在基于MPGAM的小样本中识别精性高血压的miRNA生物标志物
Zongjin Li1, Dongmei Liu1, YongChao Jin1
1Hebei Provincial Key Laboratory for Data Science and Application, College of Science, North China University of Science and Technology, Tangshan, 063210, China.
Scientific reports
|October 28, 2025
概括
一种新的计算方法,MPGAM,在小型数据集中有效地识别必要高血压的微RNA生物标志物. 这种方法有助于发现这种广泛的慢性疾病的新诊断和治疗点.
科学领域:
- 生物化学和分子生物学
- 遗传学和基因组学 在
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 基本高血压 (EH) 是一种普遍存在的全球慢性疾病,其病因复杂.
- 微RNAs (miRNAs) 在EH发育和进展中至关重要,显示出作为生物标志物的潜力.
- 在小数据集中识别可靠的miRNA生物标志物对于EH是一个重大挑战.
研究的目的:
- 引入一种新的计算框架,MPGAM,用于在小样本环境中有效地发现miRNA生物标志物,用于EH.
- 解决现有方法在识别EH相关的miRNA生物标记物的局限性.
- 识别和验证与基本高血压相关的候选miRNA生物标志物.
主要方法:
- 开发了模块化概率驱动的全球分析方法 (MPGAM),包括双指数近邻相似度测量 (DINNSM),多维模块评估和基于概率的全球分类方法 (PGSM).
- 将MPGAM应用于来自GEO数据库的GSE75670数据集,用于miRNA生物标记物识别.
- 进行了基因相互作用分析,以探索已识别的miRNAs的调节途径.
主要成果:
- 从GSE75670数据集中,MPGAM从GSE75670数据集中确定了十个EH的miRNA生物标志物候选者.
- 其中8种已识别的miRNA与血压有先前的关联,其中4种 (hsa-miR-107,hsa-miR-210,hsa-miR-665,hsa-miR-449a) 出现在超过5项研究中.
- 目标基因分析表明,这些miRNAs对EH相关途径的协调调节效应.
结论:
- MPGAM提供了一种新,有效和可解释的计算方法,用于在小样本环境中发现miRNA生物标志物.
- 已确定的候选miRNAs,包括新型的miRNAs,需要进一步研究,作为基本高血压的潜在生物标志物.
- 这项研究突出了MPGAM在促进对EH等复杂疾病的生物标志物发现方面的潜力.
