基于生物信息学和机器学习的骨质疏松症关键免疫基因的识别
Song Hao1, Mao Xinqi2, Xu Weicheng1
1Department of Orthopaedics, The Second Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, China.
Frontiers in endocrinology
|June 26, 2023
概括
这项研究确定了五个关键的免疫相关基因 (CCR5,IAPP,IFNA4,IGHV3-73,PTGER1),可以预测骨质疏松风险. 这些发现强调了免疫在骨健康中的作用,并提供了骨质疏松症的潜在诊断标记.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 遗传学 遗传学 是一个
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 免疫与骨代谢密切相关,在骨质疏松症的发病过程中发挥着重要作用.
- 识别新的与免疫相关的标志物对于理解和预测骨质疏松症的发展至关重要.
研究的目的:
- 使用生物信息学方法探索与骨矿物质密度相关的新型免疫相关基因.
- 评估这些已识别的基因对骨质疏松风险的预测能力.
主要方法:
- 利用了基因表达综合 (GEO) 数据集 (GSE7158) 和免疫基因信息的ImmPort数据库.
- 进行了差异表达分析,蛋白质-蛋白质相互作用网络分析,基因本体学 (GO) 和基因和基因组 (KEGG) 丰富分析的京都百科全书.
- 构建最小绝对收缩和选择运算器 (LASSO) 和mSVM-RFE模型以识别可预测骨质疏松症基因,使用ROC曲线和RT-qPCR进行验证.
主要成果:
- 在高密度和低密度骨矿物质 (BMD) 群体之间确定了1158个差异表达基因 (DEG) 和66个差异表达的免疫相关基因 (DIRG).
- DIRG在细胞因子介导的信号通路中得到显著丰富,并参与细胞因子-细胞因子受体相互作用.
- 确定了五个关键基因 (CCR5,IAPP,IFNA4,IGHV3-73,PTGER1),并用于构建骨质疏松症的预测模型.
结论:
- 免疫系统的失调是骨质疏松症发展的关键因素.
- 已识别的基因CCR5,IAPP,IFNA4,IGHV3-73和PTGER1显示出作为骨质疏松症 (OP) 诊断生物标志物的显著潜力.
