通过使用人类基因组的九个区域的表观遗传信息，一种新的算法可以预测雄性的性取向，精度高达70％。
“为了我们的知识，这是基于分子标记的性取向的预测模型的第一个例子，”博士，博士学位，第一次提交了大学大卫·格芬医学院的博士后研究员加利福尼亚州，洛杉矶。
超出DNA中含有的遗传信息，研究人员检查了DNA甲基化的模式 - 对DNA的分子修饰影响，所述DNA影响以及在相同的雄性双胞胎成对的基因组中表达何时何种和强烈的基因。虽然相同的双胞胎具有完全相同的遗传序列，但环境因素导致其DNA如何甲基化的差异。因此，通过研究双胞胎，研究人员可以控制遗传差异并梳理甲基化的影响。总而言之，该研究涉及37对双胞胎，其中一个双胞胎是同性恋，另一个是异性恋，并且10对双胞胎都是同性恋。
“挑战是，因为我们研究了双胞胎，他们的DNA甲基化模式高度相关，”诺敦博士解释说。即使经过一些初步分析，研究人员也留下了超过400,000多个数据点来排序。“高相关和大数据集使得难以识别双胞胎之间的差异，确定哪些与性取向相关，并确定哪些可以预测地使用，”他补充道。
要排序此数据集，NGUN博士和他的同事设计了一种称为Fuzzyforest的机器学习算法。他们发现九个小地区的甲基化模式散落在基因组上，可用于预测70％的准确性的学习参与者的性取向。
“以前的研究已经确定了参与性定位的更广泛的染色体区域，但我们能够通过我们的方法将这些区域定义为基对水平，”南孙博士说。他指出，它将采取额外的研究来解释这些地区的DNA甲基化可能与性取向有何相关。研究人员目前正在测试算法在更普通的男性中的准确性。
“性吸引力是生活中的一个基本的一部分，但它不是我们在遗传和分子水平上了解的很多东西。我希望这项研究有助于我们更好地了解自己，为什么我们是我们的方式，“南孙博士说。
参考：ngun tc等人。（2015年10月8日）。抽象的：表观遗传标志物的性取向的新推测模型。在美国遗传学学会2015年度会议上提出。巴尔的摩，马里兰州
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