期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
铁死亡相关基因作为新型标志物预测结核潜伏感染活化风险及风险模型构建
1
作者 姜吉亮 王文涛 +3 位作者 李乐然 尹绍卿 付玉荣 伊正君 《中国医科大学学报》 北大核心 2025年第4期333-339,共7页
目的利用生物信息学和多种机器学习算法,筛选出预测结核潜伏感染(LTBI)活化风险的新型标志物并建立风险模型。方法从基因表达综合数据库获取GSE112104和GSE193777数据集,通过差异基因分析和加权基因共表达网络分析筛选与LTBI活化相关的... 目的利用生物信息学和多种机器学习算法,筛选出预测结核潜伏感染(LTBI)活化风险的新型标志物并建立风险模型。方法从基因表达综合数据库获取GSE112104和GSE193777数据集,通过差异基因分析和加权基因共表达网络分析筛选与LTBI活化相关的铁死亡相关差异基因(FRG-DEGs)。进一步通过LASSO、SVM-RFE和RF 3种机器学习算法筛选铁死亡相关关键基因(FRG-hubs),并通过验证集和逆转录PCR验证其可靠性。最后,利用R语言建立风险模型。结果在GSE112104数据集中,与LTBI相比,活动性结核病中296个基因显著上调,1569个基因显著下调,LTBI进展者中506个基因显著上调,1132个基因显著下调。WGCNA共得到5个基因共表达模块,其中蓝色模块与LTBI活化相关性最强(cor=0.62,P=0.00004),包含1340个基因。将三者连同728个铁死亡相关基因(FRG)取交集,共得到8个表达趋势一致的FRG-DEGs。3种机器学习算法共筛选出4个FRG-hubs,包括PLA2G6、GLS2、JUN和AMN。逆转录PCR结果显示,随着休眠结核分枝杆菌的活化,FRG-hubs的表达逐渐降低。最后,基于FRG-hubs构建了LTBI活化风险模型,曲线下面积在0.98~1.00之间。结论本研究成功筛选出用于预测LTBI活化风险的新型标志物,并构建了具有良好预测效能的LTBI活化风险模型。 展开更多
关键词 结核病 结核潜伏感染 铁死亡 风险模型 机器学习
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部