德州农工大学系统从美国国立卫生研究院(NIH)获得了119万美元的拨款，用于开展多学科合作，研究基因组学、营养和健康之间的复杂联系。了解这些联系将有助于癌症和其他疾病的诊断和治疗。

文理学院统计系助理教授杨妮博士将担任这项工作的首席研究员。该项目旨在创建一个解释和关联新遗传信息的工具集，标题为“单细胞数据的贝叶斯差分因果网络和聚类方法”。该项目的共同研究员将是农业与生命科学学院营养学系、生物化学与生物物理学系特聘教授兼艾伦教授Robert Chapkin博士，以及兽医医学与生物医学学院兽医综合生物科学系副教授James Cai博士。该项目旨在推进单细胞数据科学，研究一个有机体中单个细胞之间的基因和基因表达的差异。由于癌症起源于单个细胞的基因异常，科学家们相信单细胞数据科学将揭示重要的医学信息。

美国国家卫生研究院的这一奖项与德克萨斯州癌症预防与研究所(CPRIT)的一项未决拨款挂钩，用于评估癌症中的基因-环境-生活方式相互作用。Chapkin正在与德克萨斯农工大学生物科学与技术研究所执行主任Ken Ramos医学博士合作开展这项工作。拉莫斯和查金还向CPRIT提交了一项600万美元的赠款，名为“基因-环境-生活方式与癌症的相互作用”，以创建一个新的癌症研究卓越区域中心。

NIH拨款的目标和人员将补充德州农工大学建立的单细胞数据科学核心，该核心将作为共享资源设施。单细胞技术的目的和目标单细胞RNA测序和空间谱分析等新技术的出现，为研究多细胞生物单细胞的基因调控和细胞分化提供了多种方法。Ni将与学生和博士后一起领导这项工作，开发和实施新的统计方法，利用单细胞rna测序数据发现因果基因调控和分子细胞类型。我们还将与博士们密切合作。

他说:“我们希望能够解决现实生活中的生物和生物医学问题。”“我们需要新的方法来比较单细胞水平上的分子差异，因此我们可以转化单细胞RNA测序和空间作图的先进知识，以改善疾病的诊断、治疗和预防，”Ni说。Robert Chapkin博士是单细胞技术和高通量基因组测序项目的共同首席研究员之一。(德州农工大学农业公司劳拉·麦肯齐摄)单细胞技术和高通量测序使生物学的全新领域成为可能，如“深度表型”和个性化医疗。

Chapkin说:“在这些应用中，大数据为包括癌症在内的各种疾病的治疗提供了见解。”单细胞数据允许检测细胞间相互作用，基因网络和组织样本中基因表达的空间组织。Chapkin说:“人们一致认为，单细胞多组学数据(在分析过程中结合不同组的数据集)和空间信息将推动肿瘤学的下一代解决方案。”他说，这种单细胞多组学研究是高度创新的。

Chapkin说:“这将有助于描述以前无法接近的临床现象，例如癌症异质性的‘深层景观’，这将揭示更多关于肿瘤微环境动态的信息。”Ni说，该项目的一个长期目标是开发新的统计方法，用于生成和评估不同样本组的复杂细胞过程的新假设，如疾病亚型和治疗组。

具体来说，Ni说该团队将致力于设计和验证贝叶斯网络和聚类模型。新的统计模型和相关分析工具将有助于准确描述不同实验条件下单细胞水平的基因调控和细胞分化响应实验干预的变化。“如果没有这样的工具，从机制上理解基因调控活动和细胞分化可能仍然很困难，”他说。“提出的方法将广泛适用于在不同的实验条件、疾病亚型和治疗组下产生的一系列数据。”单单元建模和连接该项目将利用单细胞RNA测序数据识别变量和可能的关系，开发人类遗传学、计算统计学和数据科学之间的接口。

贝叶斯网络模型管理一组变量的概率和因果规则。一个例子是代表疾病及其症状之间可能关系的贝叶斯网络。“在贝叶斯网络模型中，首先你要确定你想要解决的问题中的主要变量，”Ni解释道。然后你指定或学习网络的结构，这是所有确定的变量之间的因果关系。之后，你就可以确定控制这些变量之间关系的概率规则。”蔡也是工程学院电气与计算机工程系的附属教员，蔡实验室的成员开发了分析框架，以研究从各种类型的细胞收集的单细胞基因组数据。在这个项目中，他将发挥桥梁和协调作用，连接统计学家和分子生物学家，创建人类遗传学、计算统计学和数据科学之间的接口。分享结果倪将通过开源软件、会议演示、研究生和本科生教育和指导，以及举办跨学科研讨会和专题讨论会等方式，领导更广泛地传播该项目的成果。

他指出:“我们正在安排这些研讨会，为STEM领域代表性不足的学生提供旅行津贴，并鼓励他们参与。”为了帮助培养下一代研究人员、统计学家和数据科学家，提高公众的统计素养和参与程度，还将举办旨在吸引本科生的数据科学竞赛。他说:“我还计划开发一门关于因果网络的新研究生课程，并监督博士后、研究生和本科生的研究。