基于可解释的机器学习模型,识别与衰老相关的基因,用于预测性结肠炎
Jingjing Ma1, Chen Chen2,3, Nian Wang1
1Department of Geriatric, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, Hubei, 430060, People's Republic of China.
Journal of inflammation research
|March 17, 2025
概括
细胞衰老与性结肠炎 (UC) 有关. 研究人员确定了ABCB1和LCN2作为关键的衰老相关基因,开发了UC预测的诊断模型.
科学领域:
- 老年学和胃肠道学.
- 分子生物学和遗传学
- 生物信息学和计算生物学
背景情况:
- 细胞衰老,一个关键的衰老过程,显著促进性结肠炎 (UC) 病理.
- 与衰老相关的基因在UC病原体中的特定作用尚不清楚.
- 这项研究旨在阐明细胞衰老对UC的影响,并确定潜在的诊断生物标志物.
研究的目的:
- 确定与性结肠炎 (UC) 相关的关键衰老相关基因.
- 根据与衰老相关的基因开发和验证UC的诊断模型.
- 探索这些基因作为UC生物标志物的临床实用性.
主要方法:
- 利用基因表达综合 (GEO) 数据的生物信息技术,在UC患者中识别与衰老相关的差异表达基因 (sene-DEGs).
- 进行功能丰富,免疫透和机器学习分析,以识别枢纽基因并开发预测模型.
- 经过验证的基因表达和使用独立数据集和人类标本的诊断模型性能,包括ROC分析.
主要成果:
- 在UC患者和健康对照者之间确定了14个与衰老相关的差异基因,使UC的分子亚型化成为可能.
- 鉴定出ABCB1和LCN2是具有显著诊断价值的中心枢纽基因,在多个数据集和人类样本中得到验证.
- 一种包含特征基因的诺莫格拉姆模型表现出UC的优异预测能力,与免疫细胞概况相关.
结论:
- ABCB1和LCN2是与UC细胞衰老相关的显著生物标志物.
- 这些发现加深了对细胞衰老在UC病变发生过程中的理解.
- 这些已识别的基因显示出作为性结肠炎有价值的诊断生物标志物的潜力.
