科创中国
面向生物网络的大图模式分析与挖掘理论方法
发布时间: 2022-11-13
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
合作开发
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,人工智能
成果介绍
图是人工智能领域的重要数据结构和表征形式，作为大图的典型代表，生物网络是研究分子互作及复杂生命系统动态行为的基础，已成为生物大数据挖掘的研究前沿。但是，生物数据量大、高维、多源异质和多尺度等特性使得传统图分析与挖掘方法难以应用，已成为生物大数据时代面临的重要挑战。为此，迫切需要发展更加高效的大图模式分析和挖掘的新理论及新方法，对精确生物网络建模与挖掘、理解复杂生物系统和加速生物医学研究步伐具有重要意义。
成果亮点
该项目的主要创新点包括：（1）针对大规模网络中因果关系模
式隐蔽的关键难题，发展了大图因果关系挖掘理论模型，成功应用于
基因网络中直接调控关系的识别；（2）突破了大图数据挖掘中图匹
配复杂度高的瓶颈，提出了大图匹配和模块挖掘的最优化算法，克服
了大规模基因网络比较时节点和拓扑结构无法兼顾的困难；（3）揭
示了基因网络的动力学模式特征，提出了一种带有时滞效应和加和调
控功能的网络模型，并给出了基因调控网络稳定性的充分条件，为控
制基因调控网络提供了理论基础。
项目的 8 篇代表性论文发表在 PNAS 等国际著名期刊，在国内外
同行中产生广泛影响，得到了多位 IEEE/ACM 会士和各国院士的积
极引用和正面评价。
团队介绍
1 赵兴明 男 *** 教授 博士 复旦大学
在国家自然基金项目(91130032)资助下，对科学发现点
一和二有突出贡献，发展了大图中因果关系挖掘的理
论模型，提出了分子通路互作网络的概念，提出了药物
效应网络模块的新量化指标和网络模块挖掘的最优化
算法。是代表论文1、2、3 的主要贡献者，并参与了中
科院战略先导科技专项(XDB13040700)的部分研究。
2 李春光 男 *** 教授 博士 浙江大学
在国家自然基金项目（61171153）资助下，对科学发现
点三有突出贡献，揭示了分数阶网络的动力学特征，给
出了分数阶网络混合状态的条件；提出了一种具有加
和调控功能的基因调控网络随机非线性模型，给出了
基因调控网络稳定性的充分条件，为控制基因调控网
络提供了理论基础。是代表论文6、7、8的主要贡献者。
3 陈洛南 男 *** 研究员 博士
中国科学院
分子细胞科学
卓越创新中心
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-04-24
评价单位：- (-) 评价时间：2023-04-24
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