乳腺癌是近年來女性發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤,是一種影響人類健康的復(fù)雜疾病。研究表明,動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)生物標(biāo)志物（DNB）可以有效識(shí)別乳腺癌等復(fù)雜疾病由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榧膊顟B(tài)的臨界狀態(tài)。然而,傳統(tǒng)的DNB方法需要用到同一疾病狀態(tài)下多個(gè)樣本的數(shù)據(jù),這通常在臨床診斷中是無法實(shí)現(xiàn)的。本文定量分析了人類乳腺癌細(xì)胞系（MCF-7）的時(shí)間序列數(shù)據(jù),基于三維景觀動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)生物標(biāo)志物（L-DNB）方法,找到時(shí)間序列中單個(gè)樣本的DNB模塊,然后構(gòu)建綜合指標(biāo)檢測(cè)乳腺癌細(xì)胞分化過程中的早期預(yù)警信號(hào),從而確定其臨界狀態(tài)。本文研究結(jié)果對(duì)于乳腺癌的防治和早期診斷或具有重要意義,期待本文研究能夠?yàn)槿橄侔┑南嚓P(guān)研究提供參考。 

【文章來源】：生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2020,37(02)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

算法的流程示意圖

圖2 兩例樣本的三維景觀圖

三維景觀圖映射到二維平面的熱圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Detection for disease tipping points by landscape dynamic network biomarkers[J]. Xiaoping Liu,Xiao Chang,Siyang Leng,Hui Tang,Kazuyuki Aihara,Luonan Chen.  National Science Review. 2019(04)



本文編號(hào)：3523639