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加州大学尔湾分校新闻

UCI的数学家们使用机器智能来绘制基因相互作用的图谱

加州尔湾,2020年4月29日——加州大学尔湾分校的研究人员开发了一种新的基于数学机器智能的技术,可以在空间上描述高度复杂的细胞间和基因-基因间的相互作用。这种强大的方法可以通过量化“好”细胞和“坏”细胞之间的串扰,帮助诊断和治疗从癌症到COVID-19等各种疾病。

通过将数学概念“最优运输”与机器学习和信息论相结合,科学家们能够使未连接的单个细胞获得空间信息,从而突出细胞或基因之间的通信联系。这项研究是今天发表在《自然通讯》杂志上的一项新研究的主题。

“有了这个工具,我们可以识别感染病毒的细胞和免疫细胞之间的对话,”该研究的合著者、UCI数学教授、国家科学基金会-西蒙斯中心多尺度细胞命运研究中心主任秦聂(音)说。“当COVID-19病毒攻击肺部时,这种新方法可以立即应用于寻找关键的细胞间通讯联系。”

聂说,准确的疾病诊断和治疗需要基因筛选和组织成像。在单细胞分辨率下高通量基因分析通常需要将组织分离成单个细胞,从而导致空间信息的丢失。但是,对完整组织的成像只能测量一小部分基因。

聂说:“这种新的数学机器智能方法极大地丰富了我们整合多个生物医学数据集的能力。”“这是第一次,我们可以揭示一个细胞中的一个基因——例如,在一个特定的癌细胞中——是如何影响免疫细胞中的另一个基因的。”

他说,在2018年菲尔兹奖(相当于诺贝尔奖的数学奖项)颁发之后,他在一定程度上受到启发,开始研究最优交通工具的使用,这是一种应用广泛的工具,包括深度学习。

UCI数学博士后、CMCF研究员czixuan Cang参与了这项由美国国立卫生研究院、美国国家科学基金会和西蒙斯基金会资助的项目。

加州大学欧文分校:成立于1965年,UCI是著名的美国大学协会中最年轻的成员。这所大学培养了三位诺贝尔奖获得者,并以其学术成就、主要研究、创新和食蚁兽吉祥物而闻名。由霍华德·吉尔曼校长领导,UCI有超过36000名学生,提供222个学位课程。它位于世界上最安全、经济最具活力的社区之一,是奥兰治县的第二大雇主,每年为当地经济贡献50亿美元。更多关于UCI的信息,请访问www.uci.edu。

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