Q1 IF: 9.186生物信息學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)分析和驗(yàn)證兒科膿毒癥的診斷生物標(biāo)志物和免疫細(xì)胞浸

2023-06-21 16:08 作者:275276 0人讀過 | 我要投稿

兒科膿毒癥 DEG 篩選

兩組患者的臨床特征見補(bǔ)充表2。研究過程如圖?所示。共有556個(gè)DEG，包括381個(gè)上調(diào)基因和175個(gè)下調(diào)基因

GSEA

GSEA 對(duì)患有敗血癥的兒科患者和健康對(duì)照受試者進(jìn)行了研究，以研究生物信號(hào)通路。顯示了 HALLMARK 分析確定的前五個(gè)術(shù)語（補(bǔ)充圖 2a）。凝血、補(bǔ)體、IL6-JAK-STAT3 信號(hào)、炎癥反應(yīng)和通過 NFκB 的 TNFα 信號(hào)在小兒膿毒癥患者中顯著增強(qiáng)（P調(diào)整后 < 0.05）。

DEGs的功能富集分析

我們進(jìn)行了功能分析，以更深入地了解 DEG 的生物學(xué)功能。DO分析結(jié)果顯示，這些DEG與肺部疾病、動(dòng)脈硬化、肝炎、動(dòng)脈粥樣硬化、動(dòng)脈硬化性心血管疾病、細(xì)菌感染性疾病、原發(fā)性細(xì)菌感染性疾病、阻塞性肺病、結(jié)核病和支氣管疾病有關(guān)。GO富集分析顯示DEG具有免疫反應(yīng)調(diào)節(jié)信號(hào)通路、免疫反應(yīng)的激活、細(xì)胞因子產(chǎn)生的正向調(diào)節(jié)、白細(xì)胞介導(dǎo)的免疫、T細(xì)胞激活和髓系白細(xì)胞激活。KEGG 分析與造血細(xì)胞譜系、金黃色葡萄球菌相關(guān)感染、Th1 和 Th2 細(xì)胞分化以及 Th17 細(xì)胞分化

兒科膿毒癥共表達(dá)基因模塊的鑒定

在兒科敗血癥數(shù)據(jù)集中，我們使用 WGCNA 來定位由許多基因共表達(dá)的基因模塊。首先，兩個(gè)數(shù)據(jù)集中的樣本被分為兩組，即兒科膿毒癥組和正常組，沒有觀察到異常值。然后，基于> 0.8的尺度獨(dú)立性，選擇13作為軟閾值功率β，以確保具有生物學(xué)意義的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)。通過基因樹狀圖的層次聚類分析和動(dòng)態(tài)分支切割方法，基因被分為12個(gè)模塊。淺青色、藍(lán)色和淺綠色模塊與兒科敗血癥顯著相關(guān)，并被選擇進(jìn)行進(jìn)一步分析。總共 1582 個(gè)基因與兒科膿毒癥基因意義和模塊成員顯著相關(guān)。

診斷標(biāo)志物的篩選和驗(yàn)證

通過利用維恩圖比較DEG和關(guān)鍵模塊基因的重疊區(qū)域，我們能夠識(shí)別出402個(gè)重疊基因區(qū)域。我們使用了三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別特征基因：RF結(jié)合特征選擇來確定錯(cuò)誤率、分類樹的數(shù)量以及按相對(duì)相關(guān)性降序排列的18個(gè)基因之間的聯(lián)系；使用LASSO回歸分析從統(tǒng)計(jì)顯著的單變量變量中選擇16個(gè)預(yù)測(cè)基因。三種算法將 CYSTM1、MMP8 和 CD177 識(shí)別為重疊基因。使用 rms 包，我們基于標(biāo)志性基因 CYSTMI1、MMP8 和 CD177 開發(fā)了用于診斷小兒敗血癥的列線圖模型。根據(jù)決策曲線分析（DCA）的結(jié)果，諾模圖模型提供了更好的臨床效益。CYSTM1、MMP8 和 CD177 的 AUC 分別為 0.988、0.973 和 0.986，ROC 曲線表明它們作為有價(jià)值的生物標(biāo)志物的可能性，表明?生物標(biāo)志物具有很高的預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確性。在 GSE13904 驗(yàn)證集中，CYSTM1、MMP8 和 CD177 的表達(dá)在小兒膿毒癥組中顯著高于對(duì)照組（P??< 0.01）.?CYSTM1、MMP8 和 CD177 的 ROC 曲線分別為 0.968、0.964 和 0.957，表明它們?cè)?GSE13904 驗(yàn)證集中作為有價(jià)值的生物標(biāo)志物的可能性

使用徹底的方法檢測(cè)診斷標(biāo)記。關(guān)鍵模塊基因與 DEG 的維恩圖；b基于SVM-RFE篩選生物標(biāo)志物；c , d基于射頻算法篩選生物標(biāo)志物；e不同顏色代表不同基因；f用于篩選診斷標(biāo)記的 LASSO 邏輯回歸算法。DEGs差異表達(dá)基因、WGCNA加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)、SVM-RFE支持向量機(jī)-遞歸特征消除、RF隨機(jī)森林、LASSO最小絕對(duì)收縮和選擇算子

兒科敗血癥診斷的中心基因。維恩圖顯示了三種算法獲得的診斷標(biāo)記的交集；b列線圖用于預(yù)測(cè)小兒敗血癥的發(fā)生；c DCA曲線d診斷效能驗(yàn)證的ROC曲線；e箱線圖顯示驗(yàn)證集小兒膿毒癥組和對(duì)照組hub基因的表達(dá)情況；f驗(yàn)證集診斷效能驗(yàn)證的ROC曲線。SVM-RFE支持向量機(jī)-遞歸特征消除、RF隨機(jī)森林、LASSO最小絕對(duì)收縮和選擇算子、AUC曲線下面積、ROC受試者工作特征曲線、DCA決策曲線分析

免疫細(xì)胞浸潤(rùn)結(jié)果

通過 CIBERSORT 算法，與正常樣本相比，小兒膿毒癥樣本中單核細(xì)胞、M0 巨噬細(xì)胞、M1 巨噬細(xì)胞、M2 巨噬細(xì)胞、靜息肥大細(xì)胞、活化肥大細(xì)胞、嗜酸性粒細(xì)胞和中性粒細(xì)胞以及幼稚 B 細(xì)胞、CD8+ T 細(xì)胞的比例普遍較高細(xì)胞、靜息CD4+記憶T細(xì)胞、活化CD4+記憶T細(xì)胞、Trges、靜息NK細(xì)胞、活化NK細(xì)胞和靜息樹突狀細(xì)胞相對(duì)較低（P??<0.05）。根據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果，CYSTM1、MMP8和CD177與多種免疫細(xì)胞表現(xiàn)出顯著程度的相關(guān)性

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