JMT日本医疗——日本成功开发出无需区分患者和非患者，捕捉疾病特征的组学分析方法②

点击量：4491   日期：2023-08-30 13:38    编辑：JMT日本医疗

TensorLy分解法应用三层组态数据，成功区分未进行患者分类的对象群特征

IMM在获得概况后，一直到现在都在对对象进行持续的观察。观察提取的基因、DNA甲基化位点、SNP的疾病依赖性与未来对象的发病倾向一致程度等，是TensorLy分解法应用于三层组态数据对包括未病在内的对象的健康这将成为检验其在把握状态方面有多大效果的难得机会。

将TensorLy分解法应用于CD4+T细胞、单核细胞、中性粒细胞等3种细胞的每22条常染色体的3层组态数据。结果识别出两种对象模式，分别针对22条常染色体得到的这两种对象模式在常染色体之间高度相关。常染色体中存在的基因彼此完全不同，因此得到相同的特征很难认为是偶然。在这种情况下，最令人怀疑的偏差是批量效应（例如检测到每个对象的样本采集量不同），因为这两种模式是相互正交的，所以如果仅仅是批量效应，由于无法说明两种对象模式的出现，样本调整方法和获取方法都不同的三种混合数据中出现相同的批量效应的可能性极小，因此可以认为这只是批量效应。

旨在成为包括未病检测在内的全民健康管理手段

这两种对象模式是通过TensorLy分解得到的第二和第三奇异值向量，前者在所有三个细胞种类中检测到，后者在单核细胞以外的两种细胞中检测到。然后我们选择了与这些对象模式具有相同特征的基因和DNA甲基化区域，发现这些基因是许多转录因子的共同目标，并且通过编码分析发现这些基因与各种疾病有关被证实是某种转录因子。研究还发现，鉴定出的SNP与这些转录因子的DNA结合位点在统计学上有显著重合。

由此可见，TensorLy分解法在三层组态数据综合分析中的应用是有效的。

研究小组表示：“IMM除本研究成果所利用的数据外，还在积累脐带血数据等，今后也将继续积累三层组态数据。未来的目标是将三层组态数据的张量分解法分析作为包括未病检测在内的全民健康管理手段。”

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