近年来，研究将某些基因的表达与癌症、糖尿病等复杂疾病相联系，为医学治疗和药物发现带来了新的希望。
然而，来自不同细胞类型和组织的基因表达数据集往往是孤立的，未能揭示出重要的多组织连接，例如大脑与肠道之间的关系。
现在，范德比尔特大学医学中心和剑桥大学的研究人员开发了一种“输入”方法，可以从更易获得的组织（如全血）预测难以获取的组织（如大脑）中的基因表达。
他们的深度学习/机器学习方法，称为超图因子分解（HYFA），揭示了大脑和胃肠道之间的共同基因表达模式，并确认了血液中某些基因的表达是大脑阿尔茨海默病的标志物。
科学家们在《自然机器智能》杂志7月刊的封面上发表了一篇论文，指出在广泛的组织和细胞类型中重建和预测未测量的基因表达的能力“可能会加深我们对复杂特征分子起源的理解”。
“随着分子数据的不断增加，我们需要一种整合这些大型数据集的方法，”VUMC遗传医学部的埃里克·加松博士表示，他与剑桥大学的Pietro Liò博士共同撰写了这篇论文。
Gamazon表示：“我们的方法使得生物标志物的发现和药物再利用研究成为可能。”
这项研究发现并验证了新的基因变异，这些变异能够调节特定组织和细胞类型中的基因水平，可能是复杂疾病及其并发症的基础。
Gamazon是基因表达数据开发和应用的领导者，也是美国国立卫生研究院共同基金国际基因型-组织表达项目的贡献者。
他和同事们，包括南希·考克斯博士、玛丽·菲利普斯·埃德蒙兹·格雷遗传学教授及VUMC遗传医学部主任，之前分析了来自多个组织的转录组数据，以确定神经内分泌和胃肠道对精神疾病的影响。
目前的论文由Gamazon实验室的生物信息学科学家Phillip Lin共同撰写，将研究推向了新的高度。
Gamazon表示，基因表达归算的深度学习方法“有望为人类生理学提供系统范围的视角”。“随着研究、机构和联盟不断产生这些资源，它还可以加速大规模组织和细胞型基因表达生物库的整合。”
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《科学家们创新了一种技术以预测各类组织和细胞的基因表达》能对你有所帮助！
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