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为确定溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)的潜在生物标志物,并预测其靶向中药,从GEO数据库下载包含人类UC和健康对照组织(GSE179285、GSE206285和GSE87466)的数据集,合并GSE179285和GSE206285数据集,通过limma R软件包筛选出UC与健康对照组织之间的差异表达基因(DEGs).采用LASSO回归模型和支持向量机递归特征消除算法筛选出核心生物标志物.GSE87466数据集用作验证队列,受试者工作特征曲线用于评估诊断效能.利用CIBERSORT探讨UC中的免疫浸润特性,并进一步分析潜在生物标志物与不同免疫细胞之间的相关性.最后,在HERB数据库预测核心生物标志物靶向中药.共筛选出157个DEGs,其中102个基因上调,55个基因下调.功能富集分析显示,这些DEGs主要参与IL-17信号通路、TNF信号通路、类风湿关节炎、趋化因子信号通路、体液免疫反应、中性粒细胞趋化和迁移等.LOC389023、OLFM4、AQP8和CWH43被鉴定为UC的潜在生物标志物,且其诊断价值在GSE87466验证数据集中有显著意义.CIBERSORT免疫浸润分析显示,UC与健康对照组织的免疫浸润特征存在显著差异.UC组发现高水平的CD4+记忆活化T细胞、M1巨噬细胞和中性粒细胞,而健康对照组发现高水平的记忆B细胞、CD4+记忆静息T细胞、M2巨噬细胞和静息树突状细胞.在HERB数据库预测到淡豆豉

作者:梁家浩;张馨慧;王海

来源:山东科学 2023 年 36卷 6期

知识库介绍

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梁家浩;张馨慧;王海
来源:
山东科学 2023 年 36卷 6期
标签:
溃疡性结肠炎 生物信息学 机器学习 免疫浸润 核心基因 靶向中药 ulcerative colitis bioinformatics machine learning immune infiltration core gene targeted traditional Chinese medicine
为确定溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)的潜在生物标志物,并预测其靶向中药,从GEO数据库下载包含人类UC和健康对照组织(GSE179285、GSE206285和GSE87466)的数据集,合并GSE179285和GSE206285数据集,通过limma R软件包筛选出UC与健康对照组织之间的差异表达基因(DEGs).采用LASSO回归模型和支持向量机递归特征消除算法筛选出核心生物标志物.GSE87466数据集用作验证队列,受试者工作特征曲线用于评估诊断效能.利用CIBERSORT探讨UC中的免疫浸润特性,并进一步分析潜在生物标志物与不同免疫细胞之间的相关性.最后,在HERB数据库预测核心生物标志物靶向中药.共筛选出157个DEGs,其中102个基因上调,55个基因下调.功能富集分析显示,这些DEGs主要参与IL-17信号通路、TNF信号通路、类风湿关节炎、趋化因子信号通路、体液免疫反应、中性粒细胞趋化和迁移等.LOC389023、OLFM4、AQP8和CWH43被鉴定为UC的潜在生物标志物,且其诊断价值在GSE87466验证数据集中有显著意义.CIBERSORT免疫浸润分析显示,UC与健康对照组织的免疫浸润特征存在显著差异.UC组发现高水平的CD4+记忆活化T细胞、M1巨噬细胞和中性粒细胞,而健康对照组发现高水平的记忆B细胞、CD4+记忆静息T细胞、M2巨噬细胞和静息树突状细胞.在HERB数据库预测到淡豆豉