在肺腺癌中与线粒体自相关的基因表达的作用和机器学习分析
Binyu Wang1, Di Liu2, Danfei Shi3
1Department of Clinical Laboratory, The First Affiliated Hospital of Huzhou University, The First People's Hospital of Huzhou City, Huzhou, Zhejiang, China.
Frontiers in immunology
|May 2, 2025
概括
这项研究确定COASY,FTSJ1和MOGS是肺腺癌 (LUAD) 的关键生物标志物. 这些基因与细胞和免疫细胞透有关,为新的LUAD疗法提供了潜力.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 分子生物学分子生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 肺腺癌 (LUAD) 是全球癌症死亡的主要原因.
- 了解LUAD的分子机制,包括菌,对于开发新疗法至关重要.
研究的目的:
- 为了研究LUAD中基因表达和线粒之间的关系.
- 确定参与LUAD瘤发生和免疫细胞透的关键生物标志物.
主要方法:
- 使用了GEO数据集 (GSE151101,GSE203609) 来识别差异表达基因 (DEG).
- 应用权重基因同表达网络分析 (WGCNA) 和功能丰富分析 (GO,KEGG).
- 使用机器学习 (随机森林,LASSO,SVM) 和使用TCGA,HPA,qPCR和CIBERSORTx验证的发现.
主要成果:
- 确定了1,012个重叠的DEG;WGCNA突出显示了一个显著的绿黄色模块.
- 功能分析揭示了与FOXM1信号传导和视网膜母细胞瘤通路的关联.
- 确定了COASY,FTSJ1和MOGS作为关键基因,通过LUAD的高表达,泛癌分析和与免疫细胞透的相关性来验证.
结论:
- COASY,FTSJ1和MOGS是LUAD中的关键生物标志物,可能通过线粒细胞衰变和免疫调节影响瘤发生.
- 这些基因为新的LUAD疗法和诊断工具提供了有希望的标.
