基于多组学数据构建血管稳态调控网络数据库

Cardiovascular diseases remain the first killer. Abnormal vascular function and structure is the main pathological basis of these diseases. The maintenance of vascular homeostasis is a complex regulatory network, and its homeostasis imbalance can lead to a variety of cardiovascular diseases. It is important to build a database for vascular homeostasis integrating multi-omics data. In this project, we will establish a database for vascular homeostasis and investigate the regulation mechanism by data mining and multi-omics data analysis combined with graph theory. And we will predict the key nodes of network for vascular homeostasis by machine learning. This project will provide a systematic and comprehensive database, which will be convenient for researchers to retrieve multiple types of data.

心脑血管疾病是危害人类健康的“头号杀手”，血管功能和结构异常是该类疾病的主要病理基础。血管稳态的维持是一个复杂的调控网络，其稳态失衡会导致多种心脑血管疾病。如何利用多组学数据构建血管稳态调控网络数据库是一个亟待解决的重要问题。本项目中，我们将通过文献挖据和多类型数据分析的方法，结合图论理论，建立血管稳态多层次调控网络数据库，解析血管稳态的调控机制。并通过机器学习的方法，预测血管稳态调控网络的关键节点。本项目将提供一个系统全面的血管稳态调控数据库，方便研究者在线检索多类型数据，为血管稳态相关研究提供综合数据资源，以便于快速便捷的信息获取。

血管稳态的维持是一个复杂的调控网络，其稳态失衡会导致多种心血管疾病。已有海量的心血管疾病或发育相关的高通量数据被发表，如何更好地利用、挖掘这些数据显得尤为重要。本课题中，我们建立了文献数据挖据的方法，收集了血管稳态相关的研究论文及其高通量测序数据，建立了microRNA和m6A修饰的数据库模块，便于相关研究者搜索查看。同时，通过多组学分析，发现了一些血管稳态网络调控的关键基因和关键细胞核内小分子RNA。另外，我们还搭建了血管稳态重大专项信息整合数据库，该数据库收集整理了重大专项支持的项目信息及其成果信息。