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科学家使用深度进修模子探究药物与多组学数据间的联系关系
日期:2023-02-16 来历:本站 供稿:现代医学与大众卫生处 作者:治理员 种别:译文
患有糖尿病等基础疾病患者的药物反映模式是相对于繁杂的,可能触及多个器官及因素,而年夜部门影响机制仍旧是未知的。最近几年来,表型及多组学筛查可用在展现疾病特性,并为研究药物于疾病进展中阐扬的作用机制提供了新的手腕。然而,多组学数据阐发面对着数据降维、数据异质性与整合坚苦等多方面挑战。 近期,丹麦哥本哈根年夜学研究团队开发了一个基在深度进修的框架,即MOVE(multi-omicsvariational autoencoders),而且将其运用在789名刚被诊断患有2型糖尿病患者的多组学表型数据,旨于探究药物与组学表型之间的瓜葛。该团队开展了一系列实验,利用MOVE探究20多种常见的糖尿病用药的药物组学联系关系特性。研究成果显示,二甲双胍与2型糖尿病的12个临床标记物均有显著联系关系,且与7个卵白显著相干。此外,还有发明二甲双胍及奥美拉唑与微生物组之间有显著联系关系。研究团队指出,可以基在此类联系关系来量化药物相似性,发明新的潜于生物标记物,可能协助疾病诊断或者增长医治有用性。相干研究成果在2023年1月2日以“Discovery of drug–omics associations in type2 diabetes with generative deep-learni永汉镇云顶集团-ng models”为题发表于《Nature Biotechnology》杂志上。 论文链接:https://www.nature.com/articles/s41587-022-01520-x 注:此研究结果摘自《Nature Biotechnology》,文章内容不代表本网站不雅点及态度。-永汉镇云顶集团-