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通过机器学习筛选干燥综合征(SS)患者唇腺组织及全血中潜在发病相关长链非编码RNA(Long non-coding RNA,ln-cRNA)以及lncRNA与唇腺组织中免疫细胞浸润的相关性.通过GEO数据库获取SS唇腺组织及全血的表达数据,将唇腺组织表达数据归一化处理后,差异分析得到lncRNA表达谱,通过 2 种机器学习方法筛选并取交集得到共同的lncRNA.基于CIBER-SORT软件计算唇腺组织中 22 种免疫细胞浸润情况并分析关键lncRNA与免疫细胞浸润的相关性;分析全血中关键lncRNA与临床性状的相关性并绘制ROC曲线;分析关键lncRNA共表达编码蛋白基因,并进行KEGG信号通路分析.共筛选出SS关键lncRNA 1 个(HCP5),在唇腺组织及全血中HCP5 表达上调.免疫浸润分析显示,在SS唇腺组织中,γδ T细胞、巨噬细胞、CD4+记忆T细胞比例明显升高,而浆细胞的比例在SS唇腺组织中比例减少.HCP5 的表达与γ/δT细胞、CD4+记忆T细胞在唇腺中的浸润程度呈正相关.在全血中,HCP5与ANA、IgG、抗SSA抗体、抗SSB抗体、ESSDAI具有明显相关性.不同数据集中ROC诊断曲线结果显示HCP5的AUC为0.833和0.877;KEGG信号通路分析显示,唇腺与HCP5共表达的蛋白功能集中于抗原加工和呈递、B细胞受体信号通路等信号通路,全血中与HCP5 共表达的蛋白功能集中于代谢途径细胞、凋亡等信号

作者:肖剑伟;蔡旭;郭粉莲;陈新鹏;洪易炜;叶志中

来源:生物信息学 2023 年 21卷 2期

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作者:
肖剑伟;蔡旭;郭粉莲;陈新鹏;洪易炜;叶志中
来源:
生物信息学 2023 年 21卷 2期
标签:
干燥综合征 HCP5 免疫浸润 机器学习 长链非编码RNA
通过机器学习筛选干燥综合征(SS)患者唇腺组织及全血中潜在发病相关长链非编码RNA(Long non-coding RNA,ln-cRNA)以及lncRNA与唇腺组织中免疫细胞浸润的相关性.通过GEO数据库获取SS唇腺组织及全血的表达数据,将唇腺组织表达数据归一化处理后,差异分析得到lncRNA表达谱,通过 2 种机器学习方法筛选并取交集得到共同的lncRNA.基于CIBER-SORT软件计算唇腺组织中 22 种免疫细胞浸润情况并分析关键lncRNA与免疫细胞浸润的相关性;分析全血中关键lncRNA与临床性状的相关性并绘制ROC曲线;分析关键lncRNA共表达编码蛋白基因,并进行KEGG信号通路分析.共筛选出SS关键lncRNA 1 个(HCP5),在唇腺组织及全血中HCP5 表达上调.免疫浸润分析显示,在SS唇腺组织中,γδ T细胞、巨噬细胞、CD4+记忆T细胞比例明显升高,而浆细胞的比例在SS唇腺组织中比例减少.HCP5 的表达与γ/δT细胞、CD4+记忆T细胞在唇腺中的浸润程度呈正相关.在全血中,HCP5与ANA、IgG、抗SSA抗体、抗SSB抗体、ESSDAI具有明显相关性.不同数据集中ROC诊断曲线结果显示HCP5的AUC为0.833和0.877;KEGG信号通路分析显示,唇腺与HCP5共表达的蛋白功能集中于抗原加工和呈递、B细胞受体信号通路等信号通路,全血中与HCP5 共表达的蛋白功能集中于代谢途径细胞、凋亡等信号