Py学习  »  机器学习算法

5.7/Q1, KEGG 富集分析+ 机器学习 :人颞下颌关节骨关节炎滑液的代谢分析

生信Othopadics • 7 月前 • 220 次点击  

如果您对骨科疾病生信临床研究感兴趣,请为小骨点点关注,持续解读骨科前沿生信文献和思路。如果您需要定制化服务,欢迎扫码联系小骨~

文章标题:Metabolic profiling of synovial fluid in human temporomandibular joint osteoarthritis

中文标题:人颞下颌关节骨关节炎滑液的代谢分析

发表期刊:Front Immunol

发表时间2024年3

影响因子5.7/Q1

研究目的

颞下颌关节 (TMJ) 骨关节炎 (OA) 是一种常见的颞下颌关节退行性疾病,机制尚不清楚。滑液 (SF) 是 TMJ 的重要组成部分,含有各种可能直接导致 OA 的蛋白质和代谢物。本研究旨在探讨 SF 在 TMJOA 中代谢物水平的影响。

研究方法

在这项研究中,根据 TMJ 磁共振成像,采用非靶向和广泛靶向的代谢分析来识别 90 例不同 TMJOA 分级患者的 SF 代谢变化。WGCNA 鉴定了差异共表达的代谢物模块。计算模块与临床信息 (主要是连续变量) 之间的关联。采用 Pearson 相关系数评估代谢物与 MIO 之间的相关性,并通过 KEGG 富集分析进一步分析模块中的代谢物。轻度、中度和重度组的代谢物逐渐增加或减少用于机器学习。为了进一步分析,将中度组和重度组合并,并将合并组与轻度组进行比较。通过 LASSO 和随机森林算法筛选代谢物,并选择重叠结果作为最终生物标志物组。在两组中,随机分别选取 2/3 样本作为训练集,选取剩余样本作为验证集,并通过 logistical 回归建立预测模型。通过受试者工作特征 (ROC) 曲线评估模型的预测能力,并计算曲线下面积 (AUC)。

研究结果

1.不同 TMJOA 分级患者的差异代谢物


对原始数据进行主成分分析 和正交偏最小二乘判别分析 。随后的排列测试证实了 Q2 >0.9 和 R2Y >0.9 的 OPLS-DA 模型的可靠性。在 PCA 和 OPLS-DA 图谱中,轻度、中度和重度组之间存在差异。根据倍数变化和 VIP 值,筛选出 164 种逐渐增加的代谢物和 176 种逐渐减少的代谢物。逐渐增加的代谢物的前三种类型是苯和取代衍生物、氨基酸及其代谢物和杂环化合物。逐渐减少的代谢物的前三种类型是甘油磷脂、氨基酸及其代谢物以及苯和取代衍生物。前 25 种逐渐减少或增加的代谢物显示在热图中。

2.不同 TMJOA 分级患者代谢途径的差异

为了进一步分析差异代谢物的功能,进行了 KEGG 分析。逐渐增加的代谢物主要富集于辅因子的生物合成、细胞色素 P450 对外源性物质的代谢以及核苷酸糖的生物合成。逐渐减少的代谢物主要富集于癌症中的胆碱代谢、甘油磷脂代谢以及蛋白质消化吸收。值得注意的是,逐渐增加和逐渐减少的代谢物都富含矿物质吸收和硒化合物代谢。随着骨破坏的加重,D-葡萄糖相关、L-谷氨酸相关和烟酰胺相关代谢增加。减少的代谢物,包括磷脂酰胆碱、磷脂酸和溶血磷脂酰胆碱,表明胆碱代谢下调,TMJOA 加重。此外,硒代半胱氨酸及其下游代谢物 L-丙氨酸显示下调,TMJOA 加重,而硒代半胱氨酸的另一种下游代谢物 γ-谷氨酰-Se-甲基硒代半年胱氨酸显示上调。与 SLC6A19 相关的 Na+ 转运相关的 3 种代谢物,即 L-谷氨酰胺、L-色氨酸和 L-脯氨酸,在 3 组中均逐渐减少。然而,与 SGLT1 相关的 Na + 转运相关的 D-半乳糖显示上调,TMJOA 加重。

3.疼痛患者的差异代谢物

疼痛是 TMJOA 患者的重要症状。在此,46 名患者抱怨疼痛,而 39 名患者报告没有疼痛。与无疼痛的患者相比,差异分析确定了疼痛患者中 37 种上调代谢物和 16 种下调代谢物。差异代谢物主要富集于蛋白质消化吸收、硫中继系统、硒化合物代谢和三羧酸 (TCA) 或柠檬酸盐循环途径。值得注意的是,13 种代谢物与在不同 TMJOA 等级中检测到的前 50 种差异代谢物重叠。这些代谢物可能是治疗 TMJOA 骨破坏和疼痛的潜在靶标。

4.代谢物与 MIO 之间的关联

WCGNA 用于聚集代谢物,代谢物分为八个模块。检查模块与临床信息之间的相关性,绿色模块中的代谢物与 MIO 呈正相关,而黄色模块中的代谢物与 MIO 呈负相关。绿色模块中的 19 种代谢物与 MIO 呈更强的正相关 。黄色模块中的 26 种代谢物与 MIO 呈更强的负相关 。绿色模块中的代谢物富含精氨酸和脯氨酸代谢、氨基糖和核苷酸糖代谢以及 mTOR 信号通路。黄色模块中的代谢物富含辅因子的生物合成、核苷酸糖的生物合成和雌激素信号通路。

文章小结

该研究使用来自 TMJOA 患者的大量人类 SF 样本构建和评估了代谢谱,并建立了一个有助于 TMJOA 分级诊断的模型。研究结果扩展了我们对 TMJOA 患者人 SF 代谢物的了解,并为进一步研究 TMJOA 的发病机制和治疗提供了重要依据。如果您对生信分析和公共数据库挖掘感兴趣,但时间和精力有限或者缺乏相关经验,小骨非常乐意为您提供如下服务:免费思路评估、付费方案设计和生信分析等,有意向的老师欢迎联系小骨哦!

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/176889
 
220 次点击