【获奖者科研概况】

张文娟，通识教育学院数学教研室，讲师，应用数学硕士；研究方向：生物信息学、大数据技术。

主持完成校级科研项目1项，参与完成国家级科研项目1项，发表论文8篇。

【获奖成果简介】

《DRIMC: an improved drug repositioning approach using Bayesian inductive matrix completion》发表于《Bioinformatics》（ISSN：1367-4803），该期刊在中科院SCI分区小类（数学与计算生物学）中属于一区期刊，影响因子：6.937。文章刊发在2020年第9期。

【成果内容提要】

新药物的发现是一个费时、费力的过程，而且风险比较大。近几十年来，大约30%的新药失效是由于临床试验中发现的安全问题造成的。旧药新用是指重新发现现有药物的新适应症。由于旧的药物在临床试验中已经通过了安全性测试，而且可以降低总体开发成本，缩短开发时间，所以对旧药新用的研究是一个很热门的话题。该成果是基于生物医药大数据，提出了一种使用贝叶斯归纳型矩阵补全的旧药新用预测方法。通过归纳型矩阵补全对药物-疾病对的关联概率进行建模，对三个基准数据集进行了全面的实验，与六种最新方法相比，DRIMC提高了预测准确性，为旧药新用研究提供了新的途径。

该成果荣获我校第十二届社会科学优秀成果奖三等奖。

（通讯员/李薇 王双燕 内容审核/暴士蕊 窦文彤 刘宏伟）