Identificar nuevos genes que contribuyen a la secuenciación integrada de Oxom y el riesgo de esclerosis sistémica de aprendizaje automático

La esclerosis sistemática (SSC) es una enfermedad autoinmune grave con causas genéticas complejas. Se han identificado algunos contribuyentes genéticos, pero otros son desconocidos, que han interrumpido el desarrollo de remedios específicos. En un nuevo estudio Publicado En Anales de las enfermedades reumáticasInvestigadores de la Facultad de Medicina de Bayler e instituciones asociadas utilizaron enfoques complementarios que integran las máquinas de secuenciación de intoma y de acción evolutiva para identificar los cambios en proteínas en el SSC y sus respectivos mecanismos.

Los estudios previos de asociación de genoma de todo el genoma (GWAS) que analiza la frecuencia de las variantes genéticas comunes reflejan los contribuyentes genéticos más fuertes ubicados en la región del antígeno de leucocitos humanos (HLA) en el cromosoma seis. En este estudio, el primer autor Dr. Investigadores dirigidos por Shamika Katekar realizó GWAS utilizando 2,559 casos de pacientes SSC y 893 casos de salud en el Registro de la Familia de Scleroderma y el repositorio de ADN en el Centro de Ciencias de la Salud de Texas en Houston y utilizando datos de secuenciación ECOM de 893 casos de salud. Su objetivo es encontrar novedosas jean y variantes raras que contribuyan al riesgo de SSC.

"In fact we were surprised and excited, the discovery and replication of MICB, a gene within the HLA area, but classical HLA was acting independently of the genes. MICB was not previously implicated in systemic sclerosis, and its identity represents a novel genetic contribution and a potentially reactive goal," said a novel genetic contribution and a potentially prohibitory goal, "said a novel genetic contribution," called the supporters De una proximidad potencial, "llamado los partidarios de un nuevo contribuyente genético", llamado los partidarios de un nuevo contribuyente genético, "llamado los partidarios de un nuevo contribuyente genético", una proximidad de seguidores.

Ally en España repitió los hallazgos utilizando datos europeos de GWAS ya publicados, incluidos unos 10,000 casos, lo que fortaleció aún más la importancia de las conclusiones. En Baylor, el laboratorio del Dr. Olivier Lichtarge utilizó su estructura evolutiva de aprendizaje de máquinas de acción (EAML), que para analizar los datos de secuenciación ECOM y preferir genes con una variante de SSC de alto efecto.

Los resultados una vez más apuntaron al MICB, así como a otros genes en el cromosoma seis, como Notch4 y las variantes raras de MRSen en los genes en los genes (un pasaje significativo en el sistema inmune), incluidos IFI44L e IFIT5.

"Con nuestro marco de aprendizaje automático, no solo estamos reconociendo si una versión es a menudo, sino también que utilizando datos evolutivos en todas las especies, estamos sopesando la posibilidad de que la versión se desintegre funcional para las proteínas y, finalmente, el paciente dijo:" El profesor de asuntos y genética humana, bioquímica y malikología dijeron al paciente.

"Anteriormente usamos este método en enfermedades con grandes conjuntos de datos del genoma, como la enfermedad y la enfermedad cardíaca de Alzheimer, y en este estudio, mostramos que puede ser efectivo en enfermedades complejas con un conjunto de datos de pacientes pequeños".

Para comprender los efectos funcionales de las variantes genéticas, conocidos en el estudio, los investigadores integraron datos de secuenciación de ARN de células individuales disponibles públicamente de la biopsia de la piel SSC para resolver los patrones de expresión de los genes de riesgo específicos del tipo de célula. También analizó la característica cuantitativa de expresión Lokas (EQTL) utilizando el conjunto de datos de sangre completo para instalar enlaces regulatorios entre variantes asociadas con la enfermedad y la transcripción.

Bacterias que comen PFA en suelo veto

MicB y Notch4 expresados ​​en fibroblastos y células endoteliales, dos tipos de células que desempeñan papeles centrales en fibrosis y vasculopatía, las principales características clínicas de SSC. Estos análisis complementarios confirmaron los efectos regulatorios funcionales de los genes de riesgo identificados.

"Para resolver enfermedades complejas como SSC, necesitamos buscar varios enfoques y aprendizaje automático para el tratamiento para el análisis de grandes conjuntos de datos de ADN, ARN y proteínas de otro modo ocultos", dijo este autor Dr. Brendon Lee, profesor, presidente y Robert y Jennis McCenaire, al rico presidente de la genética molecular y humana.