EpiMed多组学大数据药物预测平台从多源数据融合角度出发，首次将疾病、基因、药物三者有机融合，致力于通过药物对基因调控，改善患者症状，尤其对恶性肿瘤患者、罕见病患者进行药物预测和指导，有效解决了当前“神药不神，精准不准”的行业现状以及新药研发周期长、经济成本大等诸多风险与不确定因素。团队基于系统思维，运用大数据技术和生物信息学方法，将差异表达基因按照功能分为五类，并量化基因五类之间的关系，优化以CM...

药物重定位是利用相关的技术方法对已有的药物进行重新筛选、组合或改造从而发现其未知新用途的一种策略。随着基因组学、蛋白质组学和系统生物学的飞速发展，药物研究开发技术在过去30年中得到了迅速发展。这种策略较传统药物研发具有失败风险低、研发周期短和所需投资少等多方面优势，是加快新药开发进程、降低风险的有效途径。因此，它可能成为开启我国创新药物研发的加速器。1.药物重定位研究平台复杂疾病的发病机制通常是多...

为推广中药方剂“免疫清斑汤”的临床应用，2021年4月至今，我中心研究团队针对此方剂开展了网络药理学分析、分子对接模拟、动物实验验证系列研究工作。研究方法流程如下：通过网络药理学筛选方剂中各单味药材的有效化学成分，利用公共数据挖掘方法预测了各药效成分的靶点信息，将预测靶点与动脉粥样硬化靶点取交集得到“关键靶点”，利用PPI分析和拓扑学分析进一步确定了“核心靶点”。对全部关键靶点进行GO富集分析，在生物过...

​Characteristics of the Gut Microbiome and Its Relationship With Peripheral CD4+ T Cell Subpopulations and Cytokines in Rheumatoid Arthritis（Front. Microbiol, 03 February 2022）一、微生物的研究目标究竟是什么？微生物研究尤其是医学疾病类微生物群落研究，费尽心思采集样本、测定微生物组成、含量到底要达到哪种目标？微生物研究核心目标在于帮助我们找到用于区分疾病/健康分组的一个或多个指示物种集合，用于...

1.研究目的：主要研究疾病为肺癌，研究方向为肺癌hub基因的鉴定及预后模型构建，主要研究内容为差异基因的识别、GO功能和KEGG通路富集分析、生存分析、PPI网络的模块分析、hub基因在不同细胞类型中的表达、预后模型的构建等。小组成员：王灿、李芸、宋婧妍、郑蕾蕾、张乐从、陈雨欣、郭星怡、丰子涵、王馨怡2.研究课题/项目：课题名称：基于上皮间质转化的基因特征在肺鳞癌预后、免疫和药物治疗中的综合分析研究内容：基于癌症...