通过转录组学分析揭示了哈西莫托甲状腺炎和反复流产之间的共享生物标志物和潜在机制

科学领域:

• 内分泌学和免疫学.
• 生殖医学 生殖医学
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 哈西莫托甲状腺炎 (HT) 越来越多地与反复流产 (RM) 相关,但潜在的机制尚不清楚.
• 识别共享的生物标志物对于理解HT和RM之间的关联至关重要.
• 这项研究的重点是阐明这两种疾病之间的分子和免疫学联系.

研究的目的:

• 通过生物信息学识别哈西莫托甲状腺炎和经常性流产之间的关键共享生物标志物.
• 揭示与这些共享生物标志物相关的潜在分子机制和免疫微环境特征.
• 为诊断和治疗HT和RM之间的联系提供理论基础和潜在目标.

主要方法:

• 从基因表达综合 (GEO) 数据库中对HT甲状腺和RM子宫内膜组织数据集的综合转录组分析.
• 通过蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络分析识别差异表达基因 (DEG) 和候选生物标志物.
• 基因组丰富分析 (GSEA) 用于途径分析和ssGSEA用于免疫细胞透量化,然后进行分子对接以预测药物.

主要成果:

• 科菲林-1 (CFL1) 和TRAPPC1被确定为重要的生物标志物,在HT和RM中都受到上调.
• 生物标志物被丰富了包括"自身免疫性甲状腺疾病"和"抗原处理和呈现"在内的途径.
• 观察到单细胞和乙氨基酸透的显著差异,与生物标志物表达相关,并预测了潜在的治疗药物.

结论:

• CFL1和TRAPPC1是哈希莫托甲状腺炎和反复流产的常见生物标志物.
• 这些发现为基础研究和早期临床诊断和治疗策略提供了新的见解.
• 这项研究为进一步调查HT-RM关联的病变发生和治疗干预提供了基础.