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疾病发作的过程被理解为器官,细胞和基因之间复杂相互作用网络的状态转变。已经提出了一种称为动力网络生物标志物(DNB)的方法,以通过重点关注基因mRNA表达水平,激素浓度等中的“波动”来检测前酶疾病。已经证明了DNB的有效性。另一方面,当检测到这种前疾病状态时,没有关于预防性治疗的研究。我们的目标是将DNB理论扩展到多阶段过渡,开发其互补理论,例如时空信息转换学习和能量景观分析,然后通过结合DNB理论和控制理论在疾病前状态中建立预防网络处理。

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