换一批机器学习法筛选膝骨关节炎凋亡生物标志物及免疫浸润分析
Screening apoptosis-related genes and analyzing immune infiltration in knee osteoarthritis based on machine learning
摘要目的 利用机器学习算法筛选膝骨关节炎中差异性凋亡相关基因(differential apoptosis-related genes,DARGs),以进一步鉴定相关生物标志物,阐释凋亡在膝骨关节炎发病机制中的作用.方法 首先,通过GEO数据库下载并整合数据集GSE55235和GSE169077的基因表达矩阵,利用R包对整合的基因表达矩阵分别进行差异分析和WGCNA分析.而后将两种分析结果与genecards数据库中获取的凋亡相关基因取交集得到DARGs,对其进行GO、KEGG和GSEA富集分析.最后,通过cytoscape中的MCODE插件筛选DARGs蛋白质间相互作用关系最紧密的模块,运用lasso算法筛选出其中hub基因生物标志物,并在骨关节炎数据集GSE178557中绘制ROC曲线进行验证,对验证效果较好的hub基因生物标志物进行Gene-miRNA-转录因子-药物调控网络构建以及免疫浸润分析.结果 经筛选共得到189个DARGs,经验证集验证最终得到7个可靠的hub基因生物标志物,并预测了这些基因的miRNA的调控网络和转录因子调控网络,并获得了对hub基因生物标志物有潜在作用的药物和免疫细胞浸润分析结果.结论 凋亡在膝骨关节炎发病机制中具有重要作用,7个hub基因生物标志物包括TYROBP、COL14A1、CD74、LAMA4、COL5A1、MMP13、IGFBP5可以为诊断以及深入了解膝骨关节炎机制提供有价值的线索.
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关键词
膝骨关节炎凋亡相关基因机器学习免疫浸润WGCNAlasso算法knee osteoarthritisapoptosis-related genesmachine learningimmune infiltrationWGCNALasso algorithm
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-7108.2025.01.004
发布时间
2025-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
内蒙古自治区科技计划项目（2022YFSH0075）
内蒙古自治区研究生科研创新项目（S20231189Z）
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（YKD2023ZY001）
内蒙古自治区卫生健康委公立医院高水平临床专科发展科技项目（2023SGGZ143）
内蒙古医科大学面上项目（YKD2022MS036）
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