近日，我院彭理副教授团队在生物信息数据分析处理方向取得新进展。最新研究成果论文“RNMFLP: Predicting circRNA-disease associations based on robust non-negative matrix factorization and label propagation”，被国际公认的《Briefings in Bioinformatics》权威期刊录用，该期刊2021年影响因子/JCR分区：11.622/Q1，是生物信息处理领域的国际顶级权威期刊。

近年来，随着RNA-seq技术的发展，一种具有新拓扑结构的环状RNA（circRNA）引起了研究人员广泛关注。circRNA被发现是正常细胞分化和组织稳态以及疾病发展中的重要参与者，在癌症等人类复杂疾病中起着至关重要的作用。探索环状RNA与疾病之间的关系，对于寻找疾病的发病机制和治疗方法具有重要意义。该研究成果提出了一种基于鲁棒非负矩阵分解和标签传播的RNMFLP方法，用于识别潜在的疾病与环状RNA关联。实验结果表明，RNMFLP相对其他五种新颖方法表现出更高的预测准确性，能有效识别疾病相关的环状RNA。针对肺癌、肝细胞癌和结直肠癌的案例研究进一步证明，该研究成果能为医学研究提供可靠的circRNA候选基因，并减少湿实验的盲目性。

这项研究得到了国家自然科学基金（61902125,62002111），湖南省教育厅项目（19C1788, 21B0453）的资助。