NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Büyük ve karmaşık omik veri kümelerinin biyoinformatik analizi, nöroinformatik olarak adlandırılan nörobilime uygulanmasıyla büyük bir bilgi derinliği sağlayarak günümüz biyolojisinde giderek daha kullanışlı hale gelmiştir. Omik veri kümelerinin veri madenciliği, nörodejeneratif hastalıkların iyileştirilmiş tanı ve terapötik hedeflemesi için deneysel olarak test edilebilen hastalık mekanizmalarıyla ilişkili diferansiyel olarak düzenlenmiş biyolojik moleküllere dayanan yeni hipotezlerin üretilmesini sağlamıştır. Önemli olarak, bir sistem biyoinformatik yaklaşımı kullanarak çoklu omik verileri entegre etmek, kapsamlı bir insan beyni profilinin geliştirilmesini kolaylaştırmak için sistemik bilgiyi değiştiren katmanlı ve etkileşimli biyolojik düzenleme ağının anlaşılmasını ilerletecektir. Bu incelemede, ilk olarak, Alzheimer hastalığı, Parkinson hastalığı ve multipl skleroz ile ilgili epigenetik / epijenomik, transkriptomik, proteomik, metabolomik, lipitomik ve uzamsal omik dahil olmak üzere bireysel omik analizinden veri kümelerini kullanan veri madenciliği çalışmalarını özetlemekteyiz. Daha sonra, farklı omik katmanlar arasında elde edilen biyolojik verilerin daha sezgisel ve bilgilendirici yorumlanması için bağımsız biyolojik entegrasyon ve denetimsiz entegrasyon yöntemleri de dahil olmak üzere çok omik entegrasyon yaklaşımlarını tartışıyoruz. Çoklu omikleri veri madenciliğine entegre eden, dolambaçlı biyolojik anlayışlar sağlayan ve beyin ağlarının yeniden yapılandırılmasında sistemler biyoinformatiklerine yönelik kavram kanıtı önermesi sunan çalışmaları daha da değerlendiriyoruz. Son olarak, biyobelirteç keşfi, terapötik gelişim ve hastalık mekanizmalarının aydınlatılması dahil olmak üzere çevirisel sinirbilim uygulamalarına ulaşmak için yüksek boyutlu biyoinformatik analizinin deneysel doğrulama ile bir kombinasyonunu tavsiye ediyoruz. Nörodejeneratif hastalıkların hassas fenotipasyonuna ulaşmak ve kişiselleştirilmiş tıbba doğru tümleyici multi-omik ve sistem biyoinformatiklerinin uygulanmasında gelecekteki perspektifleri ve fırsatları sağlayarak sonuca ulaşıyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Bioinformatic analysis of large and complex omics datasets has become increasingly useful in modern day biology by providing a great depth of information, with its application to neuroscience termed neuroinformatics. Data mining of omics datasets has enabled the generation of new hypotheses based on differentially regulated biological molecules associated with disease mechanisms, which can be tested experimentally for improved diagnostic and therapeutic targeting of neurodegenerative diseases. Importantly, integrating multi-omics data using a systems bioinformatics approach will advance the understanding of the layered and interactive network of biological regulation that exchanges systemic knowledge to facilitate the development of a comprehensive human brain profile. In this review, we first summarize data mining studies utilizing datasets from the individual type of omics analysis, including epigenetics/epigenomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, lipidomics, and spatial omics, pertaining to Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and multiple sclerosis. We then discuss multi-omics integration approaches, including independent biological integration and unsupervised integration methods, for more intuitive and informative interpretation of the biological data obtained across different omics layers. We further assess studies that integrate multi-omics in data mining which provide convoluted biological insights and offer proof-of-concept proposition towards systems bioinformatics in the reconstruction of brain networks. Finally, we recommend a combination of high dimensional bioinformatics analysis with experimental validation to achieve translational neuroscience applications including biomarker discovery, therapeutic development, and elucidation of disease mechanisms. We conclude by providing future perspectives and opportunities in applying integrative multi-omics and systems bioinformatics to achieve precision phenotyping of neurodegenerative diseases and towards personalized medicine.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.