机器学习揭示了与年龄相关的人体组织干性下降

  • 来源:美国老龄化
  • 2024-04-18 08:17:36

一篇新的研究论文发表在《Aging》杂志(MEDLINE/PubMed 列为“Aging (Albany NY)”,Web of Science 列为“Aging-US”)第 16 卷第 7 期封面上,题为“Evidence of a pan-在人类衰老过程中,组织干性下降。”

尽管干细胞具有重要的生物学意义,但其在人类衰老中的作用仍有待阐明。在一项新研究中,来自圣保罗大学、伯明翰大学和利物浦大学的研究人员Gabriel Arantes dos Santos、Gustavo Daniel Vega MagdalenoJoão Pedro de Magalhães应用机器学习方法从健康人类的转录组数据中检测干性特征组织。

“在这项工作中,我们将机器学习方法应用于 GTEx 转录组数据,并为来自 30 个年龄在 20 至 79 岁之间的人体组织的 17,382 个健康样本分配了干性分数。”

研究小组发现,约 60% 的研究组织在受试者的年龄和干性评分之间表现出显着的负相关。唯一显着的例外是子宫,他们观察到随着年龄的增长干性增加。此外,研究人员观察到干性与细胞增殖呈正相关,与细胞衰老呈负相关。最后,他们还观察到一种趋势,即来自老年人的造血干细胞可能具有更高的干性评分。 

“总之,我们对人类样本进行了干性评分,并显示了人类衰老过程中整个组织干性丧失的证据,这增加了干细胞退化可能导致人类衰老的观点。”

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