基于组合药物网络的疾病关联性分析

组合药物在复杂疾病的治疗中形成了多靶点,多环节上的密切联系,对疾病的治疗效果也可达到单种药物治疗意想不到的效果。组合药物中各单药功能各异但联用后治疗效果更佳,说明所对应疾病之间可能存在某种关系。通过研究疾病间关联关系,可能会发现治疗某种疾病的新靶标,从而在新药的研发中取得新的进展。本文以DCDB(组合药物数据库)中的药物组合为数据源构建组合药物网络,并通过网络聚类算法得到了33个独立且内部联系紧密的药物模块。其中7组药物模块所包含的组合药物用于治疗两种或两种以上疾病,说明这些疾病之间存在一定的关联关系。对这些关系进行论证,结果表明,组合药物网络是发现疾病关联关系的一种有效手段。     

基于复杂网络的脑疾病功能网络研究进展

脑功能连接能够反映脑区间的相互联系状况,目前已成为脑功能研究的主要方法。复杂网络方法源于图论分析,可以对功能连接所构网络进行量化分析,提供多种量化指标。本文介绍了当前复杂网络的多种基本概念,及其在几种典型脑部疾病上的应用情况。     

基于病例组合指标的医生疾病治疗费用差异研究

目的 应用诊断相关分组项目中的病例组合指标（CMI）分析医生对某一疾病患者的治疗方式及费用差异。方法 选取某三级甲等医院胸外科肺恶性肿瘤疾病患者住院病例的住院首页信息（ICD-C34）,提取不同患者疾病诊断的CMI值。采用非参数检验、Logistic分析病种的住院费用影响因素,包括医生,CMI等,比较参与治疗该病的四位医生之间差异。结果 影响患者住院费用的主要因素是不同医生、CMI、住院日和患者年龄;不同医生诊治的患者的 CMI无统计学差异,以住院费用为因变量,医生和CMI为自变量的Logistic分析结果表明CMI对住院费用具有影响。结论 CMI有可能作为一项重要指标用于评价医生对某一疾病治疗的合理性和工作质量。     

基于乒乓算法的复杂疾病标志物识别

目的:生物标志物是标识系统、器官、组织等改变或可能发生改变的生化指标,具有非常广泛的临床应用。本文希望从高通量数据出发,提出一种新的研究复杂疾病标志物的方法。方法:以\"组学\"数据为研究对象,利用乒乓算法构建lnc RNA-mRNA交互网络,通过随机游走算法计算选出复杂疾病的生物标志物,并将其与t检验结果比较。结果:将本文方法运用于食管癌标志物的识别,得出与食管癌发生和发展过程相关的14个lnc RNA(CCAT1、MEG3、Snhg1、MALAT1、HOTAIR、UCA1、PVT1、CASC9、LOC100130476、TUG1、BC200、POU6F2-AS2、TP73-AS1和ZEB1-AS1)和12个mRNA(SPARC、CMTM7、Sph K1、NANOG、LOXL2、HMGCS2、FZD7、PTOV1、CADM1、CTHRC1、MGMT和RECK)。对比显示,识别出t检验未识别出的4个lnc RNA(BC200、POU6F2-AS2、TP73-AS1和ZEB1-AS1)和3个mRNA(CADM1、Sph K1和RECK)。结论:该方法能够更有效的预测复杂疾病相关的标志物。     

罕见疾病及孤儿药物研究现状及进展

文中简述了罕见疾病的定义、发病原因、分类,总结了国内外罕见疾病研究和孤儿药物研发的现状,分析了生物技术的研究手段在罕见疾病药物研发方面的应用,进一步阐述了罕见疾病研究和孤儿药物开发的必要性和紧迫性,对推动科学技术的进步和人类健康事业的发展具有深远的意义。     

复杂疾病关联研究中的若干问题

关联研究广泛应用于阐述心血管疾病、2型糖尿病、原发性高血压和肥胖等人类复杂疾病的遗传学基础。文中就关联研究中混杂的识别与控制、候选基因的选择、中间表型的应用、单体型分析方法的应用,以及结果的判定等问题进行了讨论。人群分层是关联研究混杂的主要来源之一。选择患者亲属做对照、基因组对照和选择遗传背景较为一致的隔离人群都可以减少混杂。候选基因的选择可以基于与疾病间的生物学联系或是该基因与疾病某已知相关基因的同源性。适当的应用中间表型和单体型分析方法可以增加关联研究有意义发现的机会。本文认为,优化研究设计、足够的样本含量、正确选择对照,结合先进的数据分析方法,关联研究必将为困扰人类的常见疾病的易感性研究发挥更大的作用。     

基于复杂网络的蛋白质结构域组进化分析

结构域重组与序列复制、变异一起,推动了生命的进化。文章应用复杂网络理论比较分析了不同复杂程度的真核生物体中蛋白质结构域组的进化规律。结果表明大量的结构域(约34%)被基因组共享,而结构域的相邻二元组合却具有很大的物种特异性。结构域组合网络呈现无尺度特性,其幂率分布及平均连接度在一定程度上反映了物种的复杂性;网络的聚集系数远高于相同度分布的随机网络(P=0.0096),聚集系数与度呈现幂率分布,这说明网络服从模块化层次式组织规律。最后以人类基因组为例,初步探索了网络模块与功能的关系,发现网络模块中的结构域具有不同程度的功能一致性。     

RNA干扰药物用于疾病治疗的安全性问题

RNA干扰（RNA interference,RNAi）是指由双链RNA介导的序列特异的转录后基因沉默。RNAi技术因其特异性、高效性而备受青睐,在疾病治疗方面表现出广阔的应用前景。然而,近年来的研究发现,基于RNAi技术开发的药物存在安全性问题,主要包括引起免疫反应、产生脱靶效应、以及存在竞争微RNA通路等。这些问题的突破将使RNAi技术获得更加广泛的应用。     

RNA干扰药物用于疾病治疗的安全性问题

RNA干扰(RNA interference,RNAi)是指由双链RNA介导的序列特异的转录后基因沉默.RNAi技术因其特异性.高效性而备受青睐,在疾病治疗方面表现出广阔的应用前景.然而,近年来的研究发现,基于RNAi技术开发的药物存在安全性问题,主要包括引起免疫反应,产生脱靶效应、以及存在竞争微RNA通路等.这些问题的突破将使RNAi技术获得更加广泛的应用.     

An entropy-based approach for testing genetic epistasis underlying complex diseases

The genetic basis of complex diseases is expected to be highly heterogeneous, with complex interactions among multiple disease loci and environment factors. Due to the multi-dimensional property of interactions among large number of genetic loci, efficient statistical approach has not been well developed to handle the high-order epistatic complexity. In this article, we introduce a new approach for testing genetic epistasis in multiple loci using an entropy-based statistic for a case-only design. The entropy-based statistic asymptotically follows a χ² distribution. Computer simulations show that the entropy-based approach has better control of type I error and higher power compared to the standard χ² test. Motivated by a schizophrenia data set, we propose a method for measuring and testing the relative entropy of a clinical phenotype, through which one can test the contribution or interaction of multiple disease loci to a clinical phenotype. A sequential forward selection procedure is proposed to construct a genetic interaction network which is illustrated through a tree-based diagram. The network information clearly shows the relative importance of a set of genetic loci on a clinical phenotype. To show the utility of the new entropy-based approach, it is applied to analyze two real data sets, a schizophrenia data set and a published malaria data set. Our approach provides a fast and testable framework for genetic epistasis study in a case-only design.     

325例腹腔镜附件手术的临床分析

目的:评价腹腔镜在附件疾病治疗中的价值及安全性。方法:回顾性分析325例附件良性疾病腹腔镜手术治疗情况。随机选取妇科附件良性肿瘤、异位妊娠、输卵管粘连及伞端不通、卵巢破裂、巧克力囊肿,卵巢冠囊肿等病例;采用腹腔镜手术治疗。术式根据病情不同,采取卵巢(冠)囊肿剥除术、附件切除术、输卵管切除术及造口术。结果:腹腔镜手术占同期手术42．54%,手术成功率100%,发生并发症5例(1．54%)。结论:腹腔镜微创手术,副作用少,适应证掌握得当,妇科大部分附件手术可在腹腔镜下完成。     

Community Structure and Role Analysis in Biological Networks

Abstract

Complex network analysis has received increasing interest in recent years, which provides a remarkable tool to describe complex systems of interacting entities, particular for biological systems. In this paper, we propose a methodology for identifying the significant nodes of the networks, including core nodes, bridge nodes and high-influential nodes, based on the idea of community and two new ranking measures, InterRank and IntraRank. The results show the significant nodes form a small number in biological networks, and uncover the relative small number of which has advantage for reducing the dimensions of the network and possibly help to define new biological targets.