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刘小平课题组发表“利用单样本动态网络标志物检测生物过程/疾病过程的临界状态及其关键分子”的研究成果

发布时间:2019-03-27 16:13:33  作者:

本站讯 近日,国际学术期刊《National Science Review》在线发表了由山东大学(威海)、中国科学院上海生物化学与细胞生物学研究所、东京大学合作完成的题为“Detection for disease tipping points by landscape dynamic network biomarkers”的最新研究成果。该成果首次建立单样本“landscape”动态网络标志物(DNB: dynamic network biomarker)方法,实现基于单个样本数据可检测生物动态过程/疾病过程的临界状态及其关键分子。该理论结合单样本网络构建方法和动态网络标志物理论,提出针对单样本“landscape”的动态网络标志物检测方法,并利用该方法对癌症数据进行了分析,不仅成功地检测到疾病临界状态而且得到了在三种癌症的DNB和“预后生物标志物”。

在复杂疾病的研究中,疾病的前期预警或恶化的早期预警信号是复杂疾病预防和治疗重要的诊断指标,如果能够成功的量化疾病临界状态或捕获疾病的早期预警信号,对复杂疾病的预防和治疗有着深远意义。

基于这个问题,课题组利用动态网络标志物的概念并结合单样本网络构建方法,提出了在单样本水平上,对每个基因/分子进行进行系统性甄别的“landscape”方法。该方法可以对单次采样的表达谱数据进行分析,有效的找到样本特异性的动态网络标志物,并检测其生物动态过程的临界状态或疾病的早期预警信号。通过对癌症数据的分析,我们利用该方法成功的找到了LUAD、THCA和KIRC三种癌症的DNB和“预后生物标志物”。

山东大学(威海)数学与统计学院刘小平研究员为本文的第一作者,该研究得到了科技部、中国科学院和国家自然科学基金的经费支持。

文章链接:

https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwy162/5266397

来自:数学与统计学院

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