计算机方法ZeitZeiger使用样本精确预测circadian时间-按人体时计时计时-在开放存取日志发布的新研究中描述基因组医学.
Jake Hughey博士是Vanderbilt大学医学院的首席作者说 : “我们的研究展示出一种预测人日内时间的方法,最终可用来帮助诊断并监控circadian和Sleept相关故障并实现个人化处理。”
Hughey博士补充道 : “这是首项研究使用全基因组表达数据 从多人开发生物标志先前监测人体组织中环形时钟的工作基础是少数个人和/或小数预选基因组方法ZeitZeiger使用15个基因跨人类基因组预测circadian时间
研究者惊讶地发现,这15个基因中13个不是人类环形时钟的'核心'基因核心基因对生成并调控circadian节奏十分必要可比作机械手表的齿轮Hughey博士说道:“大多数基因选择ZeitZeiger似乎是时钟输出物即不是齿轮控制时钟,而是手讲时间显示当提供数据 几乎基因组中的每一组基因时 算法可以算出哪组基因 提供最优预测 即使是非核心时钟基因
除预测环形时间外,研究人员还证明ZeitZeiger还可用于显示休眠和光达周期中断如何影响环形时钟Circadian时钟制作的节奏在人间时段差别很大,往往受现代环境干扰,如轮值工作或减少阳光照射等环形机能失常与癌症、压抑性失常和肥胖等条件相关
人际节奏知识可用于优化治疗干预时间,即时理疗改善circidian功能本身,即所谓的chrono医学,也可以对人体健康有帮助。时间理疗和时间医学都取决于 监控个体时钟状态的能力当前方法包括测量melatonin-holmon-serve周期-需要多样样本,
训练ZeitZeiger根据血液样本表达的基因预测circadian时间并分析circadian时钟如何受干扰入睡和光达周期的影响,Huwey博士及其团队使用60个人可公开获取的498个样本,60个人全天在正常休眠和光达周期(控制程序)上抽取血液或在其休眠和光达周期中断后抽取血液(条件)。使用机器学习算法分析RNA血液样本 研究人员能够识别出 一组基因研究重点是全基因组血液表达法, 研究者前小鼠作业显示ZeitZeiger可用于任何组织
Hughey博士表示:「基础研究,必须指出,这些应用中的任何应用都需在预期试验中验证。”
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向编辑注解 :
研究文章
机器学习识别紧凑基因集以监控人血中circadian时钟
雅各J休伊市
基因组医学2017
DOI:101186/s13073-017-0406-4
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