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生物信息学联合机器学习鉴定重症登革热的预警标志物 被引量：1
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作者 谢铱子 詹少锋 +3 位作者 黄慧婷 温武金 刘小虹 江勇 《中国医科大学学报》 CAS 北大核心 2024年第7期583-590,共8页
目的 基于生物信息学联合机器学习鉴定重症登革热的预警标志物,探讨临床重症登革热发生风险的评价体系。方法 通过基因表达综合(GEO)数据库分析普通登革热与重症登革热患者的差异表达基因,并进行基因本体论(GO)、京都基因与基因组数据库... 目的 基于生物信息学联合机器学习鉴定重症登革热的预警标志物,探讨临床重症登革热发生风险的评价体系。方法 通过基因表达综合(GEO)数据库分析普通登革热与重症登革热患者的差异表达基因,并进行基因本体论(GO)、京都基因与基因组数据库(KEGG)富集分析;通过随机森林模型筛选重症登革热预警基因,并利用受试者操作特征(ROC)曲线验证基因的准确性;最后采用列线图对预警基因进行量化,通过预警基因的表达量预测普通登革热进展为重症登革热的风险。结果 共获得817个差异表达基因,抗微生物体液反应、体液免疫反应、丝氨酸水解酶活性和花生四烯酸代谢等生物过程可能与重症登革热的发生发展密切相关;筛选出AZU1、PDCD4、COL4A3BP、TRPM4、ATP4A 5个重症登革热预警基因,其中ATP4A、COL4A3BP、TRPM4呈低表达,而AZU1、PDCD4呈高表达,ROC曲线提示基因准确性良好;列线图提示模型预测准确度、临床获益率、临床有效性均良好。结论 测定AZU1、PDCD4、COL4A3BP、TRPM4、ATP4A 5个预警基因的表达量有助于评估重症登革热的发生风险。 展开更多
关键词 重症登革热 预警 基因 生物过程 风险评估
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基于生物信息学分析探索普通登革热特征基因及免疫浸润特点
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作者 谢铱子 王凯 +3 位作者 詹少锋 黄慧婷 江勇 温武金 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期634-639,共6页
目的:探究普通登革热的特征基因及免疫浸润特点。方法:基于GEO数据库中的GSE96656、GSE206829芯片与R软件,分析普通登革热患者与健康者之间的差异表达基因。利用随机森林模型以及LASSO回归模型筛选疾病特征基因,并通过外部数据集验证基... 目的:探究普通登革热的特征基因及免疫浸润特点。方法:基于GEO数据库中的GSE96656、GSE206829芯片与R软件,分析普通登革热患者与健康者之间的差异表达基因。利用随机森林模型以及LASSO回归模型筛选疾病特征基因,并通过外部数据集验证基因表达情况。采用CIBERSORT算法进行普通登革热的免疫浸润分析,并分析特征基因与免疫细胞浸润的相关性。结果:共获得500个差异表达基因。随机森林模型以及LASSO回归模型筛选出IFI44L、FMO4作为疾病特征基因。外部数据集验证发现IFI44L在普通登革热患者全血中呈高表达。IFI44L与M1巨噬细胞、活化的树突状细胞和记忆性B细胞的浸润程度呈正相关;FMO4与M1巨噬细胞、活化的记忆性CD4^(+)T细胞的浸润程度呈正相关(P<0.05)。结论:IFI44L、FMO4可能是普通登革热的特征基因,且与免疫细胞如M1巨噬细胞浸润有关。 展开更多
关键词 登革热 生物信息学 特征基因 免疫细胞浸润
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