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生物信息学联合机器学习探究主动脉瓣膜钙化潜在的诊断标志物
被引量：
1
1
作者
张汝益
杨芳
+1 位作者
管尤涛
严树涓
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1493-1500,共8页
目的:通过机器学习方式从免疫、干细胞、成骨3个层面寻找主动脉瓣膜钙化潜在的诊断标志物。方法:利用R语言将高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中GSE51472、GSE12644和GSE554923个数据集的数据进行均一化后合并分析,...
目的:通过机器学习方式从免疫、干细胞、成骨3个层面寻找主动脉瓣膜钙化潜在的诊断标志物。方法:利用R语言将高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中GSE51472、GSE12644和GSE554923个数据集的数据进行均一化后合并分析,得到差异表达基因。从Amigo数据库下载免疫、干细胞、成骨相关基因集分别与差异基因取交集,得到钙化瓣膜组织中异常表达的免疫、干细胞、成骨相关基因。利用机器学习方法对差异基因进行深度学习,寻找潜在的诊断生物标志物。进行基因富集(gene set enrichment analysis,GSEA)分析。临床标本结合细胞学实验验证诊断标志物的应用价值。结果:3个数据集合并分析得到102个差异基因,与免疫相关的有51个,与干细胞相关的有1个,与成骨相关的有2个。GSEA分析显示无论是免疫相关基因还是干细胞、成骨相关基因均涉及免疫调控通路。多种机器学习合并分析结果显示白介素受体7(interleu-kin 7 receptor,IL7R)最具有诊断钙化性主动脉瓣病的价值,但临床标本并不支持生物信息分析结果。细胞实验显示IL7R可以促进瓣膜间质细胞增殖、成骨钙化。结论:IL7R可能不是外周血诊断钙化性主动脉瓣疾病(calcific aortic valve disease,CAVD)的标志物,但是它在CAVD疾病演变过程中可能有重要作用,因此进一步探究IL7R在CAVD中的作用很有必要。
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关键词
钙化性主动脉瓣膜疾病
机器学习
生物标志物
生物信息
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题名
生物信息学联合机器学习探究主动脉瓣膜钙化潜在的诊断标志物
被引量：
1
1
作者
张汝益
杨芳
管尤涛
严树涓
机构
贵州中医药大学第一附属
医院
优生研究中心
昆明市延安医院病理科
广州市妇女儿童医疗中心产前诊断中心
出处
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1493-1500,共8页
基金
贵州省科技厅科技计划资助项目(编号:黔科合基础〔2020〕1Y424、黔科合基础-ZK〔2021〕一般396)。
文摘
目的:通过机器学习方式从免疫、干细胞、成骨3个层面寻找主动脉瓣膜钙化潜在的诊断标志物。方法:利用R语言将高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中GSE51472、GSE12644和GSE554923个数据集的数据进行均一化后合并分析,得到差异表达基因。从Amigo数据库下载免疫、干细胞、成骨相关基因集分别与差异基因取交集,得到钙化瓣膜组织中异常表达的免疫、干细胞、成骨相关基因。利用机器学习方法对差异基因进行深度学习,寻找潜在的诊断生物标志物。进行基因富集(gene set enrichment analysis,GSEA)分析。临床标本结合细胞学实验验证诊断标志物的应用价值。结果:3个数据集合并分析得到102个差异基因,与免疫相关的有51个,与干细胞相关的有1个,与成骨相关的有2个。GSEA分析显示无论是免疫相关基因还是干细胞、成骨相关基因均涉及免疫调控通路。多种机器学习合并分析结果显示白介素受体7(interleu-kin 7 receptor,IL7R)最具有诊断钙化性主动脉瓣病的价值,但临床标本并不支持生物信息分析结果。细胞实验显示IL7R可以促进瓣膜间质细胞增殖、成骨钙化。结论:IL7R可能不是外周血诊断钙化性主动脉瓣疾病(calcific aortic valve disease,CAVD)的标志物,但是它在CAVD疾病演变过程中可能有重要作用,因此进一步探究IL7R在CAVD中的作用很有必要。
关键词
钙化性主动脉瓣膜疾病
机器学习
生物标志物
生物信息
Keywords
calcified aortic valve disease
machine learning
biomarkers
bioinformatics
分类号
R542.5 [医药卫生—心血管疾病]
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作者
出处
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被引量
操作
1
生物信息学联合机器学习探究主动脉瓣膜钙化潜在的诊断标志物
张汝益
杨芳
管尤涛
严树涓
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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