基于机器学习和权重基因共同表达网络分析的口腔状细胞癌中与铜死亡相关的基因的识别和验证
Mingrui Zhang1, Qingxia Li2, Wu Zhang3
1School of Stomatology, North China University of Science and Technology, Tangshan, Hebei, China.
Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
|July 14, 2023
概括
这项研究确定了TMPRSS11B,SERPINH1和CDH3作为口腔状细胞癌 (OSCC) 发展中的关键基因,可能作为治疗点. 需要进一步的研究才能充分理解它们在OSCC中的作用.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 口腔状细胞癌 (OSCC) 是一个重要的全球健康问题.
- 识别用于OSCC诊断和治疗的新生物标志物至关重要.
研究的目的:
- 在OSCC中识别与铜诱导细胞死亡 (cuproptosis) 相关的枢纽基因.
- 通过机器学习和权重基因共同表达网络分析 (WGCNA) 阐明这些基因的功能和生物学意义.
主要方法:
- 来自GEO和TCGA数据库的综合转录组数据.
- 应用了斯皮尔曼相关性,差异基因表达分析 (limma),WGCNA和机器学习算法 (SVM,LASSO,RF).
- 在OSCC组织中验证了枢纽基因表达和免疫细胞透.
主要成果:
- 使用WGCNA识别了32个枢纽基因,通过机器学习选择了TMPRSS11B,SERPINH1和CDH3.
- 在OSCC瘤中,TMPRSS11B表达不足,而SERPINH1和CDH3在OSCC瘤中表达过多.
- 在TMPRSS11B,SERPINH1和CDH3中,诊断准确度很高 (AUC为78.1%95.6%).
结论:
- TMPRSS11B,SERPINH1和CDH3是OSCC发展和进展中的潜在关键基因.
- 这些基因代表了在OSCC中新的治疗和预测策略的有希望的目标.
- 需要进行进一步的研究,以充分阐明OSCC中这些枢纽基因的特定功能和机制.
