近日，金融与统计学院统计与数据科学系毛善骏助理教授，与信息科学与工程学院曾湘祥教授、金融与统计学院2024级硕士研究生杨顺淇、2022级硕士研究生胡凌一、2021级本科生陈鹏舟合作的题为“AJGM: joint learning of heterogeneous gene networks with adaptive graphical model”的论文在生物信息学领域高水平期刊Bioinformatics, Volume 41, March 2025发表。

基因共表达网络是解析生物通路及基因间功能关联的重要工具。单细胞基因表达数据具有异质性，反映了细胞来源于可能未知的生物学亚类。这一特性促使研究者采用混合高斯图模型（Gaussian Graphical Model, GGM）实现基因调控网络的重构与样本亚类的划分。然而，现有方法忽略了不同亚类网络的异质性，也没有充分挖掘跨亚类共享网络的同质性。

本研究提出一种自适应图模型（Adaptive Joint Graphical Model, AJGM），用于从具有异质性的单细胞或群体基因表达数据中推断多维度基因调控网络。该模型通过引入表征全局共享关系的总体网络，并基于自适应权重建立亚类特异性网络与总体网络的连接架构，从而强化跨亚类共享基因关系的识别能力，显著提升网络重构精度。模拟实验中，AJGM在样本聚类和网络推断方面均优于现有方法，特别是在共享调控关系的识别能力方面表现突出。我们将其应用于三阴性乳腺癌基因表达数据，不仅能有效划分不同特征的癌症亚类，还成功验证了已知的致癌通路，并发现了新型枢纽基因，这些基因在功能上显著富集于细胞周期调控等关键生物学过程，为肿瘤研究提供了新的分子视角，对挖掘疾病的致病机理有着重要的生物学意义。

Bioinformatics是生物信息学领域高水平期刊之一，属于中国数学会T1等级期刊，由牛津大学出版社于1998年创刊，主要关注基因组生物信息学与计算生物学的前沿进展，收录跨学科研究，涵盖计算机科学、数学、统计学在生物领域的应用。

图为毛善骏助理教授。

毛善骏，香港中文大学统计学博士，湖南大学金融与统计学院统计与数据科学系助理教授。研究领域包括统计计算、生物统计和生物信息学等。在Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、Computational Statistics and Data Analysis、Journal of Theoretical Biology等国内外学术期刊发表论文10多篇，主持了国家自然科学基金青年项目，国家统计局全国统计科学研究项目、湖南省自然科学基金青年项目等国家级、省部级课题共5项。