《复杂生物分子网络建模及应用》

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一、科学领域:该项目属于信息与生命科学的交叉研究领域。

二、主要内容、特点及应用推广情况:

如何有效挖掘多源异质动态海量生物数据,精确构建和分析生物分子网络,并定量地刻画生物系统的复杂动态行为,特别是定量描述复杂生物过程的临界现象,是系统生物学的核心研究内容。该项目系统地研究了这一前沿科学问题,提出了全新的分子网络的数学建模方法及原创的复杂生物过程的临界理论并将其应用到复杂疾病研究中,取得了如下创新成果:

(1)复杂疾病过程的临界理论及动态网络标志物方法:在国际首次建立了复杂疾病及动态生物过程的临界状态的预测方法和理论,特别是建立了基于大数据检测临界状态的必要条件及其动态网络标志物方法(DNB:dynamic network biomarker),为该领域开辟新方向。该成果不仅已成功应用到肝癌转移前兆诊断、糖尿病临界检测及药物拮抗动态过程等研究,而且也已应用到生态系统及金融系统等的风险分析和临界状态预测。

(2)小样本高维度数据的生物分子网络构建理论和方法:提出了基于基因转录组学数据的基因调控网络数学模型和构建方法,有效缓解了小样本高维度(小n,大p)的困难,解决了网络中直接和间接调控关系的区分问题,提出了有效抽取序列和结构等多尺度数据中分子相互作用模式的特征抽取和选择算法,显著降低了分子相互作用预测及网络构建中的假阳率,为基于数据的生物分子网络构建提供全新的方法。相关成果作为系统生物学的研究热点和重要论文。

(3)生物分子网络功能模块识别和网络本体分析:提出了检测复杂网络中保守功能模块的新算法,揭示了生物网络具有模块化的特性,并创新性地提出了网络本体概念及其算法,能够有效刻画分子网络所具有的特定功能,建立了识别疾病相关基因模块和失调分子通路的优化模型,解决了单分子标志物的鲁棒性问题。相关成果作为系统生物学的研究热点和重要论文,被推荐入选F1000Prime。

八篇代表论文发表在Nucleic Acids Research和Bioinformatics等国际著名学术期刊,被SCI他引623次,入选ESI高被引论文2篇。成果作为系统生物学的研究热点和重要论文,被推荐入选F1000Prime。完成和承担国家重点研发计划1项(首席)、国家自然科学基金重点项目5项(主持)、国家自然科学基金面上项目7项(主持)。完成人多次应邀在国际学术会议上做大会或主旨报告,担任“香山”科学会议和“冷泉港”科学会议在内的多个国内外学术会议的主席。特别是在癌症转移前兆预测的研究工作(动态网络标志物的理论和方法:DNB)不仅在信息科学领域而且在生物医学领域产生重要影响,在国内外媒体广泛报道。

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