本人于2015年9月18日至2016年9月19日在美国Channing Division of Network Medicine, Harvard Medical School从事为期1年的访问学习。得到了国家留学基金委的资金支持，西安电子科技大学计算机学院、生物信息研究所的帮助。在美国东北大学复杂网络研究中心助理教授、哈佛医学院网络医学部副研究员Amitabh Sharma的指导下开展生物网络大数据分析工作。期间的主要经历、收获总结如下：
一、访问机构及导师简介：
Channing Division of Network Medicine隶属于美国布里格姆和妇女医院，是哈佛医学院教学医院。主要研究领域：通过数据集成、生物网络、系统生物层面来定义、研究复杂疾病的致病机理；基于疾病的致病机理分类复杂疾病，并基于这些计算方法来发展新的疾病诊疗技术。该机构可以为我的研究工作提供本领域最优质的科研平台，包括网络模型、计算方法、生物数据以及临床试验。
导师Amitabh Sharma隶属于美国东北大学复杂网络研究中心，哈佛医学院、布里格姆和妇女医院。同时与哈佛物理系、计算机和信息科学学院、医学系和布里格姆和妇女医院联合开展交叉领域研究工作。参与提出“网络医药”的概念，成功构建了人类疾病网络、药物网络等。其工作有以下特点：
-
研究工作涉及网络科学、计算方法以及生物技术等交叉研究领域，为网络医药研究全方位、最优质的科研平台；
-
研究工作与我要开展的复杂疾病控制干预研究完全吻合。前期已经开展了紧密相关的研究工作，主要包括：
-
基于其可控性成果Nature 473,167-173 2011等，我们探讨了节点控制能力显著性J.Stat. 04,P04011 2012、Sci.Rep. 4,5399 2014以及结构控制鲁棒性问题Europhysics Letters 101(5),58003 2013；
-
基于其网络医药成果Nature Rev.Gen. 12,56-68 2011等，我们开展了复杂疾病研究BMC Sys. Bio.,7 2013、Plos One, 9(1) 2014。
二、主要开展的科研工作：
在美国哈佛医学院、网络医学研究中心开展复杂疾病控制干预研究。目前已经与Amitabh Sharma和Yangyu Liu 研究员合作进行以下两项工作：
1. 疾病核心模块检测与分析。
基于Amitabh Sharma所完成的疾病模块分析工作[Science 347:6224, 1257601-1 2015]，重点关注疾病模块的连通性，基于LCC z-score 识别疾病模块的驱动核心（如图1所示），验证其生物功能特异性，并应用于急性哮喘疾病控制中。
图1 疾病核心模块识别
2. 多层生物网络上的一致控制流模式研究。
基于Yangyu Liu的复杂网络可控性成果[Nature 473,167-173 2011]等，构建多层细胞组织特异的调控网络，分析、量化一致控制流模式，开发一致控制流检测算法，基于统计分析获取多层网络的干预策略（如图2所示）。
图2 一直控制流模式
这两项工作的模型和算法设计工作均已完成，并在真实、合成数据上进行了分析、验证，后期需要进一步的生物验证以及数据统计、整理。近期都有望获得突破性进展，取得具有一定影响力的优秀科研成果。
三、回国后的后续研究计划：
将以西安电子科技大学“计算机科学与技术”国家一级重点学科、“985优势学科创新平台”为支撑，围绕生物网络控制问题开展持续、深入的研究工作。进一步关注网络的控制干预与扰动分析，将数据挖掘算法以及复杂网络分析技术应用到人类复杂疾病动态过程的分析中去，为深入理解疾病机理和调控方式提供新的思路。
所在的研究组已主持、完成生物信息学领域的国家自然基金项目重点1项、重大培育1项。与中科院数学所、生物物理所、上海生科院以及加拿大University of Guelph、美国Virginia Polytech University等生物信息研究机构确立了长期、密切的合作关系。将作为成员长期从事计算生物信息学研究工作，积累相关的模型、算法及数据分析经验，提高承担更高级别科研课题的能力，为学科建设和人才培养提供更好的条件。
