使用散装RNA和单细胞RNA数据集的多细胞血症相关动脉样硬化潜在的生物标志物和免疫特征:综合综合生物信息学和机器学习分析

科学领域:

• 生物医学研究生物医学研究
• 基因组学就是基因组学.
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 多细胞血病真 (PV) 是一种由血红蛋白升高和JAK2突变标志着的骨髓扩散性瘤.
• 血栓形成是PV的主要并发症,动脉样硬化 (AS) 加剧了动脉血栓形成的风险.
• 鉴定PV相关AS的生物标志物对于了解疾病机制和改善患者的治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 为了确定多细胞血症维拉相关动脉样硬化 (PV-AS) 的潜在生物标志物.
• 探索PV和AS之间的分子生物学关联.
• 为PV-AS.开发一个诊断模型.

主要方法:

• 分析了PV和AS的微阵列数据集,以确定常见的差异表达基因 (CGs).
• 使用了功能丰富,蛋白质与蛋白质相互作用 (PPI) 网络和机器学习模型 (LASSO回归,随机森林).
• 使用外部数据集构建和验证了诊断名录;进行了免疫透和单细胞RNA分析.

主要成果:

• 确定了52个常见的差异表达基因,主要与免疫细胞化学反应有关.
• 鉴定出CCR1和MMP9是枢纽基因,并被验证为PV-AS的潜在生物标志物.
• 基于CCR1和MMP9的诊断模型显示了预测性表现,并与巨细胞M0透相关.

结论:

• 确定了CCR1和MMP9作为PV相关AS的潜在生物标志物,并使用了经过验证的诊断模型.
• 这些发现为PV-AS的分子机制以及诊断和治疗的潜在途径提供了洞察力.