基于独立成分分析探寻阿尔茨海默症特异性生物标志的研究

已知核转录因子NF-κB影响多种阿尔茨海默症(Alzheimer's disease, AD)相关基因的表达，并与引发轴突损伤的进行性神经炎症密切相关。本课题基于NF-κB信号传导通路，利用模式识别和智能计算的方法协助诊断早期AD及探寻AD特异性生物标志。主要研究内容：1)结合模式识别/智能计算与AD分子生物学的研究结果，研究和发展独立成分分析(ICA)方法在AD基因表达数据特征提取中的应用；2)基于提取的特征，提出精确的AD及正常脑组织样本的基因表达数据分类模型；3)聚类AD基因表达数据，挖掘出与AD相关的NF-κB传导通路上的基因；4)分析AD相关基因与相应信号传导通路的关系，探寻AD特异性生物标志，为分子生物学研究提供有针对性的线索，提高研究效率。本课题创新性地结合了智能计算方法和AD特异性生物标志的研究，为利用系统生物学对疾病进行基础研究提供了有价值的思路和方法。