生物医学大数据的”疾病前兆”--”未病”的定量诊断--

摘要：

基于复杂疾病的临界理论以及系统生物学的大数据理论分析了临界点和疾病前兆的动态网络标志物。指出疾病发生发展过程是非线性和动态的。对临界期的特殊动力学行为分析结果表明：疾病诊断和预测要求不同的方法和信息，“疾病”的诊断主要依据分子表达及其静态差异；而“疾病”的预测主要依据分子表达及其动态差异。

关键词： 疾病诊断 临界理论 动态网络标志物 大数据

作者: 陈洛南

作者单位: 中国科学院上海生命科学研究院

会议类型: 国内会议

会议名称: BDTC2016中国大数据技术大会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1-42

在线出版日期: 2016-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）