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结合机械模型和机器智能研究制药Fanconi贫血周围地区的途径

作者(年代):默罕默德·阿尔伯

考虑到样本之间的不平衡和候选基因,尽管基因组数据的数量,它是具有挑战性的发展预测模型,解释表型基因表达的函数或突变。的情况下,当样本可用性是有问题的,就像在罕见疾病的情况下,这是更加引人注目。结果我们发现了20多个可能的治疗目标通过使用多输出回归机器学习方法来估计的潜在影响外源蛋白在信号电路启动Fanconi anemia-related细胞功能。罕见疾病的系统寻找新的目标是通过使用人工智能工具预测的潜在病因之间的联系感兴趣的蛋白质和细胞活动与疾病表型有关。