面向中医药高维小样本的多组学数据融合方法初探

作     者：王念 俞成诚 杨虎 王忠 刘骏 

作者机构：中国中医科学院中医临床基础医学研究所 中央财经大学信息学院 

出 版 物：《中国中药杂志》 (China Journal of Chinese Materia Medica)

年 卷 期：2025年第1期

页      面：278-284页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1006[医学-中西医结合] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(82474682) 中国中医科学院科技创新工程项目(CI2021A05033) 

主　　题：多组学 中医药 数据融合 高维小样本 

摘      要：随着大数据和人工智能技术的发展，组学技术在中医药研究中的广泛应用生成了大型实验数据集，跨尺度寻找海量数据之间的关联成为可能，由此也逐步进入数据密集型研究范式。重视技术及算力工具的多组学数据融合分析模式作为新兴方法之一，或许是该领域的突破点。中医学的整体观念与多组学数据融合的理念呈现相似之处，但其数据类型呈现高维小样本特征，因此需要通过降维等的方式对数据进行处理。目前的挑战是如何选择适合数据的分析方法，增加对生理功能和疾病诊疗过程的系统理解。因此该文通过对多组学数据融合的理论和框架进行探索，分析中医药高维小样本多组学数据融合的方法，拟为中医药的发展提供思路。