大学生创新创业训练计划智能管理平台
第二十四期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
基于高通量组学数据的疾病药物关联性研究
创新训练项目
理学
生物科学类
创新类
致远学院
邹立诚
学生
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参与多项美国NIH研究项目；
主持国家自然科学基金青年项目；
将提供必要的文献检索、方法学、论文写作指导，以及服务器计算资源等支持。
创新药物研发是一个周期长、耗费大的艰难过程，平均需要10年时间和10亿美元的投入，但成功率却日渐降低。尽管如此，与发达国家相比，我国在创新药研发方面仍有极大差距。随着人工智能（AI）技术的发展以及海量高通量测序数据的积累，AI技术在生物医学领域发挥了越来越重要作用，如基因调控网络建立；蛋白质结合位点预测。本项目旨在用AI技术建立化合物与基因指纹（Gene
Signature）的关系，从而推断特定疾病的潜在特效药。