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Updated: Jun 12, 2025
07:42
A Data-Driven Approach to Quantifying Immune States in Sepsis
Published on: February 7, 2025
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综合生物信息学和机器学习的数据驱动分析揭示了早期儿科败血症冲击中与PANoptosis相关的诊断基因
Jing Wang1, ShiFeng Chen1, Lei Chen1
1Department of Clinical Laboratory Center, Yantai Yuhuangding Hospital, Yantai, 264099, Shandong, China.
Heliyon
|September 24, 2024
概括
这项研究确定了五个PANoptosis基因 (ANXA3,S100A9,TXN,CLEC5A,TMEM263) 作为儿童败血症早期检测的关键生物标志物,提高了诊断准确度和了解疾病机制.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 儿科重症监护 儿科重症监护
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 败血症是全球儿童死亡的主要原因,耐火性败血症休克构成重大威胁.
- 泛亡是一种独特的炎症性细胞死亡机制,由亡,亡和亡相互作用引起,与包括感染在内的各种疾病有关.
研究的目的:
- 增强与PANoptosis相关的基因特征的诊断能力,以早期识别儿科败血症休克.
- 为了确定一组强大的基因,表明儿科败血症休克中PANoptosis.
主要方法:
- 在儿科败血症休克队伍中对差异表达基因 (DEGs) 的分析 (GSE66099).
- 权重基因共同表达网络分析 (WCGNA) 以确定关键基因模块.
- 随机森林和 LASSO 回归用于选择 PANoptosis 诊断签名基因.
- 在四个独立队列 (GSE26378,GSE26440,GSE8121,GSE13904) 中验证特征基因.
主要成果:
- 梅格雷模块与儿科败血症休克有显著的相关性 (p < 0.0001).
- 已经确定了五个与PANoptosis相关的特征基因:ANXA3,S100A9,TXN,CLEC5A和TMEM263.3.
- 这些基因的诊断疗效在验证队列中得到了高AUC值的证实,高达0.994.
结论:
- 已识别的PANoptosis基因 (ANXA3,S100A9,TXN,CLEC5A,TMEM263) 对于早期检测儿科败血症休克非常有价值.
- 这些发现有助于理解儿科败血症休克病理生理学中的免疫细胞透.
- 需要进一步的基础和临床研究来证实这些早期结果.
