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论文日鉴01--年龄机器学习

论文日鉴01--年龄机器学习

作者: 可能性之兽 | 来源:发表于2022-04-12 23:27 被阅读0次

An integrative analysis of the age-associated multi-omic landscape across cancers

年龄相关的癌症多体征的综合分析
An integrative analysis of the age-associated multi-omic landscape across cancers | Nature Communications

年龄是癌症最重要的危险因素,因为癌症发病率和死亡率随着年龄的增加而增加。然而,肿瘤的分子改变在不同年龄的患者之间的差异仍然很大程度上没有被探索。在这里,使用来自癌症基因组图谱的数据,我们综合描述了基因组、转录组和表观遗传改变与患者年龄跨癌症类型的关系。我们发现,来自老年患者的肿瘤总体上增加了基因组不稳定性、体细胞拷贝数改变(SCNAs)和体细胞突变。年龄相关的 SCNAs 和突变在不同癌症类型的几个癌症驱动基因中被确定。与年龄相关的基因组差异最大的是神经胶质瘤和子宫内膜癌。我们鉴定年龄相关的全球转录变化,并证明这些基因在一定程度上受到年龄相关的 DNA 甲基化变化的调节。这项研究提供了一个全面的,多组学观点的年龄相关的变化在癌症和强调年龄作为一个重要因素考虑在癌症研究和临床实践。
maglab/Age-associated_cancer_genome (github.com)

Multiomics modeling of the immunome, transcriptome, microbiome, proteome and metabolome adaptations during human pregnancy

多个生物钟控制着一个健康的怀孕。这些生物学机制在孕期产生免疫学、代谢学、蛋白质组学、基因组学和微生物学适应。模拟这些适应在足月妊娠期间提供了框架,未来的研究,检查与妊娠相关的疾病,包括早产和先兆子痫的偏差。
Pregnancy MultiOmics - Aghaeepour Laboratory (stanford.edu)

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