由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研究获进展

摘要：

2018年12月28日,国际学术期刊National Science Review在线发表了中国科学院生物化学与细胞生物学研究所陈洛南研究组题为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)理论和方法,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三种癌症的DNB和“预后生物标志物”.

机标关键词：标志物检测、动态网络、单样本、关键分子、临界状态、生物过程、网络标志

分类号：TP391.41;R735.7;TN7

资助基金：科技部、中科院;国家自然科学基金

在线出版日期：2019-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

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