采用机器学习来识别缺血性中风的NAD+代谢相关诊断标记,并开发诊断模型
Yameng Sun1, Shenghao Ding2, Fei Shen1
1Cerebrovascular Disease Center, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200127, China.
Experimental gerontology
|September 19, 2024
概括
这项研究确定了尼古丁胺胺腺因二核酸 (NAD+) 代谢标志物,用于诊断缺血性中风 (IS). 这些标记与免疫系统的变化相关,为新的诊断工具提供了潜力.
科学领域:
- 生物化学 生化学
- 基因组学就是基因组学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 缺血性中风 (IS) 是一种复杂的疾病,分子机制不明.
- 尼古丁胺胺氨基二核酸 (NAD+) 代谢在细胞过程和疾病发病过程中起着至关重要的作用.
研究的目的:
- 为了确定与缺血性中风的NAD+代谢相关的诊断标记.
- 研究这些标记物与IS中的免疫系统动态之间的关系.
主要方法:
- 权重基因同表达网络分析 (WGCNA) 和单个样本基因组丰富分析 (ssGSEA) 在 GEO 数据集 GSE16561.
- 拉索回归用于诊断基因识别和模型开发.
- 使用GSE22255数据集和ssGSEA进行免疫关联分析的验证.
主要成果:
- 20个NAD+代谢相关基因显示出显著的表达变化.
- 一个包含来自关键NAD+代谢模块的19个基因的诊断模型在验证中实现了0.733的AUC.
- 枢纽基因与免疫细胞种群,免疫反应基因和人类白细胞抗原 (HLA) 基因表达有显著的关联.
结论:
- 与NAD+代谢相关的基因是缺血性中风的潜在诊断标志物.
- 这些标志物与IS的免疫系统变化有关.
- 这些发现有助于理解IS的发病过程,并开发新的诊断策略.
关键词:
免疫环境 免疫环境缺血性中风是因为缺血性中风.拉索·拉索 (Lasso) 是一个多因素监管网络是多因素监管网络.NAD+代谢 NAD+的代谢在WGCNA中,WGCNA是WGCNA.这就是SSGSEAEA.更多相关视频
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