Integrative SMR and multi-model machine learning characterize FCER1A- and INSIG1-associated phenotypes in arterial aging-related disease
यह अध्ययन सारांश-डेटा-आधारित मेंडेलियन रैंडमाइजेशन (Mendelian randomization), मशीन लर्निंग और मल्टी-ओमिक्स विश्लेषणों को संयोजित करने वाले एक एकीकृत ढांचे का उपयोग करता है ताकि धमनी उम्र बढ़ने से संबंधित रोग के प्रमुख मैक्रोफेज-संबंधित आणविक चालकों के रूप में FCER1A और INSIG1 की पहचान और सत्यापन किया जा सके, साथ ही डाइहाइड्रोरोटेनोन (dihydrorotenone) और एंटोस्प्लेटिनिब (entospletinib) जैसे संभावित चिकित्सीय यौगिकों को प्राथमिकता दी जा सके।