在雙隊列中進(jìn)行多組學(xué)建模以預(yù)測血壓值

基于來自 400 多對雙胞胎的數(shù)據(jù)，研究人員使用多組學(xué)數(shù)據(jù)集成來開發(fā)預(yù)測血壓值的模型。他們的研究在同行評審的OMICS: A Journal of Integrative Biology中有所描述。

研究人員利用一種稱為稀疏多塊偏最小二乘的基于多組學(xué)回歸的方法來預(yù)測收縮壓和舒張壓值。高血壓的研究具有很高的公共衛(wèi)生重要性，因為眾所周知它會增加心血管、腦血管和腎臟疾病以及其他常見人類慢性疾病的風(fēng)險。赫爾辛基大學(xué)芬蘭分子醫(yī)學(xué)研究所的作者 Gabin Drouard、Miina Ollikainen 和 Jaakko Kaprio 以及芬蘭和喬治亞州奧古斯塔的合著者整合了組學(xué)模塊——包括轉(zhuǎn)錄組學(xué)、甲基化和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)——以及多基因風(fēng)險評分進(jìn)入建模。

研究人員說：“除了揭示有趣的組學(xué)間關(guān)聯(lián)外，我們還發(fā)現(xiàn)，一旦整合了多組學(xué)數(shù)據(jù)，每個組學(xué)塊都會異質(zhì)地改善對血壓值的預(yù)測。”

“高血壓是一種高發(fā)病率的多因素疾病。Drouard 及其同事的新研究之所以重要，有兩個原因。首先，它提出了一種整合單一組學(xué)分析的多組學(xué)方法。其次，它說明了所取得的探索性和預(yù)測性成果“通過對血壓等復(fù)雜表型進(jìn)行多組學(xué)研究。我相信這項研究在當(dāng)前系統(tǒng)醫(yī)學(xué)和行星健康時代具有重要意義，”DABCP 主編 Vural Özdemir 醫(yī)學(xué)博士說組學(xué)。

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