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Updated: Jun 8, 2025
06:16
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Published on: May 1, 2021
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在腹腔大动脉动脉瘤中构建miRNA/Pyroptosis相关的分子调节轴:来自转录组数据的证据与多种机器学习方法相结合,随后通过实验验证
Yongchao Su1, Chuangang Lu2, Shuchen Chen1
1Department of Thoracic Surgery, Fujian Medical University Union Hospital, Fuzhou 350001, Fujian Province, China.
Journal of immunology research
|November 8, 2024
概括
一个使用八个亡相关基因 (PRG) 的新预测模型可以诊断腹腔大动脉瘤 (AAA) 并评估其严重程度. 这项研究还确定了细胞质DNA传感途径和特定的微RNA (miRNA) 相互作用作为AAA.潜在的治疗点.
科学领域:
- 分子生物学分子生物学
- 基因组学就是基因组学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 腹腔大动脉动脉瘤 (AAA) 是一种危及生命的疾病,其特点是大动脉扩大,而亡 (编程细胞死亡) 成为其发展和破裂的关键因素.
- 在AAA病变发生过程中,热致死及其上游微RNAs (miRNAs) 的确切作用仍然不完全理解.
- 这项研究调查了与甲状腺炎相关的基因 (PRG) 和miRNAs在AAA中的参与.
研究的目的:
- 使用机器学习识别与腹腔大动脉动脉瘤 (AAA) 相关的关键 pyroptosis 相关基因 (PRG).
- 开发和验证用于AAA诊断和严重程度评估的预测模型 (PRG分类器).
- 探索PRG与免疫细胞透,分子通路的关联,并确定AAA中潜在的miRNA调节轴.
主要方法:
- 从基因表达综合 (GEO) 数据库和医院队列下载并分析基因表达数据集 (mRNA和miRNA).
- 采用机器学习算法来识别枢纽PRG并构建一个预测性PRG分类器.
- 通过使用qRT-PCR,Western blot,ELISA和临床数据验证了分类器的诊断和预测能力;探索了免疫细胞透,并构建了一个miRNA/PRG调控轴.
主要成果:
- 确定了八个枢纽PRG (CASP1,IL1B,IL18,IL6,NLRP1,NLRP2,NLRP3,TNF) 并开发了一个具有高诊断精度 (AUC>0.90) 的PRG分类器.
- PRG分类器有效地区分了AAA阶段,并与AAA风险因素和M2巨细胞透相关联.
- 确定了一个涉及hsa-miR-331-3p和TNF的调节轴,其中增加的hsa-miR-331-3p降低了TNF和CASP1蛋白水平.
结论:
- 一个经过验证的PRG分类器可以作为AAA诊断和严重性评估的有希望的工具.
- 细胞核DNA传感途径和hsa-miR-331-3p/TNF轴是AAA的潜在治疗点.
- 这项研究为腹腔大动脉动脉瘤的发病过程提供了更深入的见解.
