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内质网应激基因在缺血性中风中的潜在作用:生物信息学+机器学习,最新发现!

挑圈联靠 • 2 月前 • 94 次点击  

大家好,欢迎来看今天的文献解读!今天我们要聊的是一篇关于缺血性中风(IS)中内质网应激基因的研究,题为Identification of endoplasmic reticulum stress genes in human stroke based on bioinformatics and machine learning,这篇文章在Neurobiology of Disease期刊上发表。它运用了生物信息学和机器学习的方法,意图揭示缺血性中风中内质网应激的关键基因。这一领域的研究不仅能为我们提供早期诊断的新途径,还有助于开发新的治疗策略,真的是个非常有意思的话题哦!而且,文章得到了国自然、四川省科技支撑计划等的资助,值得关注!

接下来,让我们一起来看看这篇文章的亮点吧!作者通过先进的机器学习算法和逻辑回归,成功识别出与内质网应激相关的基因(ERSRGs),并通过小鼠中脑动脉闭塞模型和人脑类器官数据进行了验证,结果表明相关基因在缺血性中风中的作用值得深入研究。同时,研究还首次揭示了三种基因(ATF6、DDIT3和ERP29)与巨噬细胞相关的继发损伤事件密切相关,展示了内质网应激在缺血性中风的潜在机制。

数据来源

数据主要来源于**Gene Expression Omnibus (GEO)**数据库,具体包括三个缺血性中风的人类数据集:GSE58294、GSE22255和GSE16561。这些数据集采用了不同的平台进行分析,涵盖了健康个体和缺血性中风患者的血液样本,为研究提供了可靠的数据基础。

题目:Identification of endoplasmic reticulum stress genes in human stroke based on bioinformatics and machine learning
杂志:Neurobiology of Disease

研究设计与候选基因识别

图1展示了本研究的设计流程图,清晰地呈现了研究的整体框架。从数据收集、处理到候选基因的识别,各个关键步骤的逻辑关系被有序展现。研究团队首先通过批量校正减小数据集中的批次效应,并基于差异表达基因与内质网应激相关基因的交集,最终识别出32个候选基因。这一系统化的流程为后续的基因筛选和模型构建打下了坚实的基础,确保了研究结果的可靠性。

基因表达差异与机器学习特征筛选

图2中,研究者对GEO表达谱数据集进行批量效应移除,并呈现了热图与火山图,以可视化中风患者与健康对照组之间的基因表达差异。热图清晰显示出哪些基因在中风患者中显著上调或下调,而火山图则强调了基因表达的显著性,为后续的机器学习算法筛选提供了重要的视觉支持。

图3展示了使用随机森林、LASSO回归和支持向量机递归特征消除等三种机器学习算法选择特征基因的结果。随机森林算法的稳定性和特征变量的重要性评分,帮助识别出多个关键基因。Venn图进一步展示了不同算法中共同识别的基因,最终确定了三种关键基因(ATF6、DDIT3和ERP29),为后续模型构建奠定了基础。

关键基因的诊断价值与免疫机制探讨

图4分析了这三种关键ERSRGs在训练集和验证集中的诊断效果,显示出良好的预测能力,AUC值均超过0.7。高AUC值的结果为这些基因作为生物标志物的有效性提供了直观评估,突显了其在临床诊断中的潜在应用价值。

紧接着,图5展示了基于三种ERSRGs构建的多因素逻辑回归模型的ROC曲线及其校准曲线,模型的良好拟合进一步支持了其在实际应用中的可靠性,为临床医生在制定治疗方案时提供了科学依据。

图6则揭示了IS患者与健康对照组在免疫细胞组成和丰度上的显著差异,特别是单核细胞、M0巨噬细胞和中性粒细胞的增加,提示免疫反应在中风发展中的核心作用。

图7通过共识聚类方法对89个IS样本进行了亚型分类,识别出两种ER应激相关亚型(C1和C2),并展示了两者之间的显著差异,为个性化治疗奠定了基础。

图8进一步探讨了这两种亚型在基因表达和免疫细胞浸润方面的差异,揭示了亚型2在多种生物通路上的显著上调,可能为新型治疗靶点的开发提供基础。

最后,图9展示了在MCAO小鼠模型中,关键ERSRGs在巨噬细胞中的表达模式,并通过功能富集分析探讨了巨噬细胞在中风后的反应。这些发现为未来的治疗策略提供了重要的基础数据,强调了调节巨噬细胞反应以改善神经保护的潜力。

总结

这篇文章通过生物信息学和机器学习技术,深入探讨了缺血性中风中的内质网应激基因。研究团队成功识别了32个候选基因,并最终确定了三种关键基因——ATF6、DDIT3和ERP29,这些基因与巨噬细胞相关的继发损伤事件密切相关。验证结果表明,这些基因具有良好的诊断潜力,AUC值超过0.7,提示其在临床应用中的价值。此外,研究还揭示了不同亚型之间的免疫细胞差异,为个性化治疗提供了新思路。整体而言,本文不仅为缺血性中风的早期诊断提供了新依据,也为未来的治疗策略奠定了重要基础。


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