Nat Commun：表观遗传分析的机器学习方法EWASplus揭示阿尔茨海默症相关基因
2021-07-24 xiaozeng MedSci原创
阿尔茨海默症（AD）是一种与年龄相关的神经退行性疾病，是痴呆症的主要原因，也是全球主要的公共卫生问题之一。
阿尔茨海默症（AD）是一种与年龄相关的神经退行性疾病，是痴呆症的主要原因，也是全球主要的公共卫生问题之一。AD是一种由环境和遗传因素引起的复杂疾病，遗传率约为70%。
与全基因组关联研究（GWAS）相比，研究人脑中AD相关表观遗传变化的研究相对较少，该方面的研究有助于深入了解AD的发病机制。
既往研究显示，多项基于阵列的全表观基因组关联研究（EWAS）已确定了AD中强大的大脑甲基化变化；然而，基于阵列的检测仅能够检测基因组中所有CpG位点的约2%。
EWASplus方法概述
在该研究中，研究人员构建了EWASplus方法，这是一种使用监督机器学习策略（ML）将EWAS覆盖范围扩展到整个基因组的计算方法。通过将该方法应用到六个AD相关性状中，研究人员预测了数百个与AD相关的新的重要的脑CpG，其中一部分得到了进一步的实验验证。
EWASplus结果总结
在从独立队列和不同大脑区域收集的数据上EWASplus也具有良好的表现。在EWASplus顶部基因座附近的基因富含激酶以及与已知AD基因具有相互作用的基因。
总而言之，该研究结果揭示， 基于阵列的AD EWASplus计算方法未发现额外的表观遗传位点。
原始出处：
Huang, Y., Sun, X., Jiang, H. et al. A machine learning approach to brain epigenetic analysis reveals kinases associated with Alzheimer’s disease. Nat Commun 12, 4472 (22 July 2021).
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
#Plus#
97
#遗传分析#
69
#阿尔茨海#
76
#阿尔茨#
80
#COMMUN#
69
#Nat#
62
#相关基因#
69
#阿尔茨海默#
114
#机器#
63
非常受用
98