Análisis Multi-Ómico Integrativo para la Clasificación de Etiología y Descubrimiento de Biomarcadores en el Accidente Cerebrovascular: Avanzando hacia la Medicina de Precisión
Autores: Labarga, Alberto; Martínez-Gonzalez, Judith; Barajas, Miguel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Análisis Multi-Ómico Integrativo para la Clasificación de Etiología y Descubrimiento de Biomarcadores en el Accidente Cerebrovascular: Avanzando hacia la Medicina de Precisión
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Biología
Palabras clave
Avances
Tecnologías ómicas de alto rendimiento
Accidente cerebrovascular
Nivel molecular
Interacciones
Integración de datos multi-ómicos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
Los recientes avances en tecnologías ómicas de alto rendimiento han abierto nuevas vías para investigar el accidente cerebrovascular a nivel molecular y elucidar las intrincadas interacciones entre varios componentes moleculares. Presentamos un enfoque novedoso para la integración de datos multi-ómicos en gráficos de conocimiento y lo hemos aplicado a una tarea de clasificación de etiología del accidente cerebrovascular en 30 pacientes con accidente cerebrovascular a través del análisis integrativo de la metilación del ADN y el mRNA, miRNA y circRNA. Este enfoque ha demostrado un rendimiento prometedor en comparación con otros enfoques de tecnología única existentes.
Descripción
Los recientes avances en tecnologías ómicas de alto rendimiento han abierto nuevas vías para investigar el accidente cerebrovascular a nivel molecular y elucidar las intrincadas interacciones entre varios componentes moleculares. Presentamos un enfoque novedoso para la integración de datos multi-ómicos en gráficos de conocimiento y lo hemos aplicado a una tarea de clasificación de etiología del accidente cerebrovascular en 30 pacientes con accidente cerebrovascular a través del análisis integrativo de la metilación del ADN y el mRNA, miRNA y circRNA. Este enfoque ha demostrado un rendimiento prometedor en comparación con otros enfoques de tecnología única existentes.