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  • 张涛 ( 教授 )

    个人主页 http://faculty.sdu.edu.cn/zhangtao6/zh_CN/index.htm

  •   教授   博士生导师   硕士生导师
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生命历程流行病学理论与方法研究

课题组长期致力于慢性非传染性疾病(心血管疾病、恶性肿瘤)危险因素的累积效应和关键/敏感期识别、因果路径、组学标记物和预测模型研究。近年来,主持国家自然科学基金3项和省部级课题4项。发表SCI论文60余篇(中科院JCR-1区论文10篇)发表在Circulation Research2篇)、Hypertension5篇)、DiabetologiaDiabetes,obesity&metabolismAtherosclerosisJAHA2篇)、J Proteome Res(单篇被引100余次)、Metabolomics等,相关研究学术引用1200余次(H指数=20i10指数=30),获得国家发明专利7项。研究成果发表在Circulation Research2017;120(10):1614-1621)和Hypertension2017;69(4):691-696)的论文,同期编辑部配发评论文章。发表在Hypertension2018;72(1):93-101)的生命历程流行病学研究入选杂志高影响力论文。

1. 生命历程流行病学纵向队列数据的轨迹分析研究

在心血管疾病纵向队列设计下,研究适合稀疏和不规则生命历程纵向数据的轨迹分析方法,包括混合效应模型、潜在类别混合模型,并提出10种轨迹分析指标,通过增长曲线函数求积分计算曲线下面积(AUC作为危险因素的长期累积负担,求一阶导数计算每个年龄点的线性斜率作为识别关键/敏感期的依据。研究生命历程中心血管代谢性危险因素影响CVD发病的累积效应和关键/敏感期,为CVD病因预防方法和早期干预最佳时机的识别提供了科学依据。研究成果发表在Hypertension2篇)、DiabetologiaJAHAPediatric Obesity,其中20187月发表在AHA一区期刊 Hypertension2018;72(1):93-101)的研究入选杂志高影响力论文。

2.生命历程流行病学因果推断研究

基于Cross-lagged通径分析和中介分析研究了生命历程流行病学中的心血管代谢性危险因素的时序关系和因果路径。阐明了儿童期体重指数BMI→胰岛素的因果时序关系,及其对成年期CVD风险的长期作用。证实了生命历程早期的超重与成年期左心室肥厚的关联是通过成年体重和血压的中介效应起作用。此外,研究发现胰岛素敏感性肥胖(即健康肥胖)人群未来发生CVD风险显著低于胰岛素抵抗性肥胖人群,证实了胰岛素抵抗修饰了肥胖→CVD风险(高血压、糖尿病和代谢综合征)之间的关联性。提出了一种贝叶斯网络的简化建模方法用于因果推断,通过非酒精性脂肪肝和代谢综合征的双向因果研究进行验证。研究成果发表在Circulation Research2篇)、Hypertension3篇)、Diabetes Obes MetabAtherosclerosis,为心血管疾病预防和危险因素的因果路径研究提供了重要参考。

3.高维组学数据中生物标记物和预测模型研究

围绕恶性肿瘤(卵巢癌、食管癌)和心血管疾病的代谢组学和表观遗传学研究,建立了高维组学数据处理和统计建模的技术流程,通过统计模拟和实际数据分析,研究了包括随机森林、偏最小二乘、遗传算法、模糊聚类等多种统计学习方法。基于UPLC-MS代谢组学技术,发现了22个卵巢癌诊断的尿液代谢组标记物,以及4个用于临床卵巢肿瘤良恶性鉴别的血液代谢组标记物,其中2-哌啶酮是经细胞实验验证的新型生物标记物,研究成果发表在J Proteome Res(被引100次)、Clin Chim Acta(被引57次)、Acta Oncol。还提出了食管癌高发区人群筛查、早期诊断和癌前病变进展的代谢组标记物和预测模型,研究成果发表在Metabolomics2016;12:116),获批7项国家发明专利。在肥胖表观遗传学研究上,基于表观遗传学纵向数据发现了26BMI→CpGDNA甲基化位点, 研究成果发表在Circulation Research


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