2020年6月9日，中科合创(北京)科技成果评价中心组织专家，在昆明召开了由昆明理工大学完成的“代谢组学数据处理关键方法研究及其在医药领域的应用”项目科技成果评价会。专家审阅了项目方提供的资料，听取了技术总结报告，经质询，答疑和讨论，形成如下意见：

　　一、项目成果资料齐全、完整，符合科技成果评价要求。

　　二、该项目在国家自然科学基金、昆明理工大学高层次人才引进等项目的资助下，围绕代谢组学数据处理所面临的几个关键问题开展研究，在代谢组学数据处理新方法的提出和发展及其应用方面做出了以下创新性强的研究工作。

　　1、创新性地建立了一系列代谢组学数据处理模型集群分析新方法。一是建立了基于随机变量组合的变量重要性分析方法、基于稀疏正则化的稳健的变量选择方法，解决了代谢组学潜在生物标记物筛选中生物标记物筛选不稳定、代谢物之间组合效应无法体现等问题。二是建立基于准确率-召回率曲线的类不平衡数据分析评价准则，解决常规算法无法对类失衡数据进行合理分类的问题。三是建立将交互验证的决定系数与模型稳定性指标相结合对模型进行评价的方法，切实有效地避免分类模型建立过程中出现模型过拟合。

　　2、代谢组学高通量分析方法和数据处理手段在疾病诊疗中的应用。应用项目已建立的方法，提高了疾病分类模型和潜在生物标志物筛选的准确性和稳定性。发现了2型糖尿病并发动脉粥样硬化的5个关键因子。找到了与颅脑损伤并发认知障碍密切相关的9个关键的代谢物和5条重要的代谢通路，该工作得到了Nature Reviews Neurology的正面评述。通过鼻咽癌患者放疗前后的代谢足迹跟踪研究，提出了基于代谢组学对患者的预后情况进行跟踪和预测的新策略。

　　3、代谢组学分析方法在中药材质量控制方面的应用。将先进的仪器分析技术与代谢组学数据处理方法相结合，表征橘皮在整个生长期随时间变化的次生代谢足迹，揭示陈皮、青皮的最佳采收时间。基于石菖蒲与水菖蒲的代谢指纹图谱差异，建立二者的分类模型，提出石菖蒲易混淆品的鉴别方法。采用偏最小二乘回归方法描述石菖蒲清除自由基活性与代谢指纹图谱之间的谱效学关系，筛选得到石菖蒲清除自由基的活性成分。

　　该项目发表学术论文20篇，其中JCR一区2篇，并有1篇入选ESI高被引论文;累计SCI影响因子65.32，总被引用353次，他引266次。项目组成员2人分别入选云南省“万人计划”和“千人计划”，1人晋升教授，1人晋升副教授，培养硕士研究生10余名。

　　综上所述，该研究成果在疾病临床诊断及干预、中药质量控制等研究技术领域达到国际先进水平。专家组一致同意通过评价。

专家组成员

　　李干鹏　云南民族大学教授

　　李灿鹏　云南大学教授

　　阚　欢　西南林业大学教授

　　左之利　中国科学院昆明植物研究所副研究员

　　胡永金　云南农业大学教授

　　赵声兰　云南中医药大学教授

　　祝红昆　云南产品质量监督检验研究院正高级工程师