换一批整合生物信息学和机器学习方法探究肥厚型心肌病自噬相关机制及鉴定潜在的关键基因
Integrating bioinformatics and machine learning methods to investigate autophagy-related mechanisms and identify potential key genes in hypertrophic cardiomyopathy
摘要目的:自噬调节异常与肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)密切相关,然而其具体机制仍未阐明.本研究拟探究HCM自噬相关机制及鉴定潜在的关键基因.方法:对HCM患者和健康对照者(healthy controls,HC)的心肌组织转录谱数据进行生物信息学分析,包括自噬相关差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)的鉴定和富集分析,利用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归模型和支持向量机递归特征消除(support vector machine recursive feature elimination,SVM-RFE)分析来筛选关键基因.外部数据集验证关键基因的表达.绘制受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线评估关键基因的诊断效能.结果:通过比较HCM患者和HC的转录谱数据,并与自噬相关基因取交集,筛选出12个自噬相关DEGs.富集分析表明这些基因主要参与胃泌素信号通路、甘丙肽受体通路、蛋白质相互作用数据库中的白细胞介素-6和白细胞介素-7信号通路、蛋白质相互作用数据库中的激活蛋白1信号通路、1,25-二羟基维生素D3的非基因组作用和凋亡等.筛选出6个候选关键基因,即PRKCD、MYC、DDIT3、CAPN1、HGS和TMEM74.PRKCD、MYC和DDIT3在验证数据集中成功验证,且具备较好的诊断效能.结论:PRKCD、MYC和DDIT3可能是HCM自噬相关的关键基因.
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关键词
肥厚型心肌病生物信息学机器学习差异表达基因自噬关键基因hypertrophic cardiomyopathybioinformaticsmachine learningdifferentially expressed genesautophagykey genes
栏目名称
DOI
10.11817/j.issn.2095-6959.2024.230614
发布时间
2024-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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