我院孙晓波副教授及其团队的研究论文“A Machine Learning Approach to Brain Epigenetic Analysis Reveals Kinases Associated with Alzheimer's Disease”近期在国际顶级期刊《Nature Communications》(IF=12.121)上发表。孙晓波为该论文的第一作者及通讯作者。
该研究利用人类全基因组表征相关性研究（Epigenome-Wide Association Studies）大数据结合机器学习方法去预测和发现潜在的与阿兹海默症相关的基因位点磷酸化改变情况，并发现基于传统EWAS芯片测序未能发现的与磷酸化激酶相关的基因位点。此法现为大规模寻找与阿兹海默症相关的表征基因改变的位点,及深入了解阿兹海默症发病原理提供了突破性的方法和工具。
孙晓波毕业于埃默里大学，主要从事股票期货期权日内高频算法交易以及机器学习,统计建模，大数据工具等在生物统计及医学信息学方面应用的研究。《Nature Communications》是国际顶级学术期刊《Nature》发行的子刊，其目的在于发布颇具综合性并代表某一领域重大进展的研究论文。作为国际综合性期刊类别中的顶级杂志，在谷歌学术最新发布的2020年全球学术期刊h指数（h-index）排行榜中，《Nature Communications》位列第七位。
