使用机器学习和基因网络分析对中Enterocytozoon hepatopenaei感染阶段的表征
Yi Qiao1, Leiting Zhang2, Xiaohui Cao1
1Jiangsu Marine Fisheries Research Institute, Nantong 226007, China.
Journal of invertebrate pathology
|April 5, 2025
概括
肠道细胞动物肝炎 (EHP) 在中造成重大经济损失. 这项研究使用生物信息学和机器学习来确定涉及EHP感染阶段和宿主反应的关键基因和途径.
科学领域:
- 水产养殖是水产养殖的一种方式.
- 基因组学就是基因组学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 肠细胞动物肝炎 (EHP) 引起肝小胞病 (HPM),导致养殖业的经济损失很大,特别是影响了Litopenaeus vannamei.
- 了解宿主-病原体相互作用和感染动态对于开发有效的控制策略至关重要.
研究的目的:
- 用生物信息学和机器学习来描述Litopenaeus vannamei的EHP感染阶段.
- 为了确定关键的基因,途径和与不同的EHP感染严重程度相关的宿主反应.
- 开发一种EPH感染严重程度的预测模型.
主要方法:
- 从36个样本中对2613个与代谢相关的基因进行生物信息分析.
- 共识聚类将样本分为健康,严重,中度和轻度感染的组.
- 基因组变异分析 (GSVA) 和权重基因同表达网络分析 (WGCNA) 以确定子类特定的模式和相关途径.
- 机器学习算法,包括堆叠分类器,以识别特征基因和预测感染严重程度.
主要成果:
- 根据基因表达模式确定了四种不同的EPH感染子类.
- HEG显示碳水化合物代谢受损和氨基酸降解增加,而MEG显示恢复和LEG显示代谢正常化.
- WGCNA将感染严重程度与Hippo,JAK-STAT,类固醇生物合成和信号传递等途径联系起来.
- 机器学习识别了52个特征基因,包括RAPTOR,细胞表面糖蛋白1和粘素-5AC,并准确地预测了感染的严重程度.
结论:
- EHP显著影响的免疫力,自和氧化应激,宿主反应随着感染阶段的演变而演变.
- 关键的基因和通路,包括极管蛋白 (PTP) 和粘素-5AC,对于EHP宿主-病原体相互作用至关重要.
- 识别的分子特征和预测模型为EHP感染动态和潜在的干预策略提供了洞察力.
