加权基因共表达网络分析联合机器学习方法筛选扩张型心肌病生物标记及免疫浸润分析
尤红俊1
赵倩倩2
刁佳宇1
苟棋玲1
寿锡凌1
董梦雅1
1.710068 西安,陕西省人民医院心血管内科2.710100 西安,西安国际医学中心医院康复医院心肺康复科
摘要：目的 利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)联合机器学习方法筛选扩张型心肌病(DCM)生物标记,并进行免疫浸润分析.方法 对来自基因表达综合数据库(GEO)的DCM转录谱进行差异分析.对差异表达基因(DEGs)进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析.整合WGCNA和套索回归(LASSO)分析,筛选出DCM的生物标记.绘制受试者工作特征曲线(ROC)评估其诊断效能,并进行免疫浸润分析.结果 DCM左心室组织中有268个DEGs,主要参与炎症反应的调节、上皮细胞增殖、含胶原蛋白的细胞外基质、细胞外基质结构组成成分等;同时,DEGs参与补体和凝血瀑布、吞噬体、酪氨酸激酶-信号传导子及转录激活子(JAK-STAT)信号通路、花生四烯酸代谢、白介素17(IL-17)信号通路等.鉴定出的生物标记ASPN、CRYM、CSDC2、ECM2、FCN3、HMOX2、LAD1、SERPINA3、TSPYL2和TUBA3D,具备良好的诊断效能.DCM心肌组织中辅助型T细胞2(Th2)、中央记忆型CD4+T细胞、中央记忆型CD8+T细胞显著上调;活化的树突状细胞、嗜酸性粒细胞、髓样抑制细胞、巨噬细胞、肥大细胞、自然杀伤细胞、中性粒细胞、调节性T细胞、滤泡辅助性T细胞、辅助型T细胞1(Th1)、辅助型T细胞17(Th17)和效应记忆型CD8+T细胞显著下调.结论 ASPN、CRYM、CSDC2、ECM2、FCN3、HMOX2、LAD1、SERPINA3、TSPYL2和TUBA3D可能作为DCM的生物标记.多种免疫细胞可能介导着DCM的发生发展.
关键词：扩张型心肌病机器学习生物标记免疫浸润
分类号：R473.5(护理学)
资助基金：陕西省人民医院科技人才支持计划项目(2022JY-45)陕西省人民医院科技发展孵化基金(2023YJY-63)
论文发表日期：2024-05-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 517-522 )
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