使用机器学习和生物信息学对与铁变相关的关键基因的查和结直肠癌中的分子相互作用网络分析

科学领域:

• 生物信息学是一种生物信息学.
• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学

背景情况:

• 铁死在结直肠癌 (CRC) 发病过程中起着至关重要的作用.
• 识别铁灭中的关键基因和分子相互作用对于理解CRC至关重要.
• 机器学习方法为复杂的生物数据分析提供了强大的工具.

研究的目的:

• 在结直肠癌 (CRC) 中识别关键的铁化相关基因.
• 分析这些基因的分子相互作用和相关性.
• 为了研究铁灭基因,免疫细胞透和CRC患者预后之间的关系.

主要方法:

• 利用生物信息学分析用于CRC的基因表达综合 (GEO) 数据集.
• 从 FerrDb 和 GeneCards 数据库中选了铁代谢基因.
• 使用最小绝对收缩和选择操作员 (LASSO) 回归和支持矢量机 (SVM) 模型来识别枢纽基因.
• 分析了免疫透物,并进行了生存曲线分析.

主要成果:

• 在CRC中鉴定出11个与铁生相关的差异表达基因 (DEGs).
• 鉴定了四个枢纽基因 (NADPH氧化酶4 (NOX4),转移素受体2 (TFR2),阿拉基酸脂氧化酶3 (ALOXE3) 和碳酸无水酶9 (CA9)).
• NOX4表达与中性细胞和M0巨细胞的透有显著的相关性,与静止性巨细胞有负相关性.
• ALOXE3与激活的自然杀手细胞显示出正相关性.
• 低NOX4表达与CRC患者更有利的预后有关.

结论:

• 在CRC中发现了四种与铁死相关的DEG (NOX4,TFR2,ALOXE3,CA9).
• 这些基因与免疫细胞透和免疫检查点有显著的关联.
• 这些发现突显了瘤免疫微环境对CRC的影响.
• 低NOX4表达与更好的患者结果有关,这表明临床诊断和预后评估的潜力.