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溃疡性结肠炎发病机制的单细胞转录组生物信息学研究
被引量：
1
1
作者
庞雪
郭建壮
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2024年第15期2075-2083,共9页
目的利用单细胞转录组生物信息学方法挖掘溃疡性结肠炎(UC)发病的潜在机制。方法从高通量基因表达数据库中下载UC样本的单细胞转录组数据集GSE125527作为研究对象,利用R语言的Seurat数据包对数据进行过滤和标准化,将具有相似特征基因的...
目的利用单细胞转录组生物信息学方法挖掘溃疡性结肠炎(UC)发病的潜在机制。方法从高通量基因表达数据库中下载UC样本的单细胞转录组数据集GSE125527作为研究对象,利用R语言的Seurat数据包对数据进行过滤和标准化,将具有相似特征基因的细胞进行聚类和注释,筛选与UC发病相关的细胞亚群,提取差异表达基因(DEGs),对DEGs进行富集分析,挖掘UC发病的潜在信号通路,对差异最大的细胞亚群进行高维加权基因共表达网络分析(hdWCNA),筛选与UC相关的基因模块;下载GSE36807、GSE42911、GSE65114和GSE6731数据集,筛选DEGs,结合单细胞DEGs和与UC相关的基因模块,筛选UC发病的核心基因,绘制受试者工作特征曲线(ROC)评价核心基因预测UC发病的价值。复制UC模型大鼠验证UC核心基因的表达。结果过滤获得UC样本细胞18642个,正常结肠组织样本细胞4298个,共聚类成10个亚群,UC样本中B细胞占比高。筛选获得单核细胞相关的差异表达上调基因81个,差异表达下调基因21个。DEGs显著富集于肿瘤坏死因子(TNF)⁃α、核转录因子(NF)⁃κB、白细胞介素(IL)⁃2和信号传导与转录活化因子(STAT)5,以及干扰素(IFN)⁃α信号通路上。hdWGCNA筛选出2个UC相关基因模块,经筛选并验证,LAPTM5为UC的核心基因。与对照组大鼠相比,UC模型大鼠结肠组织中LAPTM5表达水平显著升高。结论UC与正常结肠组织样本细胞分布存在较大差异,B细胞与UC发病密切相关,是预防和治疗UC的潜在靶细胞。LAPTM5是UC发病的潜在核心基因。
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关键词
溃疡性结肠炎
单细胞转录组
生物信息学
在线阅读
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职称材料
基于加权基因共表达网络分析和机器学习的肛瘘潜在生物标志物筛选及实验研究
2
作者
庞雪
《安徽医科大学学报》
CAS
北大核心
2024年第11期1958-1966,共9页
目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)、机器学习算法、免疫浸润分析和动物实验筛选肛瘘(AF)潜在的生物标志物。方法下载基因表达数据库中包含AF和瘘管旁组织(PF)的转录组数据进行差异分析,对差异表达基因(DEGs)进行基因本体(GO)和京...
目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)、机器学习算法、免疫浸润分析和动物实验筛选肛瘘(AF)潜在的生物标志物。方法下载基因表达数据库中包含AF和瘘管旁组织(PF)的转录组数据进行差异分析,对差异表达基因(DEGs)进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析。整合WGCNA结果和DEGs,筛选AF相关基因。利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和随机森林(RF)等机器学习方法筛选AF的潜在生物标志物,并进行免疫浸润分析,复制AF大鼠模型进行验证。结果共获得377个DEGs,主要富集在B细胞受体信号通路、趋化因子信号通路等。机器学习算法筛选出AF的潜在生物标志物基质金属蛋白酶13(MMP13)。AF样本中记忆B细胞、浆细胞、M0巨噬细胞、M1巨噬细胞比例高于PF样本,静息CD4记忆T细胞、静息树突细胞比例低于PF样本。MMP13与M0巨噬细胞、活化肥大细胞和幼稚B细胞呈正相关;与静息肥大细胞呈负相关。实验结果显示,大鼠AF样本中MMP13表达水平高于对照组。结论AF发病涉及多种免疫细胞和信号通路,MMP13在AF组织中表达显著增高,与多种免疫细胞具有相关性,可能成为AF潜在的生物标志物。
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关键词
肛瘘
加权基因共表达网络分析
机器学习
生物标志物
免疫浸润
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职称材料
题名
溃疡性结肠炎发病机制的单细胞转录组生物信息学研究
被引量：
1
1
作者
庞雪
郭建壮
机构
山东第一医科大学第一附属医院肛肠科
山东
第一
医科
大学
第一
附属
医院
检验
科
出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2024年第15期2075-2083,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(编号:82104876)
山东省医药卫生科技发展计划(编号:2017WS802)
山东省中医药科技发展计划(编号:2019-0379)。
文摘
目的利用单细胞转录组生物信息学方法挖掘溃疡性结肠炎(UC)发病的潜在机制。方法从高通量基因表达数据库中下载UC样本的单细胞转录组数据集GSE125527作为研究对象,利用R语言的Seurat数据包对数据进行过滤和标准化,将具有相似特征基因的细胞进行聚类和注释,筛选与UC发病相关的细胞亚群,提取差异表达基因(DEGs),对DEGs进行富集分析,挖掘UC发病的潜在信号通路,对差异最大的细胞亚群进行高维加权基因共表达网络分析(hdWCNA),筛选与UC相关的基因模块;下载GSE36807、GSE42911、GSE65114和GSE6731数据集,筛选DEGs,结合单细胞DEGs和与UC相关的基因模块,筛选UC发病的核心基因,绘制受试者工作特征曲线(ROC)评价核心基因预测UC发病的价值。复制UC模型大鼠验证UC核心基因的表达。结果过滤获得UC样本细胞18642个,正常结肠组织样本细胞4298个,共聚类成10个亚群,UC样本中B细胞占比高。筛选获得单核细胞相关的差异表达上调基因81个,差异表达下调基因21个。DEGs显著富集于肿瘤坏死因子(TNF)⁃α、核转录因子(NF)⁃κB、白细胞介素(IL)⁃2和信号传导与转录活化因子(STAT)5,以及干扰素(IFN)⁃α信号通路上。hdWGCNA筛选出2个UC相关基因模块,经筛选并验证,LAPTM5为UC的核心基因。与对照组大鼠相比,UC模型大鼠结肠组织中LAPTM5表达水平显著升高。结论UC与正常结肠组织样本细胞分布存在较大差异,B细胞与UC发病密切相关,是预防和治疗UC的潜在靶细胞。LAPTM5是UC发病的潜在核心基因。
关键词
溃疡性结肠炎
单细胞转录组
生物信息学
Keywords
ulcerative colitis
single-cell transcriptome
bioinformatics
分类号
R656.9 [医药卫生—外科学]
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职称材料
题名
基于加权基因共表达网络分析和机器学习的肛瘘潜在生物标志物筛选及实验研究
2
作者
庞雪
机构
山东第一医科大学第一附属医院肛肠科
出处
《安徽医科大学学报》
CAS
北大核心
2024年第11期1958-1966,共9页
基金
国家自然科学基金项目(编号:82104876)
山东省医药卫生科技发展计划项目(编号:2017WS802)
山东省中医药科技发展计划项目(编号:2019-0379)。
文摘
目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)、机器学习算法、免疫浸润分析和动物实验筛选肛瘘(AF)潜在的生物标志物。方法下载基因表达数据库中包含AF和瘘管旁组织(PF)的转录组数据进行差异分析,对差异表达基因(DEGs)进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析。整合WGCNA结果和DEGs,筛选AF相关基因。利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和随机森林(RF)等机器学习方法筛选AF的潜在生物标志物,并进行免疫浸润分析,复制AF大鼠模型进行验证。结果共获得377个DEGs,主要富集在B细胞受体信号通路、趋化因子信号通路等。机器学习算法筛选出AF的潜在生物标志物基质金属蛋白酶13(MMP13)。AF样本中记忆B细胞、浆细胞、M0巨噬细胞、M1巨噬细胞比例高于PF样本,静息CD4记忆T细胞、静息树突细胞比例低于PF样本。MMP13与M0巨噬细胞、活化肥大细胞和幼稚B细胞呈正相关;与静息肥大细胞呈负相关。实验结果显示,大鼠AF样本中MMP13表达水平高于对照组。结论AF发病涉及多种免疫细胞和信号通路,MMP13在AF组织中表达显著增高,与多种免疫细胞具有相关性,可能成为AF潜在的生物标志物。
关键词
肛瘘
加权基因共表达网络分析
机器学习
生物标志物
免疫浸润
Keywords
anal fistula
weighted gene co-expression network analysis
machine learning
biomarker
immune infiltration
分类号
R657.16 [医药卫生—外科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
溃疡性结肠炎发病机制的单细胞转录组生物信息学研究
庞雪
郭建壮
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于加权基因共表达网络分析和机器学习的肛瘘潜在生物标志物筛选及实验研究
庞雪
《安徽医科大学学报》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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