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作者

王玉涛 孙岩

作者单位

山东第一医科大学附属省立医院血管外科 济南市中医医院周围血管病科 山东中医药大学第一临床医学院

刊名

山东大学学报(医学版)

年份

2024

卷号

第62卷

期号

第11期

页码

40-53

ISSN

1671-7554

关键词

腹主动脉瘤 加权基因共表达网络分析 机器学习 生物标志物 免疫浸润

分类号

R654.4

摘要

目的 利用单细胞转录组测序数据分析、加权基因共表达网络分析、机器学习算法和免疫浸润分析筛选腹主动脉瘤潜在的生物标志物.方法 下载基因表达数据库中包含AAA和正常主动脉的scRNA测序数据,经数据质量控制、降维、差异分析、细胞类型注释和拟时序分析后,筛选AAA发生过程中最早分化的细胞类型,筛选差异表达基因,进行高维WGC-NA,识别与AAA相关的基因模块,并进行富集分析;下载包含AAA和NAC的常规转录组测序数据,进行差异分析、WGCNA,将scRNA样本DEGs、常规转录组DEGs和WGCNA结果进行整合,筛选与AAA病变相关的基因,并进行基因本体和京都基因与基因组百科全书信号通路富集分析.利用最小绝对收缩和选择算子、支持向量机递归特征消除和随机森林等机器学习方法筛选AAA的潜在生物标志物,并进行免疫浸润分析.结果 scRNA数据分析结果显示,内皮细胞是AAA发生过程中最早分化的细胞类型,共获得853 个scRNA DEGs;hdWGCNA识别出与AAA相关的 2 个基因模块,显著富集于辅助性T细胞 17 细胞分化、辅助性T细胞1 和2 细胞分化等信号通路.常规转录组分析共获得162 ...更多

目的 利用单细胞转录组测序数据分析、加权基因共表达网络分析、机器学习算法和免疫浸润分析筛选腹主动脉瘤潜在的生物标志物.方法 下载基因表达数据库中包含AAA和正常主动脉的scRNA测序数据,经数据质量控制、降维、差异分析、细胞类型注释和拟时序分析后,筛选AAA发生过程中最早分化的细胞类型,筛选差异表达基因,进行高维WGC-NA,识别与AAA相关的基因模块,并进行富集分析;下载包含AAA和NAC的常规转录组测序数据,进行差异分析、WGCNA,将scRNA样本DEGs、常规转录组DEGs和WGCNA结果进行整合,筛选与AAA病变相关的基因,并进行基因本体和京都基因与基因组百科全书信号通路富集分析.利用最小绝对收缩和选择算子、支持向量机递归特征消除和随机森林等机器学习方法筛选AAA的潜在生物标志物,并进行免疫浸润分析.结果 scRNA数据分析结果显示,内皮细胞是AAA发生过程中最早分化的细胞类型,共获得853 个scRNA DEGs;hdWGCNA识别出与AAA相关的 2 个基因模块,显著富集于辅助性T细胞 17 细胞分化、辅助性T细胞1 和2 细胞分化等信号通路.常规转录组分析共获得162 个DEGs;整合后获得17 个AAA相关基因,显著富集于趋化因子、辅助性T细胞17 细胞分化、辅助性T细胞1 和2 细胞分化等信号通路.机器学习算法识别出AAA的潜在生物标志物生态病毒整合位点 2B.EVI2B在AAA样本中的表达量高于NAC样本.免疫浸润结果显示,AAA样本中幼稚B细胞、浆细胞、活化树突细胞和中性粒细胞比例高于NAC样本.EVI2B表达量与M2 巨噬细胞、M1 巨噬细胞、CD8 T细胞、浆细胞、辅助滤泡T细胞、M0巨噬细胞和中性粒细胞呈正相关;与静息树突细胞呈负相关.结论 AAA发病涉及多种免疫细胞和信号通路,EVI2B在AAA样本中表达显著增高,与多种免疫细胞具有相关性,可能成为AAA治疗的新靶点.收起

基金

国家自然科学基金;山东省医药卫生科技发展计划项目

文献类型

期刊

浏览量

15