药物-组学关联

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药物-组学关联

Nature子刊：利用深度学习模型挖掘药物与多组学数据间的关联

先前多项研究已经证明测序技术和多组学的快速发展，极大促进了疾病标记物的识别和精准医学的发展，但有效整合多组学数据和表型数据的规模和异质性，并且进一步深入挖掘数据间的关联仍存在较大地挑战。近日，丹麦哥本哈根大学研究人员在Nature Biotechnology发表最新研究，开发了一个基于深度学习的多组变分自编码器（MOVE），并且将这一方法应用于789名新诊断的2型糖尿病患者的多组学表型数据，以探究药物与组学表型间的关系。发现MOVE能够有效整合处理多组学和表型数据，并能更灵敏地挖掘出药物-组学间的关联，其中二甲双胍和奥美拉唑对多组学数据影响最明显，值得关注。

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