使用WGCNA和机器学习算法在腹腔大动脉动脉瘤中的特征基因识别和免疫透评估
Ming Xie1, Xiandeng Li2, Congwei Qi3
1Department of Pharmacy, Jiangyin Hospital of Traditional Chinese Medicine, Jiangyin Hospital Affiliated to Nanjing University of Chinese Medicine, Jiangyin, Jiangsu, China.
Frontiers in cardiovascular medicine
|November 27, 2024
概括
这项研究确定了三个关键基因 (MRAP2,PPP1R14A,PLN) 作为腹腔大动脉瘤 (AAA) 的潜在早期检测生物标志物. 这些基因与免疫细胞活动和炎症有关,为AAA发展提供了新的见解.
科学领域:
- 血管生物学 血管生物学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 腹腔大动脉瘤 (AAA) 是一种危急的血管疾病,早期检测方法有限.
- 了解AAA病变发生的分子机制和免疫参与对于开发有效诊断至关重要.
研究的目的:
- 确定用于早期检测腹腔大动脉瘤 (AAA) 的新生物标志物.
- 研究免疫细胞活动和炎症过程在AAA发展中的作用.
主要方法:
- 从AAA和健康样本中组合和分析了微阵列数据集 (GSE47472,GSE57691,GSE7084).
- 使用权重基因共同表达网络分析 (WGCNA) 和机器学习 (LASSO,SVM-RFE,随机森林) 来识别特征基因.
- 利用ROC曲线分析进行验证和单个样本基因组丰富分析来评估免疫细胞透.
主要成果:
- 在AAA中确定了72个差异表达基因 (DEG),主要与炎症和免疫反应有关.
- 发现了具有高诊断性能 (AUC>85%,p <0.05) 的三个特征基因 (MRAP2,PPP1R14A,PLN).
- 在AAA样本中观察到15种免疫细胞类型的透增加,特征基因与免疫细胞活性有很强的相关性.
结论:
- MRAP2,PPP1R14A和PLN被确定为与腹腔大动脉瘤 (AAA) 发展相关的重要特征基因.
- 这些基因与免疫细胞活动和炎症微环境有关,表明它们作为早期诊断生物标志物的潜力.
- 这些发现为进一步研究AAA病原和治疗策略提供了基础.
