Research|全新因果网络熵的临界点预警模型(SCNE)可探测复杂疾病恶化临界状态—华南理工大学团队合作新进展

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近日，华南理工大学的数学学院刘锐教授团队、生物学院凌飞教授团队以及佛山科学技术学院钟佳元博士团队合作，开发了一种新的基于特定样本因果网络熵的临界点预警模型(SCNE)，不仅能够为每个个体推断出一个特定的因果网络，而且有效地量化了分子之间因果关系的动态变化，在单样本水平上探测了复杂疾病恶化临界状态。相关成果以“Uncovering  the  pre-deterioration  state  during  disease  progression based on sample-specific causality network entropy (SCNE)”为题目发表在 Research 上。 Citation: Zhong J, Tang H, Huang Z,Chai H, Ling F, Chen P, Liu R.Uncovering the Pre-DeteriorationState during Disease ProgressionBased on Sample-Specific CausalityNetwork Entropy (SCNE). Research2024;7:Article 0368. https://doi.org/10.34133/research 01 研究背景 复杂疾病经常是由环境或遗传因素引起的稳态改变所导致的。广泛的实验和临床证 ………………………………