浙大副教授发本领域高影响因子论文

　　

生物通报道：来自浙江大学生命科学学院的研究人员建立了拟南芥分子相互作用网络预测数据库，并提出了基于网络拓扑结构的系统生物学分析方法，这是最为全面的拟南芥分子相互作用网络，相关研究成果公布在植物学权威刊物《The Plant Cell》杂志上。

文章的通讯作者是浙江大学生科院陈新副教授，早年毕业于上海交通大学，曾在新加坡国立大学获得博士学位，主要研究领域包括，计算机辅助药物设计，生物信息的表示和数据挖掘，统计（机器）学习方法的生物学应用和代谢-调控网络分析。

这篇题为“The predicted Arabidopsis interactome resource and network topology-based systems biology analyses”的文章通过整合分子相互作用的多种侧面证据，建立了目前最为全面的拟南芥分子相互作用网络，可覆盖24％的所有可能相互作用，单个预测相互作用的可靠性大于40％。

进一步分析表明，尽管这一组预测相互作用的覆盖面仍然有限，但它们已经能够反映很多高级生命系统（生物途径和生物过程）之间的关联，可以支持生物途径交互关系分析、基因功能预测、寻找表达变化不显著的关键调控基因等多种重要的系统生物学分析。很多在该预测网络发布后新发表的生物学关联可以从这一预测网络的拓扑结构中发现。

陈新课题组的核心研究方向是在分子相互作用网络的层面上研究药物多靶标协同调控的理论。目前正在进行人类分子相互作用网络的重建，以分析已知有效的多成分药物协同作用产生治疗效果的分子机制。

实验室网站：http://www.cls.zju.edu.cn/rlibs/

原文摘要：

The Predicted Arabidopsis Interactome Resource and Network Topology-Based Systems Biology Analyses[W][

Predicted interactions are a valuable complement to experimentally reported interactions in molecular mechanism studies, particularly for higher organisms, for which reported experimental interactions represent only a small fraction of their total interactomes. With careful engineering consideration of the lessons from previous efforts, the Predicted Arabidopsis Interactome Resource (PAIR;http://www.cls.zju.edu.cn/pair/) presents 149,900 potential molecular interactions, which are expected to cover ~24% of the entire interactome with ~40% precision. This study demonstrates that, although PAIR still has limited coverage, it is rich enough to capture many significant functional linkages within and between higher-order biological systems, such as pathways and biological processes. These inferred interactions can nicely power several network topology-based systems biology analyses, such as gene set linkage analysis, protein function prediction, and identification of regulatory genes demonstrating insignificant expression changes. The drastically expanded molecular network in PAIR has considerably improved the capability of these analyses to integrate existing knowledge and suggest novel insights into the function and coordination of genes and gene networks.

作者简介：

陈新

个人经历

2005. -: 浙江大学生命科学学院，副教授

2004-2005：蓝图计划亚洲研究院（The blueprint initiative, Asia），部门经理（Manager, High-throughput Biology）

2002-2004：新加坡国立大学，教学助理（全职教师，教学助理为国立大学的初级教职）

2000-2004：新加坡国立大学，计算科学系，博士学位(其中2002-2004为part-time)

1996-2000：上海交通大学，生物技术和计算机科学系，双学士学位

主要研究领域

计算机辅助药物设计

生物信息的表示和数据挖掘

统计（机器）学习方法的生物学应用

代谢-调控网络分析