新冠后遗症
成人新冠后遗症药物干预的疗效与安全性比较的系统综述与网络荟萃分析，完稿于2023年5月，预印发表于arXiv。
论文研究成果
- 🧪 评估多种药物干预的疗效与安全性
- 💧 盐水鼻腔冲洗显著改善嗅觉丧失
- 💊 利伐沙班降低动静脉血栓风险
- ⚠️ 治疗剂量抗凝剂增加出血风险
- 📋 为新冠后遗症治疗提供循证依据
引用
Zhou H, et al.
Comparative efficacy and safety of pharmacological interventions
for the treatment of long COVID in adults:
a systematic review
and network meta-analysis. arXiv. 2026;2601.11861. doi: 10.48550/arXiv.2601.11861
PubMeta Engine
生物医学AI生物医学循证AI自动化工作流系统，支持从文献检索、数据提取到网络荟萃分析的全流程自动化。
主要功能
- 📚 自动化文献检索与筛选
- 🔍 智能数据提取与质控
- 📊 网络荟萃分析(NMA)自动化
- 📈 证据图谱可视化
- 📄 自动生成系统综述报告
技术特点
- 大语言模型驱动的数据提取
- 贝叶斯统计框架
- 符合PRISMA指南
- 支持多数据库检索
肿瘤免疫学
泛癌
scATITC - 肿瘤浸润T细胞的单细胞免疫图谱
医学生物信息学肿瘤浸润T细胞的单细胞免疫图谱数据库与分析平台，整合多癌种T细胞异质性数据，支持免疫微环境研究。
主要功能
- 🧬 多癌种T细胞单细胞数据整合
- 📊 T细胞亚群注释与比较分析
- 🎯 TCR克隆性分析
- 🗺️ 肿瘤微环境空间映射
- 🔬 免疫检查点基因表达分析
技术特点
- Scanpy/Seurat单细胞分析框架
- 自研T细胞亚群注释算法
- 交互式数据可视化
- 支持自定义数据上传分析
肺癌
康享欣 - 大数据辅助非小细胞肺癌（NSCLC）预测及诊疗
生物医学AI 竞赛获奖 中国大学生计算机设计大赛国二基于深度学习技术构建病人行为属性、CT图像和基因芯片三大预测模型，搭载清华大学开源大语言模型ChatGLM-6B，实现非小细胞肺癌的智能风险预测与辅助诊疗。
研究背景
- 🫁 肺癌全球死亡率居所有癌症之首
- 📊 非小细胞肺癌（NSCLC）约占所有肺癌的80%
- ⚠️ 约75%患者发现时已处于中晚期
- 🎯 探索"AI+生物医学大数据"赋能疾病预测与诊疗
研究内容
- 📝 病人行为属性风险预测模型
- 🖼️ CT影像智能诊断模型
- 🧬 基因芯片数据分析模型
- 🤖 ChatGLM-6B大语言模型交互接口
技术特点
- 多层感知机（MLP）机器学习模型
- 全连接神经网络深度学习模型
- 多组学、多模态数据融合分析
- Gradio本地对话式网页交互
研究成果
- ✅ 三大预测模型准确度均达96%以上
- ✅ 筛选233个NSCLC关键基因
- ✅ 实现跨平台数据整合分析
- ✅ 构建本地智能诊疗对话系统
乳腺癌
空间转录组联合单细胞数据的乳腺癌预后评估软件
生物医学AI 医学生物信息学基于空间转录组与单细胞测序数据融合的乳腺癌预后评估系统，提供从数据导入、预处理、分析到报告生成的全流程解决方案。
主要功能
- 🔬 多模态数据融合分析
- 📊 DeepSurv深度学习预后模型
- 🎨 3D肿瘤微环境可视化
- 🧬 生物标志物发现
- 📄 自动化临床报告生成
- 💾 数据管理与质控
技术特点
- PyTorch深度学习框架
- Scanpy/Seurat数据分析
- D3.js/Three.js 3D可视化
- Kubernetes云部署
乳腺癌异质性分析的成像与测序数据融合系统
生物医学AI 医学生物信息学整合医学成像与多组学测序数据的乳腺癌异质性分析平台，实现病理图像与基因表达的空间映射。
主要功能
- 🖼️ H&E染色切片数字化
- 🧬 WGS/WES/RNA-seq多组学整合
- 🔬 肿瘤亚克隆识别
- 🌳 进化树构建
- 🗺️ 病理区域与基因表达空间映射
- 💊 治疗响应预测
技术特点
- OpenCV医学图像处理
- 自研多模态对齐算法
- WebGL渲染引擎
- 多用户协作标注
神经免疫学
孟德尔随机化和转录组学分析揭示多发性硬化症伴发抑郁症的因果关联与发病机制
生物学本科毕业论文 校级优秀毕业论文 医学生物信息学综合运用孟德尔随机化、共定位分析和转录组学等生物信息学方法，从遗传和表达两个层面深入探讨多发性硬化症（MS）与抑郁症之间的潜在因果关联与共病机制。
研究背景
- 🧠 多发性硬化症（MS）是CNS自身免疫性疾病
- 😔 MS患者抑郁症发病率高达50%
- ❓ MS与抑郁症的因果关联和病理机制尚不明确
研究方法
- 📊 两样本孟德尔随机化（MR）分析
- 🔬 GWAS与eQTLs共定位分析
- 🧬 基于GEO的转录组学分析
- 🔗 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析
- 🎯 免疫浸润相关性分析
研究结果
- ✅ 证明MS对MDD具有正向因果效应
- ✅ 鉴定7个MS与MDD共享的风险eQTLs位点
- ✅ 筛选35个共有的差异表达基因
- ✅ 识别TLR信号通路为共同风险通路
- ✅ 确定13个AUC>0.7的关键风险基因
- ✅ 揭示TLR7、TFEC、MAFF、NFKBIA、CD40等关键调控基因
研究意义
- 为MS伴发抑郁症的免疫治疗提供参考依据
- 揭示MS与MDD共同的分子机制及免疫微环境
- 为共病患者的新治疗策略开发提供科学依据
关键词
多发性硬化症；抑郁症；孟德尔随机化；转录组学分析；免疫浸润
基于新型调控性细胞死亡相关基因的神经精神疾病风险预测和药物靶点筛选系统及方法。
主要功能
- 🧠 神经精神疾病风险预测
- 💀 调控性细胞死亡(RCD)基因分析
- 🎯 药物靶点筛选与验证
- 📊 多组学数据整合分析
- 🔬 铁死亡、焦亡、坏死性凋亡等通路分析
技术特点
- 机器学习风险预测模型
- 多中心临床数据验证
- 药物重定位分析
- 可视化交互式报告
心血管疾病
暂无项目