课题研究 高教学刊 Ｊｏｕｒｎ￣ｏｆ Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ ２０１５年２０期 复杂网络理论在疾病研究中的应用 王欢 禾 （宝鸡文理学院计算机学院，陕西宝鸡７２１０１６） 摘要：真实世界中的各种复杂系统均可借助不同种类的网络进行描述，而生物机体是由大量动态生化反应与 胞间信号传导构成的复杂系统，可以通过复杂网络理论进行建模研究。疾病的发生、发展与一系列相互作用的基因 或蛋白相关，疾病表型反映的即是不同的病理学过程在一个复杂网络中的相互作用。本文综述了复杂网络理论方法 在多种重大疾病研究中的具体应用。 关键词：复杂网络；网络生物学；癌症；心血管疾病 中图分类号：Ｒ３１９ 文献标志码：Ａ 文章编号：２０９６一Ｏ００Ｘ（２０１５）２０—００３６—０４ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍａｎｙ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｙｓｔｅｍｓ ｏｆ ｎａｔｕｒｅ ｃａｎ ｂｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｔｈｅ ｏｒｇａｎｉｓｍｓ ａｒｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｙｓｔｅｍｓ ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ ｒｅａｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｆｏｒ ｉｎｔｅｒｃｅｌｌｕｌａｒ ｓｉｇｎａｌｓ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｂｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｅ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｄｉｓｅａｓｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｇｅｎｅｓ Ｏｒ ｐｒｏｔｅｉｎｓ，ａｎｄ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ ａ ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，Ｗｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｍａｊｏｒ ｄｉｓｅａｓｅｓ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｈｅｏｒｙ ｍｅｔｈｏｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｈｅｏｒｙ；ｎｅｔｗｏｒｋ ｂｉｏｌｏｇｙ；ｃａｎｃｅｒ；ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｄｉｓｅａｓｅ 引言 二十世纪八十年代，兴起了复杂性科学的研究，复杂网络理 论作为其重要组成部分，现已成为探索开发复杂系统的有力手 段。复杂网络理论以技术网络、社会网络等真实的网络为研究对 象，通过模拟仿真、统计物理学以及图论等工具分析网络的生成 机制、结构特征和演化规律等问题，现已被大量应用在自然、政 治、经济、社会、军事和管理等各个领域 。生命系统是一种最为 典型的复杂系统，生命科学研究的首要目标是要帮助人类攻克 重大疾病，提高生活质量，因此，自然地提出了将复杂网络分析 方法应用于疾病及药物的研究中，从网络互作的角度挖掘相关 实验数据来获得更多的有效信息。 随着技术的不断发展，全世界正在兴起掀起应用复杂网络 理论研究生物学问题的浪潮。各种生物数据类型如ＤＮＡ表达 谱、蛋白质序列等正飞速增长，生物领域的大量复杂网络也不断 涌现。目前已建立并研究了多种生化分子网络，如基因网络、转 录网络、蛋白互作网络和新陈代谢网络等。各种各样的生物分子 网络具有很高的复杂性，包含了丰富的信息，适合于从整个系统 的角度进行研究。通过对其拓扑形式、组织结构的分析，以及动 力学特征与演化规律的全面归纳，可以挖掘出组成单元间的相 互作用规律，进而提炼出具有生物意义的潜在信息［６－８１。 ２００４年，Ｂａｒａｂａｓｉ等正式提出了网络生物学的概念，对从系 统观念阐明生物现象具有重要意义，拓宽了传统生物学的研究 范围。网络生物学主要借助生物信息学、图论等工具来进行网络 建模，以网络图的形式形象地表达出生物系统单元多层次的复 杂相互作用，并通过探索网络的结构特征来更深入了解机体功 能、疾病等生命现象。网络生物学认为，生命体是多种分子相互 作用形成的复杂网络。疾病的发生、发展与一系列相互作用的基 因或蛋白相关，疾病表型反映的是不同的病理生物学过程在一 个复杂网络中的相互作用。而药物则可通过与疾病网络中的多 个靶点相互作用以及协同效应，来干预疾病的发生、发展，最终 达到治疗效果 ”。 近十年来，网络生物学的研究对象由线虫、酵母菌等模型生 物逐渐转为人类，研究方式由对细胞信号网络、蛋白互作网络或 代谢网络等单一网络的研究，逐渐转为对多网络的整合与综合 分析，其蓬勃发展催生了网络医学、网络药理学等新领域。通常， 可直接根据生物分子间的相互作用重构生物网络，其相互作用 关系可从生物学实验分析，如使用生物信息学方法推断或医学 文献挖掘获取。目前，复杂网络理论方法已在疾病的研究中得到 了广泛的应用，下面我们介绍一些重大疾病研究中网络分析方 法的应用。 一、复杂网络理论在癌症研究中的应用 癌症是由遗传和环境因素影响的系统性疾病，是导致全球 人类死亡的主要原因之一。癌症是系统性疾病的典型代表，多种 信号分子参与其发生和维持。而信号分子的活性受遗传、环境等 诸多因素影响，各种复杂的交叉干扰和相互作用常常使得人们 难以正确地认识和预测癌细胞的胞内信号输出。此外，癌细胞和 非癌细胞之间的相互作用也构成了具有多面性的细胞内信号网 络。鉴于癌症的高度复杂性，传统的一病一靶治疗策略，即高特 异性针对某一靶点的治疗方法并没有取得满意的效果。这种情 况下，基于计算模型的网络构建将有助于理解肿瘤发生发展的 复杂生物学过程，并为肿瘤的干预治疗提供重要参考旧。 Ｃｈｅｎ等【 勾建了描述肿瘤细胞凋亡的蛋白互作网络，并借 助网络分析发现了三个潜在的药物靶点。Ｓｃｈｏｅｂｅｄ等【。傲用网 络分析发现了一条通路中的最佳肿瘤治疗靶点。崔洪亮等【 整 体水平上分析了肝癌相关的转录后网络，以寻找与手术后 复发相关的分子标记，进而对相关疾病的术后复发做出提前预 基金项目：宝鸡市科技计划项目（１５ＲＫＸ一１—５—１４）；宝鸡文理学院重点项目（ＺＫ１４０３５） 作者简介：王欢（１９８１一），女，陕西宝鸡人，博士，讲师，研究方向：复杂网络建模及应用。 一３６— 高教学刊 ２０１５年２Ｏ期 Ｊｏｕｒｎ￣ｏｆ Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ 课题研究 防。Ｗａｎｇ等 ｑ｝佥测了外周血中五种基因对肺癌早期预警的相关 性，使用决策树和人工神经网络模型对相关生物标志物进行了 研究，建立了肺癌早期预警模型。结果证明该方法较之常规的统 计学方法准确度较高，更适合临床数据分析，对肺癌的判别优于 传统的费舍尔判别方式，因此可应用于肺癌的早期预警。 Ｈｕａｎ等 设计和研发了面向多级生物网络的可视化数据挖 掘工具——ＰｒｏｔｅｏＬｅｎｓ，从系统生物学角度探讨了肿瘤生物标记 物的挖掘，对具有潜在研究价值的一千多个肿瘤蛋白进行了整 体『生研究，进而构建以相关生物标志物为关键节点的疾病表型 网络，并与疾病基因为关联的疾病表型关联网络相比较，证实蛋 白生物标记物可以有效的代替疾病基因应用于疾病的分类研 究，可作为联结癌症表型和基因型的桥梁旧。Ｓｏｎｇ等分别借助逻 辑回归、人工神经网络以及决策树等四种办法对肺癌病人相关 数据构建网络模型口 ，结果证明在预测肺癌术后心肺并发症性能 上，人工神经网络模型与决策树模型优于传统的逻辑回归模型， 而对变量的解释能力上逻辑回归模型强于人工神经网络与决策 树模型阅。 此外，一些新方法的使用也为复杂网络理论在癌症研究中 的应用提供了新的视角，如癌症相关的Ｍｉｃｒｏ ＲＮＡ协同网 络的建立，可借此辅助鉴定癌症基因，并深入挖掘它们与癌症发 生发展之间的关系。Ｚｈｕ等口 盈将文本挖掘技术应用于前列腺癌 研究中，构建了相关的蛋白互作模型，对模型的拓扑结构分析的 结果表明，使用该方法构建的模型节点度的分布具有无标度Ｉ生 质，效果较好。 二、复杂网络理论在心血管疾病研究中的应用 心血管疾病（ＣＶＤ）是对人类健康危害极大的一类重大疾 病，包括高血压、冠心病、动脉粥样硬化等。随着社会的进步以及 生活方式的转变，其患病率与致死率均在不断升高，对我国社会 经济可持续发展的危害日趋明显，同时严重威胁着人民健康。由 于其本身属于一类复杂疾病，因此适合使用复杂网络理论进行 研究。 高血压是导致心脑血管疾病、中风及肾病等重大疾病的最 主要风险因素圜，由高血压引起的心血管疾病已成为发达国家人 口最主要的死亡原因之一。近年来我国居民高血压患病率显著 升高，防治任务十分艰巨。Ｚｈａｎｇ等ｐ睬用网络药理学的方法对 山楂黄酮组分（ＳＺＨ）的作用机制进行预测，从系统水平上揭示了 与ＣＶＤ相关的网络靶标和通路，获得了丹参山楂抗ＡＳ的有效 组分配伍，诠释了丹参山楂配伍的内涵，为临床二药合用提供了 实验依据圈。左晓晗等 睬用复杂网络分析方法，建立了人群蛋 白相互作用模型及表型的相似度模型，并与文献报道过的ＣＶＤ 相关蛋白标志物进行对照研究，得到分类模型，以此来对新的潜 在靶标进行预测。同以往的靶标发现方法相比，本文从一个新的 角度对靶标识别问题重新建模求解。Ｎｉｎｇ等 使用人工神经网 络技术对高血压的危险程度进行了评估，此项技术有潜力用于 相关疾病的临床诊断。Ｍａ等借助ＡＮＮ技术对高血压风险进行 了在线评估圜，结果表明该系统对于高血压风险预测的准确率较 传统手段有所提升。 冠状动脉粥样硬化性心脏病，简称冠心病（ＣＨＤ），即由于冠 状动脉的粥样硬化，导致其狭窄或闭塞，引发心肌缺氧、缺血或 坏死等心脏病。将复杂网络理论应用于冠心病领域来指导相关 的的诊疗实践，有助于提高冠心病诊断准确率，同时也为网络分 析在冠心病传统诊断和治疗中的推广应用带来新的契机。黄明 峰等研究了活血化瘀中药治疗冠心病的作用，借助网络药理学 手段寻找其与西药的区别，通过对比与筛选计算，寻找到两者具 有相同的作用节点一百多个，而中药疗法具有自身独特的作用 一位点约四百个，结果表明中药与西药在治疗冠心病过程中的作 用途径存在显著差异。Ｓｈｉ等凹 冠心病的中医四诊信息分布模 型分析中应用了复杂网络理论，探索了冠心病各证候要素的主 要生物学机制。Ｌｉ等 探索了冠心病ＳＮＰ风险数据，对代谢网络 中的节点分别进行风险赋值与统计分析，进而综合得出代谢物 遗传风险加权策略，并应用该方法寻找出冠心病的潜在遗传风 险代谢物，为相关疾病的遗传预测提供了理论依据。高铸烨等ｐ１１ 建立了基于病证结合概念的冠心病个体化诊疗信息平台，在收 集分析三千余例冠心病患者的住院情况与临床信息的基础上， 借助复杂网络理论探索了患者症状与疗法用药之间的关系，结 果证明中医对于冠心病的诊治符合理法方药一致的准则，该技 术值得进一步拓展其应用范围。 慢性心力衰竭（ｃＨＦ）是一种复杂性临床综合症，主要为由 心肌病、炎症等多种原因引起心肌结构或功能损伤，为各种心脏 病的终末阶段。尽管有关ＣＨＦ的防治已取得了重大进展，但其 发病率与致死率仍较高。朱秋玲等圈收集了一千八百余例ＣＨＦ 住院患者的临床资料，时间跨度长达五年，借助复杂网络理论构 建了慢性心力衰竭的证治规律复杂网络图，并分析该网络的节 点度分布，进而探讨慢性心力衰竭证治规律，为相关疾病的临床 诊疗进行理论指导。 罗静等使用复杂网络理论对中医治疗不稳定型心绞痛进行 了探索，通过分析有效案例的用药配伍规律，归纳出其主要用药 为活血、化瘀和益气药，这种方法为其它重大疾病诊疗研究提供 了一种新工具。雷蕾等０３惜助复杂网络理论建立了心绞痛血瘀证 相关的中药网络，以该疾病临床诊治方剂为基础，通过计算中药 网络的度中心性、介数中心性及紧密度中心性，进而使用迭代相 关收敛法探索了各节点的聚类情况，最后得到的聚类结果可用 于中药新药研发。 此外，Ｚｈｏｕ等嘞建了可用于心血管疾病分型、治疗及毒理 学评价的系统药理学模型，通过整合药代学、药理学、毒理学的 分析技术、结合多重打靶及网络药理学理论形成一个系统框架， 为探明中药复杂成分中的有效成分、协同作用机理、发病机制以 及临床诊疗提供了一种新工具。 三、复杂网络理论在其它疾病研究中的应用 复杂网络理论在其他疾病中也有非常广泛的应用。Ｍｏｄｉ等 ｐ韵建了大肠杆菌的ｓＲＮＡｓ相互调节网络，并进行了相应的验 证实验，结果表明，借助复杂网络理论可分析ｓＲＮＡｓ的生物功 能。ＤＭｇａａｒｄ等 呗０构建了多层次网络，并寻找到一条与睾丸发 育不全发病相关的信号通路。Ｉｄｅｋｅｒ等口 建立了基于表达谱的激 活子网辨识方法，并用于艾滋病网络的构建，通过模拟退火算法 与严格的统计分析研究了艾滋病病毒，寻找到病毒潜伏期、早期 的信号通路闻。Ｘｉａ等ｐ晰在的研究小组构建了基于蛋白相互作 用的网络，根据目标分子表达水平间的皮尔森相关陛来描述基 因表达相关度，并借助层次聚类技术识别与细胞分化和增殖有 关的模块。将该技术应用于减缓衰老相关研究后发现，机体衰老 进程仅与少量生物模块有关，该研究为寻找潜在标记物、防治相 关疾病提供了有力手段。Ｘｕｅ等 建了哮喘病蛋白互作网络， 以疾病相关的表达谱和基因数据为节点，结果表明具有高介数、 高连接度的蛋白节点多与哮喘药物的靶标具有相互作用，或包 含于哮喘相关的信号通路，证明目标分子有作为药物先导化合 物的潜力。 上述研究方法多侧重于挖掘网络中具有明显差异或显著相 关的节点，容易忽略掉与疾病相关的相互作用较弱，但具有重要 生理功能的分子。因此，有必要进一步深人研究，寻找新的网络 模型或功能模块辨析技术。 ３７— 高教学刊 课题研究 四、结束语 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ 学，２０１２． ２０１５年２０期 根据系统生物学的观点，机体的生命活动是由基因、蛋白及 代谢物各个水平的组成单元在体内彼此作用、反馈调节的复杂 反应过程。因此，处理疾病与不同层次生命单元间的复杂相互关 系迫切需要新的分析方法。网络是对复杂生物系统的抽象表现， 目前海量的生物医学数据使借助复杂网络理论构建网络成为可 能，复杂网络理论反过来又为疾病相关数据分析提供了有效的 解决方案。同时，将复杂网络理论应用于疾病研究可为在系统水 平上研究生物网络的结构组成、功能提供了新的技术平台，更加 有助于从分子层面认识疾病机理，为重大疾病的预防、诊疗研究 开辟了新的研究方向。 参考文献 ［１ ７ Ｈｕａｎ，Ａ．Ｙ．Ｓｉｖａｅｈｅｎｋｏ，Ｓ．Ｈ．Ｈａｒｒｉｓｏｎ，Ｊ．Ｙ．Ｃｈｅｎ＂Ｐｒｏｔｅ— ｏＬｅｎｓ：ａ ｖｉｓｕａｌ ａｎａｌｙｔｉｃ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅ ｄａｔａｂａｓｅ－－ｄｒｉｖｅｎ ｂｉ－ ｏｌｏｇｉｃａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ［］Ｊ．Ｂｍｃ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００８，９：Ｓ５． 【１ ８］郇天笑．肿瘤Ｂｉｏｍａｒｋｅｒ的计算系统生物学研究及生物网络 可视化软件的开发［Ｄ］．山东大学，２０１０． ［１９］Ｊ．Ｓｏｎｇ，Ｈ．Ｓｕ，Ｙ．－ｙ．Ｚｈｏｕ，Ｌ．－１．Ｇｕｏ，Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｕｒ－ ｖｉｖｉｎ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ：ａ ｍｅｔａ－ａｎａｌｙｓｉｓ叨． Ｔｕｍｏｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ，２０１３，３４：２０５３．２０６２． ｆ２０］宋健．Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型、神经网络模型和决策树模型在肺癌 术后心肺并发症预测中的比较『Ｄ１．安徽医科大学，２０１４． ［２１］ＦＺｈｕ，Ｂ．Ｓｈｅｎ，Ｃｏｍｂｉｎｅｄ ＳＶＭ－ＣＲＦｓ ｆｏｒ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｎａｍｅｄ ［１］Ｍ．Ｃｈｏｒａ，Ｒ．Ｋｏｚｉｋ，Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｎｏｎ－ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ ｅｎｔｉｔｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｍａｘｉｍａｌ ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｓｑｕｅｅｚｉｎｇ田．Ｐｌｏｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｄａｔａ ｆｏｒ Ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ Ａｔｔｅｍｐｔｓ Ｄｅ－ Ｏｎｅ，２０１２，７：１－９．ｔｅｃｔｉｏｎ＂Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ＆Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１４． ．［２２］Ｆ．Ｚｈｕ，Ｐ．Ｐａｔｕｍｃｈａｒｏｅｎｐｏｌ，Ｃ．Ｚｈａｎｇ，Ｙ．Ｙａｎｇ，Ｊ．Ｃｈａｎ，Ａ． Ｌｉｕ，Ｔ．Ｊｉａｎｇ，Ｆ．Ｍａ，Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｉｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｍｅｅｃｈａｉ，Ｗ．Ｖｏｎｇｓａｎｇｎａｋ，Ｂ．Ｓｈｅｎ，Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ｅｍｅｒｇｉｎｇ ｔｒｅｎｄｓ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍｅｔｉｒｃｓ， ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ［Ｊ］ｄｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ ｉｎ— ２０１３，７：４２５－－４３８． ｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１３，４６：２００－２１ １． 『３］Ｒ．Ｐａｓｔｏｒ—Ｓａｔｏｒｒａｓ，Ｊ．Ｍ．Ｒｕｂｉ，Ａ．Ｄｉａｚ ｕｉｌｅｒａ，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅ— ［２３】于海霞，赵兴胜．高血压治疗进展叨．医学综述，２００９：１８２４一 ｌ８２６． ｃｈａｎｉｃｓ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００３． ｝４］Ａ．Ｌ Ｂａｒａｂａｓｉ，Ｒ．Ａｌｂｅｒｔ，Ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ ｓｃａｌｉｎｇ ｉｎ ｒａｎｄｏｍ ｎｅｔ－ ［２４ Ｚｈａｎｇ，Ｒ．Ｌｉａｎｇ，Ｌ Ｗａｎｇ，Ｒ．Ｙａｈ，Ｒ．Ｈｏｕ，Ｓ．Ｇａｏ，Ｂ．Ｙａｎｇ， ｗｏｒｋｓ［］Ｊ．Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９９９，２８６ ｐ６ｇｓ．５０９—５１２． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｎ ａｑｕｅｏｕｓ ｅｘｔｒａｃｔ ｏｆ Ｃｒａｔａｅｇｕｓ ｐｉｎｎａｔｉｆｉｄａ Ｂｇｅ．ｖａｒ． ［５］ｗ．ＤＪ，Ｓ．ＳＨ，Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｓｍａｌｌ－ｗｏｒｌｄ ｎｅｔｗｏｒｋｓ叨． ｍａｊｏｒ ＮＥ Ｂｒ．ｆｒｕｉｔ ｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ ｉｎ ｒａｔｓ【Ｊ］． Ｎａｔｕｒｅ，１９９８，３９３：４４ ２． ＪｏｕｒｎａＩ ｏｆ ｅｔｈｎｏｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ，２０１３，１４８：５６３—５６９． ５】张建永．丹参山楂组分配伍抗动脉粥样硬化及作用机制研究 ｓｏｒｔａｔｉｖｉｔｙ ｏｎ ｔｈｅ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ａｎｄ ｅｖｏｌｖａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｇｅｎｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ 时．中国中医科学院，２０１３， ２６】左晓晗，卢朋，刘西，等．基于靶标识别的心脑血管潜在致病基 ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｕｐｏｎ ｇｅｎｅ ｂｉｔｒｈ［］ＪＪｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ， ［２０１３，３３０：２６－３６． 因预测【Ｊ】．中国中药杂志，２０１２，３７：１３０－１３３． ］赵静，俞鸿，骆建华，等．应用复杂网络理论研究代谢网络的进 ［２７］Ｇ．Ｎｉｎｇ，Ｊ．Ｓｕ，Ｙ．Ｌｉ，Ｘ．Ｗａｎｇ，Ｃ．Ｌｉ，Ｗ，Ｙａｎ，ＸＺｈｅｎｇ，Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｃａｒｄｉ０ｖａｓｃｕｌａｒ ｒｉｓｋ ｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｇ－［］ｊ．科学通报，２００６，５１：１２４１—１２４８． ［６】Ｄ．Ａ．Ｐｅｃｈｅｎｉｃｋ，Ｊ．Ｈ．Ｍｏｏｒｅ，Ｊ．Ｌ Ｐａｙｎｅ，Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ａｓ— ［８］Ｒ．Ｖ．Ｓｏｌ６，Ｒ．Ｐａｓｔｏｒ Ｓａｔｏｒｒａｓ，Ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｉｎ ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ［Ｊ］．Ｍｅｄｉｃａｌ ａｎｄ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｒｎ－ ａｎｄ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，Ｗｉｌｅｙ ＶＣＨ Ｖｅｒｌａｇ ＧｍｂＨ＆Ｃｏ．ＫＧａＡ．２００５． ｐｕｔｉｎｇ，２０ｏ６，４：２０２－２０８． ［９］Ｋ．Ｒａｖｉ Ｋｉｒａｎ Ｒｅｄｄｙ，Ｐ．Ｊｏｓ６ Ｐｅｄｒｏ，Ｈ．一Ｐ．Ｍｉｇｕｅｌ Ａ，Ｍ．Ｒｕｉ ［２８］Ｇ．－Ｚ．Ｍａ，Ｙ．一Ｓ．Ｌｕ，Ｅ．－Ｍ．Ｓｏｎｇ，Ｓ，－Ｆ．Ｎｉｅ，Ｗ．－Ｆ．Ｊｉｎｇ，Ｗ． Ｓ Ｒ，Ａ．Ｄｕｌｃｅ，Ｃ．Ｇａｕｔａｍ，Ｆ．Ｍａｔｔｈｉａｓ Ｅ，ＵｎｉＨＩ ７：ａｎ ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｚｈａｎｇ，Ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｏｎｌｉｎｅ ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ ｒｉｓｋ ｅｖａｌｕａ－ ｄａｔａｂａｓｅ ｆｏｒ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｎｄ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｍｏｌｅｃｕ— ｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ【Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｅｎｇｌｉｓｈ Ｅｄｉｔｉｏｎ）， ［２９１Ｑ．Ｓｈｉ，Ｈ．Ｚｈａｏ，Ｊ．Ｃｈｅｎ，Ｘ．Ｍａ，Ｙ．Ｙａｎｇ，Ｃ．Ｚｈｅｎｇ，Ｗ．Ｗａｎｇ， ２６７—２７１． ｌａｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ【Ｊ】．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２０１４，４２： ２０ｏ８．２４：Ｄ４０８－－４１４． ｉｃａｔｉｆｏｎ ｍｏｄｅｓ ｏｆ ｃｏｒｏｎａｒｙ ｈｅａｒｔ 【１０］Ｍ．１（，Ｃ．ＡＲ＇Ｒ．ＳＫ，Ｉ．Ｔ，Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｆｏｒ ｆｉｎｄｉｎｇ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ＴＣＭ ｓｙｎｄｒｏｍｅ ｉｄｅｎｔｉｍｏｄｕｌａｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｎ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ叫．Ｎａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗｓ Ｇｅ— ｄｉｓｅａｓｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ［Ｊ］．Ｅｖｉｄ－Ｂａｓｅｄ Ｃｏｍｐｌ Ａｌｔ，２０１２． ｎｅｔｉｃｓ，２０１３，１４：７１９—７３２． ［３０］Ｘ．Ｌｉ，ＬＣｈｅｎ，ＬＺｈａｎｇ，Ｗ．Ｌｉ，ＸＪｉａ，Ｗ．Ｌｉ，Ｘ．Ｑｕ，Ｊ．Ｔａｉ，Ｃ．Ｆｅｎｇ， Ｚｈａｎｇ，ＲＣＭ：Ａ ｎｏｖｅｌ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ ｃｏｒｏ— ［１ １］Ａ．Ｌ Ｂａｒａｂｄｓｉ，ｚ．Ｎ．Ｏｌｔｖａｉ，Ｎｅｔｗｏｒｋ ｂｉｏｌｏｇｙ：ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｔｈｅ Ｆ．ｃｅｌｌ＆＃０３９；ｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ【Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗｓ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ， ｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ ｄｉｓｅａｓｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ｒｅｌａｔｅｄ ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＮＰｓ ２００４，５：１０１～ｌ１３． ａｎｄ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，２０１２，１００：２８２－２８８． ［１ ２］肖智勇，周文霞，张永祥．基于网络药理学的抗肿瘤药物发现 【３１］高铸烨，张京春，徐浩，等．用复杂网络挖掘分析冠心病证 策略们．国际药学研究杂志，２０１４，４１：１－５． 候——治法一中药关系叨．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ， ［１ ３］Ｌ－Ｈ．Ｃｈｕ，Ｂ．－Ｓ．Ｃｈｅｎ＂Ｃｏｎｓｔｕｃｔｒｉｏｎ ｏｆ ａ ｃａｎｃｅｒ－ｐｅｒｔｕｒｂｅｄ ２０１０，８：２３８－２４３．ｐｒｏｔｅｉｎ－ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ａｐｏｐｔｏｓｉｓ ［３２】朱秋玲．基于复杂网络技术的慢性心力衰竭证治规律研究ｆＤＩ． ｄｒｕｇ ｔａｒｇｅｔｓ［Ｊ］．Ｂｍｃ Ｓｙｓｔ Ｂｉｏｌ，２００８，２：５６． ． 山东中医药大学，２０１２． ［１４］Ｂ．Ｓｃｈｏｅｂｅｒｌ，Ｅ．Ａ．Ｐａｃｅ，Ｊ．Ｂ．Ｆｉｔｚｇｅｒａｌｄ，Ｂ．Ｄ．Ｈａｒｍｓ，Ｌ．Ｘｕ，Ｌ ［３３】雷蕾，杨策，温先荣，等．基于复杂网络的心绞痛血瘀证中药组 Ｎｉｅ，Ｂ．Ｌｉｎｇｇｉ，Ａ．Ｋａｌｒａ，Ｖ．Ｐａｒａｇａｓ，Ｒ．Ｂｕｋｈａｌｉｄ，Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃａｌｌｙ 方研究叨．世界中医药，２０１３：１１０１—１１０４． ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ＥｒｂＢ３．－ａ ｋｅｙ ｎｏｄｅ ｉｎ ｌｉｇａｎｄ—ｉｎｄｕｃｅｄ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ［３４］ Ｚｈｏｕ，Ｙ．Ｗａｎｇ，Ａ ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｃｏｒｏｎａｒｙ ａｒｔｅｒｙ ｄｉｓｅａｓｅ ｆｒｏｍ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｍｅｄｉｃｉｎｅ ｐｅ卜 ＥｒｂＢ ｒｅｃｅｐｔｏｒ－ＰＩ３Ｋ ａｘｉｓｃＪ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ，２００９，２：ｒａ３１． ［１５】崔洪亮．ｍｉｃｒｏＲＮＡ的肿瘤表达研究及协同网络分析【１）１． ｓｐｅｃｔｉｖｅ：Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ ａｎｄ ｄｒｕｇ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ 中南大学，２０１４． （下转４０页） ［１ ６］王娜．基于数据挖掘技术的肺癌早期预警模型研究 ．郑州大 一３８一 课题研究 高教学刊 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ ２０１５年２Ｏ期 变得脆弱，更加导致学生人格受阻。 （三）忽视不同个体的心理动力——价值观 直以来，学校的心理危机干预重点关注境遇、挫折或者 变化，认为环境是危机源。实则，人的认知、情绪情感、行动和意 志过程都是在一定的心理动力的驱动下进行的，心理动力的不 同，致使在面临同样的外界事件却产生不同的反应。早期关注 的心理动力是价值观，价值观的形成与家庭环境、成熟相关，心 理危机的产生根源在于价值观的偏离，意味着价值观的冲突如 果不能化解或者解除，超过个人心理承受能力，会造成危机，从 而引发突发事件。我国目前处于社会转型时期，中西文化、古今 文化的对峙、冲突等，造成当代青年大学生价值取向的矛盾性。 价值观作为社会意识是由社会存在决定的，当代物质资料的生 产方式对大学生价值取向的影响是决定性的。社会的政治的和 观念的上层建筑及大学生生活的特殊年代、特殊年龄阶段都对 大学生价值观的现状产生重大影响作用。当代大学生价值取向 的矛盾性表现在，认知与践行的矛盾、渴望成才与急功近利的 矛盾、较强的主体意识与相对较弱的辨别能力的矛盾等。 一心理方面的必修课，尤其是面向全体学生心理健康的积极心理 学范畴，把学术、实质、经验基础、学术科学与大学生心理健康 自助的通俗易懂相结合起来，充分发挥学术和生活两大优势， 引导学生做一个高明的自助者。 其次，丰富心理危机干预的内容，教会大学生朋辈识别、应 对心理危机的方法。包括，澄清一般性心理问题和严重心理问 题、心理障碍，使大学生朋辈之间能及时发现自己和他人可能 遭遇的心理困扰和一些基本的应对方法，掌握认知重建等管理 情绪和纾解压力的方法，训练一些应急的处理方法。 最后，加强大学生朋辈预警能力的培养，一方面重视危机 教育，引导大学生朋辈之间相互关心并形成向专业人士求教的 常态化，另一方面提高预防能力，强化应急知识的学习和记忆， 获得经验。在工作常态下，实现依靠学生主体自助的力量，使心 理危机苗头出现之前能够及时平息。 （三）追根溯源，引领价值观培养 大学生处在学习和成长的关键阶段，有着独特的心理特 二、心理危机干预前置举措 （一）以人为本，关注发展中学生的生命状态和心理需要 首先，需要教育者、管理者以平等的身份深入到学生中去， 了解学生想要怎样的引导、陪伴以及可能出现的阶段性的群体 情绪，关注引发学生心理失衡的真实原因，从而帮其树立克服 困难的自助能力，而不是流于形式所谓的专业指导。这里的教 育者、管理者不仅仅包括学生工作系列的辅导员队伍，还包括 基础课教师、专业教师、教务工作人员等所有能跟学生有学业、 业务解除的教育工作者。当然，作为学生工作教师，以人为本的 工作模式是最基础的要求。 其次，加强生命教育和关爱教育。师者，传道授业解惑。道 德教育是教育的基点，其中生命教育和关爱教育更是引导学生 认识生命价值和生活意义，教育学生不仅要重视自己的生命， 更应该关爱其他人的生命，鼓励学生之间多交流，在日常生活 中乐于给予别人点滴关爱，营造融洽的人文环境和氛围。 最后，给予大学生弱势群体更多关爱，将解决心理问题和 解决实际问题结合起来，特别是对生理残疾或家庭缺失的学 生，要给予更多的鼓励和关爱，克服自卑心理，增强其社会责任 感。这就要求，在学生入学之际，就要通过各种手段、渠道了解 学生的基本情况，例如家庭成员结构、家庭经济情况、有无重大 事故、学籍情况等。 （二）重视整体，加强朋辈自助力量。 首先，建设面向全体学生的发展性心理指导主阵地。开设 征，主要表现为自主性与依赖性共存、情感封闭与交往需求相 互交错、理想与现实相矛盾，这些特征又引发出个体自律意识 薄弱和抵抗挫折能力不强，往往会导致错误的价值观。这就说 明，引领学生重塑价值观，形成与环境相协调的世界观、人生 观，养成健全的人格和积极的品质，能够对潜在的心理危机发 生免疫作用。 （四）完善体系，建立科学的危机监测、评估体系和应急预 警系统 目前高校教育者和管理者在处理危机事件时还存在很多 理论和制度上的真空，比如，重视事后处置而忽视事前预防、关 注事件损失而忽视背后原因，这都是缺少科学有效且规范化的 预测评估体系和预案预警系统的表现。根据学生的心理状况、 学业状况和家庭状况等条件为学生建档立志，建立科学的危机 监测、评估体系和应急预警系统是有效预防突发事件的首要预 防机制和必备基础，目的是尽可能避免危机，以及在危机发生 之前提高学校的快速反应能力，最大限度减少损失。 参考文献 ［１】徐隽．高校心理危机干预的逻辑与盲点【Ｊ＿１．宁波职业技术学院 学报，２００９（１）：１０１—１０５． ［２］刘波涛．我国高校突发事件的现状与成因分析［ＭＩ．法制与社 会，２ＯＬＯ（５）：６４—６８． 【３】曹占霞．和谐校园下高校突发事件预警机制探究『Ｊ１．重庆航天 职业技术学院学报，２０１１． ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ａｎｄ ｓｉｇｎａ｜ｌｉｎｇ ｃｉｒｃｕｉｔｓ ｉｎ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔ－ （上接３８页） ｏｆ ｅｔｈｎｏｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ。２０１４．１５１：６６—７７． ｗｏｒｋｓ［］Ｊ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００２，１８ ｓｕｐｐｌ １：２３３２２４０（２３８）． ［３ｓｉｓ．Ｂａｎｄｙｏｐａｄｈｙａｙ，Ｒ．Ｋｅｌｌｅｙ，Ｉ．Ｔ，Ｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇ ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｎｅｔ－ ｓｉｕｍ ｏｎ Ｂｉｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｐａｃｉｉｃ Ｓｙｍｐｏｓｉｆｕｍ Ｏｎ Ｂｉｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ２００６． ｉｎｇ ＨＩＶ－１ ｌａｔｅｎｃｙ ａｎｄ ｒｅａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｉｎ：Ｐａｃｉｆｉｃ Ｓｙｍｐｏ— ［３５１ｓ．Ｒ．Ｍｏｄｉ，Ｄ．Ｍ．Ｃａｍａｃｈｏ，Ｍ．Ａ．Ｋｏｈａｎｓｋｉ，Ｇ．Ｃ．ＷＭｋｅ￣Ｊ．１． ｗｏｒｋｓ ｄｕｒＣｏｌｌｉｎｓ，Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｓＲＮＡｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂｉｏｌｏｇｙ ａｐｐｒｏａｃｈ叨．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅ－ ｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１ １，１０８：１５５２２－１５５２７． ［３９１ｘ．Ｋ，Ｘ．Ｈ，Ｄ．Ｄ；Ｚ．Ｓ，Ｗ．ＪＺ．Ｑ，Ｈ．Ｌｃ．Ｈ Ｒ，Ｈ．Ｚ，Ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ／ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｓｗｉｔｃｈ ｉｎ ｔｈｅ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ ［３６］Ｍ．Ｄ＿Ｄａｌｇａａｒｄ，Ｎ．Ｗｅｉｎｈｏｌｄ，Ｄ．Ｅｄｓｇ？ｒｄ，Ｊ．Ｄ．Ｓｉｌｖｅｒ， Ｈ Ｐｅｒｓ，Ｊ．Ｅ．Ｎｉｅｌｓｅｎ，Ｎ．Ｊ？ｒｇｅｎｓｅｎ，Ａ．Ｊｕｕｌ，Ｔ．Ａ．Ｇｅｒｄｓ，Ａ．Ｇｉｗｅｒｃ— ｍａｎ，Ａ ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｍｅｎ ｗｉｔｈ ｓｙｍｐｔｏｍｓ ｏｆ ｔｅｓｔｉｃｕｌａｒ ｄｙｓｇｅｎｅｓｉｓ ｓｙｎｄｒｏｍｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｂｉｏｌｏｇｙ ｉｎｔｅｒ＝ ｍｕｌｔｉｃｅｌｌｕｌａｒ ｏｒｇａｎｉｓｍｓ［Ｊ］．Ｐｌｏｓ Ｃｏｍｐｕｔ Ｂｉｏｌ，２００６，２：ｅ１４５－ｅ１４５． ［４０］Ｈ．Ｘｕｅ，Ｂ．Ｘｉａｎ，Ｄ．Ｄｏｎｇ，Ｋ．ｘｉ乩Ｓ．ＺｈｕＺ．Ｚｈａｎｇ，ＬＨｏｕ，Ｑ．Ｚｈａｎｇ，Ｙ． Ｚｈａｎｇ，Ｊ．ＤＪ．Ｈａｎ，Ａ ｍｏｄｕｌａｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ａｇｉｎｇ［］ｊ．Ｍｏｌｅｃｕ－ ｌａｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ｂｉｏｌｏｇｙ，２００７，３：１４７． ｐｒｅｔａｔｉｏｎ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｇｅｎｅｔｉｃｓ［Ｊ］．ｊｍｅｄｇｅｎｅｔ，２０１ １． ［３７］Ｔ．Ｉｄｅｋｅ￣Ｏ．Ｏｚｉｅｒ，Ｂ．Ｓｃｈｗｉｋｏｗｓｋｉ，Ａ．Ｆ．Ｓｉｅｇｅｌ，Ｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇ ．．４０ ．
