蘇州大學劍橋-蘇大基因組資源中心的研究團隊利用開發的基于機器學習(卷積神經網絡)識別同步化參數的人工智能算法，設計了能系統化和自動化識別小鼠活動及飲食晝夜節律的篩選器。他們與來自國際上14個科研機構的團隊合作，針對國際小鼠表型分析聯盟的野生型小鼠數據開展了生物鐘相關功能基因高通量篩選研究。

研究團隊通過對750個突變小鼠品系的活動和飲食數據進行篩選，發現了5個可能影響小鼠晝夜節律同步化的基因(Slc7a11, Rhbdl1, Spop, Oxtr, Ctc1)。隨后對Slc7a11基因突變小鼠進行了驗證，發現Slc7a11缺失可導致小鼠活動與外界活動不同步。分子水平的分析顯示，Slc7a11缺失小鼠體內介導下丘腦視交叉上核(SCN)神經元耦合的神經多肽表達發生了改變，從而導致內在生物鐘與外界光照環境失同步。這些篩選到的失同步化基因敲除小鼠，為相關生物鐘與代謝活動研究，提供了非核心鐘調控系統之外的依據。

該研究建立了依托國際大科學工程大數據，結合人工智能算法，高通量篩選生物鐘相關基因的研究策略，為基于國際表型分析聯盟后續產生的大規模基因敲除小鼠數據篩選失同步化基因，以及深入理解機體與環境的晝夜節律如何同步化的問題奠定了基礎。同時該方法也可能用于判斷人類生物節律的紊亂人群。

來源:科技部

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