通过WGCNA和机器学习算法识别心力衰竭和肝细胞癌的共同诊断基因
Lizhi Cao1,2, Xiaoying Wang3, Xin Li4
1School of Health Science and Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China.
Molecular biotechnology
|January 18, 2024
概括
研究人员确定了88个共享基因和肝癌 (肝细胞癌) 和心力衰竭之间的共同分子通路. 这一发现为了解和治疗这些复杂疾病提供了新的途径.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 心脏病学 心脏病学
- 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:
- 肝细胞癌 (HCC) 和心力衰竭 (HF) 是全球重要的健康挑战.
- 了解像HCC和HF这样看似不同的疾病之间的共同分子机制,可以揭示新的治疗点.
研究的目的:
- 研究肝细胞癌 (HCC) 和心力衰竭 (HF) 之间的共同遗传景观和分子途径.
- 为了确定关键的基因和生物过程,共同的HCC和HF病原体.
- 基于共享的分子签名,开发HCC和HF的预测诊断模型.
主要方法:
- 不同基因表达分析.
- 权重基因同表达网络分析 (WGCNA).
- 机器学习算法包括随机森林 (RF),最小绝对收缩选择 (LASSO) 和XGBoost.
- 基因组变异分析 (GSVA) 和单个样本基因组丰富分析 (ssGSEA).
主要成果:
- 确定了88个核心差异表达基因 (DEGs),这些基因对HCC和HF都很常见.
- 丰富分析强调了免疫反应和炎症通路在这两种疾病中的重要作用.
- 使用XGBoost开发了一个强大的多基因诊断模型 (FCN3,MAP2K1,AP3M2,CDH19),曲线下面面积 (AUC) > 0.9.9.
- GSVA和ssGSEA揭示了共享的免疫细胞透和代谢途径参与HCC和HF.
结论:
- 在HCC和HF之间,遗传特征和分子机制有显著的重叠.
- 共享的免疫和炎症途径在两种疾病的发病过程中至关重要.
- 确定的多基因签名和途径为未来的研究和潜在的临床应用在诊断和治疗HCC和HF方面提供了基础.
