《動態網路生物標記識別的可計算建模與算法》是依託中國科學院數學與系統科學研究院，由吳凌雲擔任項目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：動態網路生物標記識別的可計算建模與算法
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：吳凌雲
- 依託單位：中國科學院數學與系統科學研究院
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
生物標記在複雜疾病的臨床診斷治療和基礎科學研究上都有著非常重要的地位和意義。本項目計畫從系統生物學角度出發，研究針對異質性複雜疾病的動態網路生物標記識別的可計算建模與高性能算法，包括異質性疾病的多層次動態網路模型與構建算法、整合多層次生物數據的動態網路生物標記模型、以及高效的動態網路生物標記識別算法等。同時選擇一些重要的複雜疾病進行動態網路生物標記的示範套用研究，例如複雜疾病預警、診斷和預後方法，複雜疾病發生髮展機制研究，藥物組合與舊藥新用研究等。本項目將緊緊圍繞重大計畫的總體目標，通過對計算系統生物學中的幾個重要的基礎共性問題：生物醫學數據的網路表示、網路比較、網路評價、子網路搜尋等的高性能算法研究，開展動態網路生物標記識別的可計算建模和算法研究，為“人口與健康”這一重要科學前沿和重大國家需求中的複雜疾病研究提供關鍵的計算技術和數學方法支撐。
結題摘要
本項目的研究目標是異質性複雜疾病的網路生物標記識別與分析中的可計算關鍵數學模型和高性能共性基礎算法，主要研究內容包括：（1）通過整合基因表達、表觀遺傳、生物分子網路等多層次組學數據建立單樣本網路（即所謂的個性化網路，以克服複雜疾病的異質性導致的困難）；（2）發展一套高效的網路生物標記識別模型與算法（由於網路內在的非線性組合特性，網路生物標記識別模型通常都被轉化為一個組合最佳化問題，具有非常高的計算複雜性）；（3）建立適合於網路生物標記的功能分析方法（目前主要的功能富集分析方法都是針對基因集的，缺乏對網路信息的有效利用）。本項目從系統生物學角度出發，針對異質性複雜疾病的生物標記識別，建立了從整合多層次異質性數據、構建單樣本網路、網路生物標記識別、基於網路的組合功能富集分析一系列方法，覆蓋了網路生物標記識別的完整分析流程。在模擬和實際數據上的全面的計算實驗展示了這些方法具有優秀的性能和突出的效果。本項目的成果可以套用於複雜疾病的基礎和臨床研究，為“人口與健康”這一重要科學前沿和重大國家需求中的複雜疾病研究提供關鍵的計算技術和數學方法支撐。
