ИСТИНА

Научная новизна работы заключается в том, что при использовании сводных статистических данных широкофеномных ресурсов рассмотрены биологические соображения, показывающие возможности и ограничения данного типа исследований. Найдено несколько новых ассоциаций для заболеваний соединительной ткани, как для отдельных генов, так и для их комбинаций, отражающих, в частности, роль генов, ответственных за функции периферических нервов и иммунный ответ. Показан суммарный вклад редких потенциально патогенных вариантов в фенотип тяжелого COVID-19 в различных группах генов, включая гены первичных иммунодефицитов, а также генов, связанных с заболеваниями различных органов и систем. Данное исследование является первой экспериментальной работой в рамках омнигенной модели полигенной наследуемости при тяжелом течении COVID-19. Проанализирована уникальная генотипированная и глубоко фенотипированная когорта в Израиле. На основании нескольких оригинальных исследований показаны различия влияния генотипа на фенотип в разных популяциях, на уровне механизмов и на уровне предсказательных моделей. Впервые подробно исследована и показана применимость федеративных моделей машинного обучения на геномных данных. На двух экспериментах была доказана эффективность федеративного обучения и были даны рекомендации по его применению в зависимости от вводных условий.