换一批生物信息学分析揭示主动脉瘤潜在的诊断标志物和发病机制
Bioinformatics analysis reveals potential diagnostic markers and pathogenesis of aortic aneurysms
摘要：
目的 确定主动脉瘤的潜在诊断和治疗基因.方法 从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库下载mRNA表达谱数据集,分为训练集和验证集.分析训练集数据以确定主动脉瘤和正常人的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).利用基因本体论(Gene Ontology,GO)和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析研究DEGs功能.利用机器学习和验证集数据筛选诊断标志物,并确定循环生物标志物.最后,通过免疫细胞浸润分析和单细胞测序分析确定所选诊断标志物的功能.结果 在主动脉瘤和正常人间检测到2006个GEGs,其中807个上调,1199个下调.GO分析和KEGG通路分析显示,主动脉瘤中免疫反应相关信号显著富集.LASSO回归和验证集数据确定CXCL5、TGM3、BTC和ITGA10为潜在的诊断标志物,并有较好的诊断效能.最后,确定主动脉瘤中有多种免疫细胞浸润,并且巨噬细胞可能分泌CXCL5来影响中性粒细胞,从而参与主动脉瘤的病理过程.结论 CXCL5、TGM3、BTC和ITGA10基因是主动脉瘤潜在的诊断标志物,巨噬细胞分泌的CXCL5可能是主动脉瘤的发病机制之一.
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作者单位：
华南理工大学医学院,广州510006;广东省心血管病研究所心内科广东省人民医院(广东省医学科学院),广州510080
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广东省人民医院(广东省医学科学院)急危重症医学科,广州510080
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广东省心血管病研究所心内科广东省人民医院(广东省医学科学院),广州510080
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期刊：
《岭南心血管病杂志》2022年28卷2期 151-159页
ISTIC
分类号：
R543.1+6
栏目名称：
论著
DOI：
10.3969/j.issn.1007-9688.2022.02.12
发布时间：
2022-05-06
基金项目：
高水平医院建设项目
广州市科技计划项目
国家自然科学基金
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