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①

点击量：5579   日期：2023-08-30 13:41    编辑：JMT日本医疗

需要能网罗性地分析庞大的DNA甲基化对基因的影响的方法

8月25日，日本中央大学通过开发的数据驱动分析方法，成功地从未被分类为患者群和非患者群的对象群的三层组学数据（基因组-表观-转录组）中提取类似特征，通过确定与这些模式同步变动的基因群，可以提取出各种疾病相关的基因。

该研究由理工学部物理学科的田口善弘教授、岩手医科大学医牙药综合研究所生物信息解析部门的小卷翔平讲师、须藤洋一特命准教授（岩手东北医疗·大型银行机构）、大桃秀树特任准教授、山崎弥生特命由助教（岩手东北医疗·大型银行机构）、清水厚志教授等人组成的研究小组进行。研究成果发表在《PLOS ONE》上。

由于每个特征中的变量的数量显著不同，因此将多种特征文件集中分析的所谓多组分析是不容易的。例如，经常一起分析的基因表达谱和基因组的DNA甲基化谱，基因只有几万个，但DNA甲基化位点却有数千万个，数量相差3位数。与基因组合的数量非常庞大。因此，如果不通过某些附加的信息来限制分析对象的数量，例如，作为先验知识来提供对被称为启动子的基因的表达量产生影响的区域的信息，就很难进行综合分析。但是，如果限制了要分析的基因组区域，就会排除DNA甲基化对其他功能的影响（例如，被称为增强器的部分，通过环状结合基因组来影响基因的表达量），而且，不可能检测出未知的影响。

与此相对，数据驱动型方法即使不使用先验知识，也能从数据中提取无法想象的关系，因此有可能确定相互关系的基因和DNA甲基化区域。但是，对于数量庞大的DNA甲基化区域和所有的基因组合，用现有的数据驱动型方法是无法调查的，无法触及。

利用开发的“TensorLy分解法”分析基因表达、SNP、DNA甲基化与疾病相关基因的关系

东北医疗大型银行组织（IMM）从100名居民手中全面收集了基因表达、DNA甲基化、单核苷酸多态性（SNP）的各种特征，并使用了这个研究小组在以前的研究中开发的方法。应用3层组学数据，确认了能否掌握与疾病相关基因的关系。该方法是一种数据驱动型，使用内核TensorLy分解，被称为无监督学习的变量选择方法（TensorLy分解方法），即使在没有特别标记的情况下也适用，比如这次的对象是所有人都是健康的。

另外，每个简档只要有内核大小（具体来说是对象人数的平方）的内存就可以运行，即使是像SNP或DNA甲基化位点那样变量从数十万到数千万的巨大简档也可以运行。这是一种可以通过路由器驱动分析确定目标人群的固有模式，并确定与该模式具有相同特征的变量（基因表达量、DNA甲基化特征、SNP特征）的方法。

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