德克萨斯大学阿灵顿分校（UTA）的研究人员开发了一种名为BIT（基于表观基因组学查询区域集的转录调控因子贝叶斯识别）的新型计算工具。该工具帮助科学家识别控制基因表达的蛋白质，即转录调控因子（TRs）。TRs是许多生物过程的关键，包括生长、发育和疾病。 BIT使用一种称为贝叶斯分层建模的方法。这种方法评估不同类型证据的概率，使科学家能够更准确地识别TRs，即使在多个TRs同时活跃的复杂情况下也是如此。该工具整合了大量数据，以显示哪些调控因子是活跃的以及它们如何工作。这项研究于2024年6月发表在《自然通讯》杂志上。 当TRs无法正常工作时，它们会导致癌症等健康问题。BIT可以帮助研究人员找到对肿瘤生存至关重要的TRs。这可能导致新的治疗方法，靶向特定的TRs以阻止肿瘤生长。该工具还可以帮助研究代谢紊乱和心脏病。BIT的开发突出了机器学习和高级统计学在现代研究中的重要性。这项研究得到了美国国立卫生研究院和德克萨斯州癌症预防与研究中心的支持。
新型计算工具BIT通过识别转录调控因子助力基因研究
编辑者： Elena HealthEnergy
来源
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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