超过100,速庋比 Heli提高10倍。设计一套多数据模型下轻量级 密文域上的计算协议,达到可严格证明的CCA2安全,比 Brakerski 公钥全同态加密方案速度提高1~2倍,通信开销减少40%80% 有关说明:由中国科学院作为推荐单位组织申报 6.乳腺癌精准医学中的数学模型与算法研究 研究内容:针对乳腺癌化疗耐药与进展转移临床关键问题, 基于多组学大数据,开发数据处理、刻画与分析的新模型与新算 法,构建调控网络,预测关键通路和基因,解析分子机理,设计 个体化的精准诊疗策略。综合运用非线性随机分析、图论和组合 优化,设计组学数据重构高精度算法,研究面向生物网络的图模 型及其理论,结合多组学数据开发刻画调控网络异质性的优化模 型及相应的组合优化算法,研究化疗耐药与进展转移的分子调控 机制;挖掘特异性关键通路和驱动基因并进行体内体外功能验证, 研究分子机理并探讨其临床意义。 考核指标:构建基于多组学数据的数学理论和算法体系,建 立中国人群乳腺癌高精度多组学数据库,开发精确定量重构组学 数据的新型组合优化算法,构建刻画复杂生物网络的图模型及其 理论体系,开发基于多组学数据的调控网络构建与解析算法、癌 症关键通路和驱动基因预测算法。成果应用于乳腺癌化疗耐药及 进展转移研究,构建乳腺癌耐药转移基因调控网络体系,揭示进 展转移新理论;发现5~7个与化疗耐药与进展转移相关的特异性 新靶点;发现3~5个分子标志物,实现临床应用;构建乳腺癌预 7— 7 — 超过 100，速度比 Helib 提高 10 倍。设计一套多数据模型下轻量级 密文域上的计算协议，达到可严格证明的 CCA2 安全，比 Brakerski 公钥全同态加密方案速度提高 1~2 倍，通信开销减少 40%~80%。 有关说明：由中国科学院作为推荐单位组织申报。 6. 乳腺癌精准医学中的数学模型与算法研究 研究内容：针对乳腺癌化疗耐药与进展转移临床关键问题， 基于多组学大数据，开发数据处理、刻画与分析的新模型与新算 法，构建调控网络，预测关键通路和基因，解析分子机理，设计 个体化的精准诊疗策略。综合运用非线性随机分析、图论和组合 优化，设计组学数据重构高精度算法，研究面向生物网络的图模 型及其理论，结合多组学数据开发刻画调控网络异质性的优化模 型及相应的组合优化算法，研究化疗耐药与进展转移的分子调控 机制；挖掘特异性关键通路和驱动基因并进行体内体外功能验证， 研究分子机理并探讨其临床意义。 考核指标：构建基于多组学数据的数学理论和算法体系，建 立中国人群乳腺癌高精度多组学数据库，开发精确定量重构组学 数据的新型组合优化算法，构建刻画复杂生物网络的图模型及其 理论体系，开发基于多组学数据的调控网络构建与解析算法、癌 症关键通路和驱动基因预测算法。成果应用于乳腺癌化疗耐药及 进展转移研究，构建乳腺癌耐药转移基因调控网络体系，揭示进 展转移新理论；发现 5~7 个与化疗耐药与进展转移相关的特异性 新靶点；发现 3~5 个分子标志物，实现临床应用；构建乳腺癌预