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基于生物信息学分析探索铁死亡参与脓毒症的机制及治疗中药预测
1
作者
卢文婷
李彬
+4 位作者
吴磊
杜叶
刘日慧
邓梦雨
刘钱
《中国抗生素杂志》
CSCD
北大核心
2024年第12期1419-1430,共12页
目的基于生物信息学分析和机器学习算法探究铁死亡参与脓毒症的机制及预测治疗脓毒症的潜在中药,以期为脓毒症的临床治疗提供新的治疗方向及用药思考。方法从gene expression omnibus(GEO)数据库下载脓毒症的基因表达数据,利用R语言筛...
目的基于生物信息学分析和机器学习算法探究铁死亡参与脓毒症的机制及预测治疗脓毒症的潜在中药,以期为脓毒症的临床治疗提供新的治疗方向及用药思考。方法从gene expression omnibus(GEO)数据库下载脓毒症的基因表达数据,利用R语言筛选差异表达基因(differentially expressed gene,DEG)。在FerrDb平台收集与铁死亡相关的靶点。采用weighted correlation network analysis(WCGNA)筛选关键模块基因。得到DEG、WGCNA和铁死亡基因数据集的交集基因,然后通过3种机器学习算法筛选出脓毒症相关铁死亡核心基因,利用GSE232753数据验证脓毒症相关铁死亡核心基因。通过CIBERSORT算法评估22种免疫细胞丰度进而评估脓毒症与免疫细胞浸润的相关性。最后,通过核心基因预测潜在治疗中药,根据药物性味归经拓展中医理论。结果利用随机森林(random forest,RF)、支持向量机-递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)和最小绝对收缩和选择算法(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法共筛选得到脓毒症相关铁死亡核心基因,进一步利用GSE232753数据集进行验证,最终确定TXN、NR1D2、PARP15为脓毒症相关铁死亡的核心基因,且其基因表达量均显示出统计学显著性差异(P<0.05),ROC分析显示,3个潜在核心基因曲线下面积(area under curve,AUC)均大于0.9。免疫细胞浸润分析表明多种免疫细胞可能参与脓毒症的发展,以上3个核心基因在不同程度上与免疫细胞有一定的相关性。利用本草图鉴数据库对上述3个核心基因,通过《中华本草》和《中药大辞典》筛选整理得到脓毒症相关铁死亡核心基因靶向中药沙棘、蜂房等22味中药,靶向中药大多药性偏平,药味甘,归经入胃、肺。结论铁死亡参与脓毒症的机制可能与TXN、NR1D2、PARP15基因的表达水平有关,同时预测了针对脓毒症相关铁死亡核心基因的靶向治疗中药,为脓毒症的治疗提供新的治疗方向及用药参考。
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关键词
脓毒症
生物信息学
铁死亡
机器学习
中药预测
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职称材料
题名
基于生物信息学分析探索铁死亡参与脓毒症的机制及治疗中药预测
1
作者
卢文婷
李彬
吴磊
杜叶
刘日慧
邓梦雨
刘钱
机构
广西
中医
药
大学
药
学院
成都大学
药
学院
广西壮瑶药重点实验室、壮瑶药协同创新中心
出处
《中国抗生素杂志》
CSCD
北大核心
2024年第12期1419-1430,共12页
基金
四川省科技成果转移转化示范项目(No.2023ZHCG0071)
2024-2026年高等教育人才培养质量和教学改革项目(No.JZW202406)
+2 种基金
成都大学CC国家众创空间2024年度创新创业教育专项(No.ccyg202401002)
成都大学师德师风建设示范项目(No.22)
广西壮瑶药重点实验室、壮瑶药协同创新中心平台资助(No.GXZYKF2022-02)。
文摘
目的基于生物信息学分析和机器学习算法探究铁死亡参与脓毒症的机制及预测治疗脓毒症的潜在中药,以期为脓毒症的临床治疗提供新的治疗方向及用药思考。方法从gene expression omnibus(GEO)数据库下载脓毒症的基因表达数据,利用R语言筛选差异表达基因(differentially expressed gene,DEG)。在FerrDb平台收集与铁死亡相关的靶点。采用weighted correlation network analysis(WCGNA)筛选关键模块基因。得到DEG、WGCNA和铁死亡基因数据集的交集基因,然后通过3种机器学习算法筛选出脓毒症相关铁死亡核心基因,利用GSE232753数据验证脓毒症相关铁死亡核心基因。通过CIBERSORT算法评估22种免疫细胞丰度进而评估脓毒症与免疫细胞浸润的相关性。最后,通过核心基因预测潜在治疗中药,根据药物性味归经拓展中医理论。结果利用随机森林(random forest,RF)、支持向量机-递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)和最小绝对收缩和选择算法(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法共筛选得到脓毒症相关铁死亡核心基因,进一步利用GSE232753数据集进行验证,最终确定TXN、NR1D2、PARP15为脓毒症相关铁死亡的核心基因,且其基因表达量均显示出统计学显著性差异(P<0.05),ROC分析显示,3个潜在核心基因曲线下面积(area under curve,AUC)均大于0.9。免疫细胞浸润分析表明多种免疫细胞可能参与脓毒症的发展,以上3个核心基因在不同程度上与免疫细胞有一定的相关性。利用本草图鉴数据库对上述3个核心基因,通过《中华本草》和《中药大辞典》筛选整理得到脓毒症相关铁死亡核心基因靶向中药沙棘、蜂房等22味中药,靶向中药大多药性偏平,药味甘,归经入胃、肺。结论铁死亡参与脓毒症的机制可能与TXN、NR1D2、PARP15基因的表达水平有关,同时预测了针对脓毒症相关铁死亡核心基因的靶向治疗中药,为脓毒症的治疗提供新的治疗方向及用药参考。
关键词
脓毒症
生物信息学
铁死亡
机器学习
中药预测
Keywords
Sepsis
Bioinformatics
Ferroptosis
Machine learning
Traditional Chinese medicine prediction
分类号
R9 [医药卫生—药学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于生物信息学分析探索铁死亡参与脓毒症的机制及治疗中药预测
卢文婷
李彬
吴磊
杜叶
刘日慧
邓梦雨
刘钱
《中国抗生素杂志》
CSCD
北大核心
2024
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