早期预警信号检测.pptx

主要包括：Early-warning signals for critical transitions 、 DNB：Detecting early-warning signals for sudden deterioration of complex diseases by dynamical network biomarkers、Identifying critical transitions and their leading biomolecular networks in complex diseases、Identifying critical transitions of complex diseases based on a single sample、Quantifying critical states of complex diseases using single-sample dynamic network biomarkers、Detection for disease tipping points by landscape dynamic network 等 早期预警信号检测是复杂系统研究中的重要领域，特别是在医学领域，它可以帮助我们预测并预防疾病突然恶化的关键转折点。在“Early-warning signals for critical transitions”这一主题中，研究聚焦于如何通过动态网络生物标志物（DNB：Dynamical Network Biomarkers）来探测复杂疾病突然恶化的早期迹象。 马尔科夫模型与平稳分布是理解复杂动力学系统的基础。马尔科夫模型是一种统计模型，用于描述一个系统随时间演变的概率过程，其中未来状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。平稳分布是指马尔科夫链经过足够长时间的运行后达到的一种稳定概率分布状态，这在预测系统行为和分析疾病演化过程中起到关键作用。 "Critical slowing down"（临界慢化）是识别关键转折点的重要指标。当系统接近临界点时，其恢复到平衡状态的速度会变慢，这表现为相关性（PCCd）增加、异步性（PCCo）降低以及动态稳定性（SDd）增强。例如，在疾病恶化过程中，患者的生理指标可能会出现这种临界慢化现象，为早期预警提供线索。 DNB（Detecting early-warning signals for sudden deterioration of complex diseases by dynamical network biomarkers）算法是利用动态网络生物标志物来探测这种临界慢化的具体方法。该算法分为四个步骤：挑选出具有显著差异表达的基因；通过相关性分析将这些基因聚类；然后，通过显著性检验确定哪些基因群落作为DNB；计算这些DNB的指标I，并找出最大值点作为早期预警信号。 DNB方法的应用实例表明，它可以有效地识别复杂疾病的关键转折点及其引领的生物分子网络。比如，“Identifying critical transitions and their leading biomolecular networks in complex diseases”中介绍的state-transition-based local network entropy (SNE)方法，能够捕捉到疾病状态转换时的局部网络熵变化，从而帮助定位关键转换并理解其背后的生物网络机制。 通过对马尔科夫模型、临界慢化现象、DNB算法和SNE等概念的理解，我们可以更有效地监测复杂疾病的发展，及时发现并预警疾病状态的突然恶化，从而提高疾病的预防和治疗效果。这些理论和方法在临床实践和公共卫生策略制定中具有极大的应用价值。