基于多目标遗传算法的卵巢癌代谢组学生物标志物筛选研究的任务书.docx

基于多目标遗传算法的卵巢癌代谢组学生物标志物筛选研究的任务书
一、选题背景与意义
卵巢癌是女性常见的恶性肿瘤之一，发病率和死亡率均居于女性癌症第一位。目前诊断和治疗卵巢癌仍面临较大的挑战。传统的临床检测方法如细胞学、组织学和血清学等并不具备较高的敏感性和特异性，具有误诊和漏诊的风险。因此，开展卵巢癌的生物标志物研究已成为当前研究热点之一。
代谢组学是通过对生物体体液、组织等生物样品内代谢物的分析来探索生物体代谢状态的一种方法。近年来，代谢组学应用于生物标志物的筛选已获得了显著的进展和成果。然而，代谢组学的应用面临以下几个问题：①原始谱图数据处理难度大②谱图间复杂的峰对齐问题③过度拟合问题。
多目标遗传算法（MOGA）是一种用于多目标优化问题的算法，通过优化多个目标函数来找到理想解决方案的集合。MOGA可以有效解决传统单目标优化算法在多目标问题上存在的效率和可行性问题。既然生物标志物是多方面特点的，那么MOGA的优化策略可以更好地解决代谢组学筛选生物标志物中的多目标问题。
基于此，本研究拟基于MOGA算法设计一种筛选生物标志物的方法，从卵巢癌患者和健康者的血清代谢物中筛选出能够判别卵巢癌的生物标志物，为临床卵巢癌的早期定量诊断提供新的理论和方法支持。
二、研究内容
（一）研究目标
本研究拟设计一种基于多目标遗传算法的卵巢癌代谢组学生物标志物筛选方法。
（二）研究任务
①收集卵巢癌患者和健康人群的血清代谢学数据，并对数据进行预处理。预处理过程包括：峰检测、去除噪声峰、基线校正、对齐和平滑等。
②设计和实现多目标遗传算法筛选生物标志物，利用已有数据构建半监督分类模型，筛选能够判别卵巢癌的生物标志物。
③对筛选出来的标志物进行靶向代谢物分析，进一步深入研究这些分子与卵巢癌的关系。
④对最终选出的生物标志物，进行验证实验，包括拟对更多的卵巢癌患者和健康人群进行验证，并进行ROC、AUC等统计分析。
（三）研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
①生物样品预处理：将代谢组学数据转化成标准格式，同时去除噪声和干扰，进行数据标准扩展和选择。
②设计多目标遗传算法：通过设计目标函数，初步筛选具有较高生物学意义的特征，保留表现出正常生理和病理状态间差异的代谢物特征，并优化算法筛选结果。
③单因素分析：单因素方差性质分析，对不同筛选阶段的特征，将筛选排除的或是留下的特征的表现形式进行比较统计，验证生物标志物的准确性。
④靶向代谢分析：利用药物数据库等，对选出的生物标志物进行针对性分析，研究生物标志物参与代谢途径等作用。
（四）预期结果
①设计一种基于多目标遗传算法的卵巢癌代谢组学生物标志物筛选方法。
②筛选出与卵巢癌相关，同时具有良好准确性和特异性的生物学标志物，并对这些生物标志物进行结构分析和功能分析。
③验证生物标志物的准确性和稳定性。
④从组学角度为卵巢癌早期诊断提供技术支持。
三、研究计划
（一）申请时间：2022年6月
（二）研究时间：3年
|时间|研究任务|
|-----|------|
|第1-6个月|收集卵巢癌患者和健康人群的血清代谢学数据，并对数据进行预处理|
|第7-12个月|设计和实现多目标遗传算法筛选生物标志物|
|第13-18个月|对筛选出来的标志物进行靶向代谢物分析|
|第19-24个月|对最终选出的生物标志物进行验证实验|
|第25-30个月|结果统计、论文撰写|
（三）研究基地及预算
本研究将在某大学生物医学分析中心开展。预算包括项目经费500万元人民币，用于设备采购、人员培训及聘请、实验材料和服务费等。
四、研究团队
本研究团队由博士生导师1名、副高级工程师1名、助理工程师2名组成，其中导师研究代谢组学生物信息学领域超过10年，发表SCI论文25篇，副高工程师在代谢组学方面拥有10年以上的工作经验，曾获得过国家自然科学基金重点项目资助。助理工程师均为博士研究生，具备扎实的分析实验技术与科学研究能力，他们将共同完成本课题的研究。