テキサス大学アーリントン校（UTA）の研究者たちは、BIT（エピジェノミクスに基づくクエリ領域セットからの転写調節因子のベイズ的同定）と呼ばれる新しい計算ツールを開発しました。このツールは、遺伝子発現を制御する転写調節因子（TR）として知られるタンパク質を科学者が特定するのに役立ちます。TRは、成長、発達、病気など、多くの生物学的プロセスにとって重要です。 BITは、ベイズ階層モデルと呼ばれる方法を使用しています。このアプローチは、さまざまな種類の証拠全体で確率を評価し、複数のTRが同時に活性化しているような複雑な状況でも、科学者がTRをより正確に特定できるようにします。このツールは、どの調節因子が活性化しているか、どのように機能しているかを示すために、大量のデータを統合します。この研究は、2024年6月に*Nature Communications*誌に掲載されました。 TRが正しく機能しないと、癌などの健康問題を引き起こす可能性があります。BITは、研究者が腫瘍の生存に重要なTRを見つけるのに役立ちます。これにより、腫瘍の増殖を止めるために特定のTRを標的とする新しい治療法につながる可能性があります。このツールは、代謝性疾患や心臓病の研究にも役立ちます。BITの開発は、現代の研究における機械学習と高度な統計の重要性を強調しています。この研究は、国立衛生研究所とテキサス癌予防研究機構によって支援されました。
新しい計算ツールBITが、転写調節因子の同定により遺伝子研究を支援
編集者： Elena HealthEnergy
ソース元
Technology Networks
Bayesian Learning Enhances Accuracy in Gene Research - Bioengineer.org
ZeyuL01/BIT: Bayesian Identification of Transcriptional regulators - GitHub
PMC - BIT: Bayesian Identification of Transcriptional Regulators from Epigenomics-Based Query Region Sets
Biomedical Computing and Intelligent Systems Laboratory - College of Engineering - The University of Texas at Arlington
Biomedical Research in AI and Neuroimaging Laboratory - The University of Texas at Arlington
Integrative Immunology Laboratory - The University of Texas at Arlington
Computational Data Science Lab - The University of Texas at Arlington
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