基于基因组活性作为子宫内膜异位症诊断生物标志物的风险评分模型的识别和验证
Yi Zhang1, Lulu Wu2, Xiang Wen3
1Department of Gynecology, Second Affiliated Hospital of Hunan University of Traditional Chinese Medicine, Changsha 410005, China.
Heliyon
|August 4, 2023
概括
这项研究确定了 Endometriosis (EMS) 病变发生的关键信号通路和核心基因. 一个经过验证的风险评分模型有助于诊断EMS并了解其免疫细胞相关性.
科学领域:
- 基因组学和分子生物学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 人们对子宫内膜异位症 (EMS) 的发病原因尚不了解,因此需要对信号通路的改变进行研究.
- 研究分子机制对于改善对EMS特征的理解至关重要.
研究的目的:
- 在子宫内膜异位症中识别差异表达基因和核心基因.
- 分析eutopic和ectopic子宫内膜体之间的通路丰富差异.
- 开发和验证子宫内膜异位症风险评分诊断模型.
主要方法:
- 使用的基因表达数据集 (GSE11691,GSE25628,GSE7305) 带有批次校正.
- 构建了一个蛋白质-蛋白质相互作用网络以识别核心基因.
- 应用拉索回归和CIBERSORT用于诊断模型构建和免疫细胞分析.
主要成果:
- 确定了568个差异表达的基因和10个与细胞循环调节相关的核心基因.
- 在子宫外内膜中发现炎症相关途径 (细胞因子受体,化学因子信号传递) 的活性增加.
- 开发了一种经过验证的风险评分模型 (AUC=0.854),与特定的免疫细胞相关联.
结论:
- 基于途径活动的风险评分诊断模型显示了子宫内膜异位症的高诊断价值.
- 这个模型为临床诊断和治疗策略提供了新的见解.
- 确定了风险得分和免疫细胞透之间的相关性.
