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癌症作为世界第二致死率的疾病,已经越来受到人们的重视。在中国,癌症已成为民众死亡的主要原因。癌症的早期诊断对于其治疗具有重要意义。随着现代医疗理念和技术的不断发展,以预测性(Predictive)、预防性(Preventive)、个性化(Personalized)、参与性(Participatory)为核心的P4医学理论被广泛认知。我们针对P4医学中的个性化和预测性医学进行了深入研究。其一,我们构建了有关前列腺癌拷贝数目变异数据库“CNVPC”,设计了基于LAMP技术的B/S构架下的web在线的前列腺癌拷贝数目变异数据库系统。该数据库中的数据来源于Pub Med的文献检索,我们会定期维护并更新数据。该数据库不仅具有自动统计功能,而且有检索功能,用户可以查询需要的信息并下载。这里,个性化医学着重体现在数据库中对每条变异数据信息都有相对应的样本信息、病人信息以及实验平台信息。其二,我们基于micro RNA-m RNA调控网络识别卵巢癌诊断的micro RNA生物标志物。Micro RNA是一类具有调节基因表达功能的非编码RNA,我们通过分析癌症患者和正常人群的micro RNA表达数据找到具有差异表达现象的micro RNA。重点则是关注于这些micro RNA在网络中独立调控基因以及调控具有重要生物功能的基因(转录因子)。我们定义了NOD以及TFP两个新的指标以量化上述两种能力。在之前的研究中,我们发现独立调控能力强并且调控转录因子基因数目多的micro RNA更适合作为疾病的标志物。基于这种理论,我们筛选得到3个能够作为卵巢癌生物标志物的micro RNA:mi R-30e,mi R-595以及mi R-184.通过文献查阅、ROC曲线、聚类以及富集分析的验证,表明结论具有一定的可靠性。以上研究具有非常重要的现实意义,不仅拓展了研究癌症的理论,同时也为癌症的个性化诊疗提供帮助。