MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3389/fimmu.2022.921408

Медицинская библиотека · Frontiers in immunology · 2022

Finding Gene Regulatory Networks in Psoriasis: Application of a Tree-Based Machine Learning Approach.

Deng Jingwen, Schieler Carlotta, Borghans José A M, Lu Chuanjian, Pandit Aridaman

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Psoriasis is a chronic inflammatory skin disorder. Although it has been studied extensively, the molecular mechanisms driving the disease remain unclear. In this study, we utilized a tree-based machine learning approach to explore the gene regulatory networks underlying psoriasis. We then validated the regulators and their networks in an independent cohort. We identified some key regulators of psoriasis, which are candidates to serve as potential drug targets and disease severity biomarkers. According to the gene regulatory network that we identified, we suggest that interferon signaling represents a key pathway of psoriatic inflammation.

Для цитирования: Deng Jingwen, Schieler Carlotta, Borghans José A M, Lu Chuanjian, Pandit Aridaman. Finding Gene Regulatory Networks in Psoriasis: Application of a Tree-Based Machine Learning Approach.. Frontiers in immunology. 2022. DOI: 10.3389/fimmu.2022.921408.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.