在子宫前中进行转录形状分析和生物标志物发现:利用WGCNA和LASSO与ROC验证的综合方法
Tamil Barathi Palanisamy1, Mohanapriya Arumugam1
1Department of Biotechnology, School of Biosciences and Technology, Vellore Institute of Technology, Vellore 632014, Tamil Nadu, India.
Computational biology and chemistry
|June 18, 2025
概括
孕前 (PE) 是一个主要的妊娠并发症. 这项研究确定了五个关键基因 (GAPDH,LEP,PKM,TRIM24,NDRG1) 和参与PE的途径,提供了潜在的诊断和治疗点.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 生殖医学 生殖医学
背景情况:
- 孕前 (PE) 影响全球2-8%的怀孕,造成严重的孕产妇和胎儿伤害.
- 尽管进行了广泛的研究,但PE的潜在分子机制仍然在很大程度上未被确定.
研究的目的:
- 通过RNA测序 (RNA-Seq) 和先进的生物信息学来研究妊娠前的病理生理学.
- 确定关键的分子生物标记物和PE的潜在治疗点.
主要方法:
- 权重基因同表达网络分析 (WGCNA) 用于识别与PE相关的基因模块.
- 对差异表达基因 (DEGs) 的功能丰富分析.
- 蛋白质与蛋白质相互作用网络分析,LASSO回归和ROC曲线分析用于生物标志物识别和验证.
主要成果:
- 两个基因模块 (绿色和黄色) 与PE有很强的相关性.
- 关键的生物学途径包括NAD代谢,HIF-1信号和糖解.
- 五个关键的预测基因 (GAPDH,LEP,PKM,TRIM24,NDRG1) 被鉴定出具有很高的诊断准确性 (AUC=0.987).
- 外部验证证实了这些发现;鉴定了GAPDH,PKM和LEP的药物基因相互作用.
结论:
- 综合系统生物学方法成功地确定了PE的关键生物标志物.
- 已识别的基因和途径代表了未来PE研究和临床管理的潜在目标.
