用于识别与年龄相关疾病相关的细胞骨架基因的计算框架

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，研究利用机器学习和差异表达分析，发现17个与年龄相关疾病相关的细胞骨架基因及调控因子，确认其作为生物标志物和药物靶点的潜力，为理解衰老及相关疾病提供新见解，并助力诊断工具和疗法开发。

细胞骨架由蛋白质纤维聚合物以有组织的结构形式构成，这种结构对细胞功能和生存至关重要。多年研究表明，细胞骨架的动态特性与下游信号事件存在关联，这些事件进一步调控细胞活动，并影响衰老及神经退行性疾病的发展。本研究旨在探讨五种与年龄相关的疾病中细胞骨架基因及其调控因子的转录变化：肥厚型心肌病（HCM）、冠状动脉疾病（CAD）、阿尔茨海默病（AD）、特发性扩张型心肌病（IDCM）以及2型糖尿病（T2DM）。多年来，细胞骨架的动态特性与下游信号事件之间的联系已被证实，这些事件进一步调控细胞活动，并对衰老及神经退行性疾病的发展产生深远影响。

结合机器学习模型与差异表达分析方法，研究人员成功识别出基于细胞骨架基因的潜在生物标志物。多种机器学习算法被应用于实验中，其中支持向量机（SVM）分类器的准确率最高。研究指出，共有17个与年龄相关疾病相关的细胞骨架结构和调控基因。研究结果全面展示了转录失调的细胞骨架基因在年龄相关疾病中的重要作用。

本研究明确指出了可作为潜在生物标志物和药物靶点的细胞骨架基因及其调控因子。研究结论不仅为理解细胞骨架基因在衰老及相关疾病中的作用提供了重要线索，还为开发新的诊断工具和治疗方法奠定了基础。

综上所述，这项研究揭示了细胞骨架基因在多种与年龄相关的疾病中的关键作用，为未来的研究和临床实践提供了宝贵的参考信息。

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