换一批基于microRNA与生物信息学筛选非梗阻性无精子症的生物标志物
Identification of biomarkers for non-obstructive azoospermia based on microRNA and bioinformatics screening
摘要microRNA(miRNA)在非梗阻性无精子症(non-obstructive azoospermia,NOA)的发生中发挥着重要作用,但目前仍缺乏对其调控靶基因表达介导 NOA 发生分子机制的研究.本研究从 GEO 数据库获取 NOA 相关的miRNA数据集,通过差异分析、加权基因共表达网络分析(weighted correlation network analysis,WGCNA)和LASSO回归筛选得到 4 个关键miRNA.基于miRDB数据库预测miRNA的靶点基因,与NOA转录组数据集的差异表达基因(differential expressed genes,DEGs)取交集,获得 18 个DEGs.精子发生评分模型显示18 个 DEGs 总表达水平与精子发生评分呈显著正相关,证明上述 DEGs 可能与 NOA 的发生相关.将 18 个DEGs纳入机器学习,最终鉴定出 4 个最具有诊断价值的关键基因MGARP、FER1L5、SNX2 和PAPOLB.在NOA小鼠模型中,MGARP与 SNX2 表达上调,而 FER1L5 与 PAPOLB表达下调,与 NOA数据集表达趋势一致.以上结果表明MGARP、FER1L5、SNX2 和PAPOLB可作为NOA的新型标志物,为NOA的机制研究与临床诊断提供理论基础和实验依据.
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关键词
miRNA非梗阻性无精子症精子发生机器学习生物信息学miRNAnon-obstructive azoospermiaspermatogenesismachine learningbioinformatics
栏目名称
DOI
10.16288/j.yczz.25-089
发布时间
2026-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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