| 评审组： | 计算机与系统科学组 | | 项目名称： | circRNA-miRNA-复杂疾病相关模式发现方法研究 |
| 提名单位： | 陕西省教育厅 |
| 提名等级： | 二等奖 |
| 提名单位意见： | 本项目围绕生物知识图中 circRNA-miRNA-疾病之间以及药物和药物的相关模式发现方法开展研究，通过建立生物模式数据编码理论、复杂网络分析的智能机器学习框架和 circRNA-miRNA-发复疾病预测关联关系新技术应用理论与方法，解决 circRNA-miRNA-疾病及药物和药物之间的关联关系的精确预测，为复杂疾病的诊断和治疗提供新的见解，特别是在癌症方面。本成果属于人工智能和生命科学前沿交叉领域的应用基础研究，缩小了生物学实验范围和加快疾病治疗的研究和药物开发。
该项目已有 5 篇代表性论文发表，并获得了国内外同行专家的高度评价与广泛引用。截止 2025 年 7 月 31 日，5 篇代表性论文被引用累计达到 163次。此外，本项目研究成果荣获 2025 年陕西高等学校科学技术研究优秀成果二等奖。项目提交的材料齐全、规范，不存在知识产权争议，团队成员排序清晰，完全符合陕西省自然科学奖的提名条件。 |
| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 代表性论文专著目录： | 
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| 主要完成人情况： | - 姓名：于长青
排名：1
行政职务：无
技术职称：教授
工作单位：西京学院
完成项目时所在单位：西京学院
对本项目主要学术贡献：该项目的主要负责人，负责项目设计，组织实施及解决科学问题和关键技术问题。对第 1、2、3 创新点做出了贡献，在该项研究工作中投入的工作量占本人工作总量的90%。 主要贡献：构建了CMIC序列数值化编码方法、深度学习的CMIC标特征提取算法；CMIC关联预测模型等新技术。
- 姓名：李丽萍
排名：2
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：西京学院
完成项目时所在单位：西京学院
对本项目主要学术贡献：对第 2、3 创新点做出了贡献，在该项研究工作中投入的工作量占本人工作总量的60%。 主要贡献：提出了基于circRNA和 miRNA的序列特征、相似性特征和拓扑特征生成调节网络模型，设计了基于结合生物文本挖掘和基于小波扩散的稀疏网络结构嵌入预测circRNA-miRNA 相互作用模型，构建了基于并行 MapReduce云平台的大规模生成调节网络模型。
- 姓名：王鑫飞
排名：3
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西京学院
完成项目时所在单位：西京学院
对本项目主要学术贡献：对本项目主要学术贡献：提出了一种在实际情况下有效实现CMI预测的新方法KS-CMI，KS-CMI通过构建circRNA-miRNA-cancer （CMCI）网络丰富分子的“行为关系”，并基于平衡理论提取分子的行为关系属性。其次，使用去噪自编码器（DAE）来增强分子的特征表示。最后，使用CatBoost 分类器进行预测。KS-CMI在实际案例中获得了最可靠的预测结果，在CMI预测的所有数据集中都取得了具有竞争力的表现。
- 姓名：任忠豪
排名：4
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西京学院
完成项目时所在单位：西京学院
对本项目主要学术贡献：对本项目主要学术贡献：在本项目中本人主要负责图嵌入算法的设计与优化，以及多层次生物网络的构建与分析工作。针对异质生物数据结构复杂、关系类型多样的特点，提出了基于路径的图表示架构，有效捕捉了生物分子之间的高阶关联特征，显著提升了模型预测的准确性，同时为后续生物网络的机制分析和预测建模提供了支撑。
- 姓名：李月超
排名：5
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西京学院
完成项目时所在单位：西京学院
对本项目主要学术贡献：提出了PPAEDTI模型，该模型使用图个性化传播技术从已知的相互作用网络预测药物-靶标相互作用。
- 姓名：魏猛猛
排名：6
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：西京学院
完成项目时所在单位：西京学院
对本项目主要学术贡献：提出了JSNDCMI模型，该方法结合了多结构特征提取框架和去噪自动编码器（DAE）以解决稀疏网络中CMI预测的难题
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| 主要完成单位： | - 单位名称：西京学院
单位贡献：本成果以 circRNA-miRNA-复杂疾病为研究对象，聚焦人工智能下circRNA-miRNA-复杂疾病相关模式发现方法研究，在国家自然科学基金等项目资助下，对 circRNA-miRNA-复杂疾病相关模式发现理论与方法进行了持续深入系统研究，形成具有较高理论水平和重大实用价值的“circRNA-miRNA-复杂疾病相关模式发现”成果，为疾病预防和诊疗提供高可信的数据支持和理论依据，具有非常重要的科学意义。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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