的按阶段拆分

    • 强调结果的按迭代拆分

    在这里插入图片描述

    在软件项目管理中,前者在瀑布模型中比较常见,比如拆成需求分析、设计、编码、测试、上线等阶段。后者敏捷模型中比较常见,比如拆成用户支付、用户下单等功能点。这个都需要基于你的项目特点和环境慎重的判断和选择。

    其次,在软件开发中错误发现得越晚,对于开发造成的损失越大。里程碑式开发模式可根据每个阶段产出结果分期确认成果,避免血本无归。通过早期里程碑评审一般可以提前发现需求和设计中的问题,降低后期修改和返工的可能性。例如,在需求分析阶段发生的错误,那么最多就是把需求分析写一遍,损失的是一个人的劳动;而到了测试阶段发现了需求错误,再回去重新做需求分析,那么损失可能是致命的。

    而且一般人在工作时都有前松后紧的习惯,里程碑强制规定在某段时间做什么,从而合理分配工作,细化管理粒度。对复杂的软件开发项目而言,每一阶段的进度都需要逐步逼近目标,里程碑产出的中间“交付物”就是每一步逼近的结果,也是控制的对象。如果没有里程碑,中途想知道“现在进度做得怎么样了”则是很困难的事。

    项目人员组织架构

    确定项目人员组织架构按 PMP 的说法也叫识别项目干系人,这个是项目管理中一个非常关键的事情。
    在这里插入图片描述

    项目干系人我们可以从这两个维度来识别:

    • 参与项目的人:项目直接关系人包含:项目团队、项目经理、职能经理等;项目发起人;业务伙伴、合作厂商、第三方资源等等。

    • 受项目影响和影响项目的人:客户/用户;政府或社会团体机构;普通公众。

    识别干系人我们不是把干系人找出来就可以了,还需要识别每个干系人对项目的需求和期望、对项目的贡献、影响及其制约作用等这些都是要整理记录下来,准备后续的管理。

    对于不同的项目关系人,我们在项目管理的时候应该采用不同的管理策略:

    • 权力大且项目相关利益大的要重点管理:他们有很高的权力,也很关注项目的结果,项目经理应该“重点管理”,跟他们明确项目目标,使其积极的参与到项目中来;频繁地与这区域的干系人沟通,并听取他们的反馈建议,让他们满意。项目的客户、主管领导就是这块区域的人。

    • 权力大但项目相关利益不大的要令其满意:他们有很高的权力,但对项目的相关性不是很大,这一区域的人项目经理应该定期向他们汇报项目的进展结果,这一部分人更关注结果,不需要了解细节。我们要保证这一部分人满意,尽量不要让他们影响项目的正常进展。

    • 权力小但项目相关利益大的要随时告知:项目结果会直接影响到这一部分人,所以项目的进展、变更等等一系列的事情,都应该随时告知这部分人。

    • 权力小且项目相关利益也小的要最小关注:利益低权力也低,花很少的精力关注下即可。

    识别出项目关系人是第一步,下一步我们要梳理出项目的关系人组织架构,理清关系人之间的业务关系。最常见的我们有两种干系人组织架构图:

    • 一种是基于项目组织相关方的梳理方式,如把项目核心工作团队和周边相关组织分离出来,明确项目核心工作团队和上层管理决策团队、兄弟依赖团队、行业运营团队等部门之间的关系。目标是明确在项目中各个组织的定位和职责;

    • 第二种是基于项目任务的拆分,明确各个子系统、模块的负责人,这样的好处是确定每个干系人的职责范围和项目工作汇报关系;

    在这里插入图片描述

    但要强调的一点是识别干系人是需要持续识别并贯穿项目的始终的事情:

    • 干系人识别不可能一步到位一下子就全部识别出来,虽然在启动阶段识别全部的干系人一般会作为目标,但是这是一个几乎不可能完成的任务。因为不同的项目阶段,项目的干系人会不同。

    • 项目在运行过程当中,干系人也是会发生变化的,当干系人发生变动时,要重新对干系人进行识别和评估,并主动投入精力进行沟通和交流,力争新的项目干系人是为项目服务的。

    • 干系人对项目的态度也会发生变化,开始时支持项目的干系人,如果在执行过程中干系人发现项目已经不再符合他的利益,甚至损害他的利益,则可能会从支持者的角色转变到反对者的角色,这种态度上的变化,我们也要随时关注和识别,不断更新这些信息。项目管理要求尽早地识别和面对负面干系人,并且一视同仁,如同对待正面干系人一样,力争将负面影响转换为正面支持,忽视和冷漠负面干系人会一定程度提高项目失败的可能性。

    项目信息同步机制

    项目信息同步机制的确定是项目启动准备中非常重要的一环,让项目中的信息做到快速平稳的流动,做到项目信息对项目干系人公开透明是降低项目风险、推动项目进展的重要手段。

    下面是常见的项目中信息同步的方式,基于不同类型和特点的项目,我们可能会有针对性地进行一些调整,但基本套路比较类似。

    在这里插入图片描述

    项目启动会(kickoff meeting)

    如果完成了上面这么多的项目启动准备工作,那后面我们就准备好可以进行项目管理中第一个非常关键的项目仪式,也是整个项目启动阶段的高潮:项目启动会,也常叫做项目 kickoff。

    现在都流行说生活不能缺少仪式感,项目更是如此,所以设计一个高效、有仪式感的项目启动会就至关重要了。

    首先,我们要澄清项目启动会的目标和价值。一般来说我们项目启动会有下面几个目标:

    • 拉齐参与人对项目的认知

    • 项目经理获得项目管理授权

    • 取得管理者对项目投入承诺

    • 明确项目管理机制

    • 鼓舞项目成员士气

    基于上面这些KO的目标,我们就有了指导原则:怎么开展 KO 的准备和会议议程的设计。

    我们基于一个普通的产品型的项目做一个列子,一般这种项目我们推荐的KO流程为:

    1. 业务负责人(老板)介绍项目的背景和价值

    2. 业务负责人(老板)介绍项目PM和主要职能接口

    3. 业务和产品介绍项目目标和范围

    4. 技术接口人介绍开发任务的划分和团队组成

    5. PM介绍项目关键里程碑和沟通方式

    6. PM介绍项目近期的行动计划

    7. 项目启动仪式及全员合影留念

    一般稍微正式的项目KO,我们都会有一些仪式环节,通过这些象征性的仪式,增强项目中各个关键参与人的参与感和对项目的承诺。常见的仪式有:授旗、统一着装、砸金蛋、放飞气球、定制可乐罐、目标板签名等等。

    需要注意的事项

    • KO会议时间要短,太长的会不利于激励士气,大家的注意力集中的时间有限;

    • 会议室尽量是一个适合演讲类型的地方,而不是一个适合讨论的地方;不确定的地方需要在KO前对好;

    • 相关干系人和参与者都应该到场,提前沟通好会议时间安排;

    最后

    做好项目启动对管理好一个项目至关重要,虽然好的项目启动并不真的能让你的项目就完成了一半,但一个失败的项目启动绝对会让你的项目一开始就陷入泥潭,举步维艰。

    这里有个小工具:“项目章程”模板,简单一点的话,你可以通过填写这个项目章程模板帮你梳理清楚当前项目启动准备的情况。
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