ChemNet
 

Заседание семинара по социофизике

д.ф.н., проф. И.А.Евин (МФТИ)

Сетевые модели заболеваний человека (сетевая медицина)

Аннотация доклада

В конце двадцатого века на основе теории графов сформировалась новая область статистической физики – теория сложных сетей, ставшая эффективным инструментом исследования сложных систем различной природы, в том числе биологии и медицины [1]. В последние годы приложения  теории сложных сетей  к проблемам возникновения болезней человека привело к возникновению нового направления в  медицине – сетевой медицины (Network Medicine) [2]. Цель выступления  – представить краткий обзор наиболее важных   публикаций этого научного направления, прежде всего связанных с пониманием проблемы взаимосвязи различных заболеваний.

Goh et al построили  в 2007 году первую сеть заболеваний, в которой узлами являются заболевания.  Два узла   связаны между собой в этой сети связью, если  соответствующие им болезни  имеют один или несколько общих генов,  мутации в которых связаны с обоими заболеваниями. Будут описаны  также свойства  Фенотипической Сети Заболеваний  (Phenotypic Disease Network), в которой связи между заболеваниями  устанавливаются в том  случае, если у двух заболеваний имеются общие симптомы.

Литература

  1. Goh et al. Human disease network.  PNAS. May 22, 2007, vol. 104, no. 21, 8687
  2. Barabasi et al. Network medicine: a network based approach to human disease. Nature Review. Genetics. vol.12, January 2011, 57

Презентация доклада




Сервер создается при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований
Не разрешается  копирование материалов и размещение на других Web-сайтах
Вебдизайн: Copyright (C) И. Миняйлова и В. Миняйлов
Copyright (C) Химический факультет МГУ
Написать письмо редактору

Для того, чтобы мы могли качественно предоставить Вам информацию, мы используем cookies, которые сохраняются на Вашем компьютере (сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервисов Google Analytics и Яндекс.Метрика). Нажимая кнопку «СОГЛАСЕН», Вы подтверждаете то, что Вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies Вы можете в настройках своего браузера.
СОГЛАСЕН