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        利用生物信息學和機器學習方法識別并驗證作為癲癇診斷生物標志物的關鍵基因

        《Computational Biology and Chemistry》:Identification and validation of key genes as diagnostic biomarkers for epilepsy using bioinformatics and machine learning

        【字體: 時間:2026年02月27日 來源:Computational Biology and Chemistry 3.1

        編輯推薦:

          癲癇的分子機制與靶向治療研究:基于生物信息學與機器學習,識別TYMP和HES4為關鍵診斷基因,發現其調控免疫微環境,并通過藥物相互作用數據庫篩選出Calpain抑制劑I作為潛在治療藥物,并在動物模型和細胞系中驗證有效性。

          
        吳露露|黃玉萍|楊慧|張晨宇|馮丹丹|周國平
        南京醫科大學第一附屬醫院兒科,中國南京廣中路300號,210029

        摘要

        癲癇是一種常見的神經系統疾病,其分子發病機制復雜。大約三分之一的患者會出現藥物難治性癲癇發作,這嚴重影響了他們的生活質量。本研究采用整合生物信息學和機器學習的方法來識別與癲癇相關的關鍵基因。首先利用GEO數據庫中的癲癇相關數據集,通過差異表達分析和加權基因共表達網絡分析(WGCNA)初步篩選出候選基因。隨后通過機器學習算法(包括最小絕對收縮選擇算法LASSO、隨機森林RF和支持向量機SVM)對這些候選基因進行進一步篩選。TYMPHES4顯示出顯著的癲癇診斷價值(AUC分別為0.770和0.769)。功能富集分析表明它們參與了關鍵的信號通路,并與免疫細胞浸潤密切相關,強調了它們在調節免疫微環境中的作用。通過RT-qPCR和Western blot在癲癇小鼠模型和癲癇細胞系中驗證了TYMPHES4的顯著上調。此外,通過對藥物-基因相互作用數據庫的篩查,發現Calpain抑制劑I是一種潛在的針對TYMP的治療藥物。總體而言,這些發現為癲癇的發病機制提供了新的見解,并為未來的研究和治療開發指出了有希望的目標。

        引言

        根據世界衛生組織的數據(Thijs等人,2019年;Karabacak等人,2024年),癲癇是一種普遍的神經系統疾病,全球約有7000萬人受到影響。大約50%的癲癇患者同時伴有心理健康問題或認知障礙,這顯著降低了他們的生活質量(McDonald等人,2023年)。如果不及時治療,癲癇導致的嚴重神經系統損傷風險會增加,進而引發認知并發癥,如海馬依賴的空間學習和記憶缺陷(Sen等人,2018年)。目前的治療手段包括抗癲癇藥物、生酮飲食、迷走神經刺激和癲癇手術,旨在控制疾病的發作和進展。不幸的是,仍有約三分之一的患者對治療無反應,發展為藥物難治性癲癇,其特征是多種類型的癲癇發作以及進行性的認知和發育衰退(Perucca等人,2020年;Asadi-Pooya等人,2023年;Kj?r等人,2023年)。最近的生物信息學分析為癲癇的研究帶來了新的啟示;然而,該疾病的精確機制和有效的診斷生物標志物仍不甚明了(Shi等人,2025年)。因此,進一步的研究對于早期診斷和及時干預癲癇至關重要,以改善患者預后并減少并發癥。在癲癇研究中整合多種組學策略揭示了新的、以前未被發現的疾病機制。這一新興方向為精準醫學的發展提供了有希望的途徑。
        本研究旨在實現三個明確的目標:(1)識別新的、可靠的癲癇診斷生物標志物;(2)利用這些生物標志物構建一個簡單且易于解釋的診斷模型;(3)探索相關的免疫機制并篩選候選治療化合物。本研究通過整合多種生物信息學方法(包括WGCNA、多種機器學習技術、人工神經網絡和分子對接)對癲癇進行了全面的轉錄組分析,旨在探索與該疾病相關的分子機制,研究關鍵基因在發病機制中的作用,并通過藥物富集分析識別出這些關鍵基因富集的藥物。研究結果為潛在的治療靶點和聯合治療策略提供了有價值的見解,最終為臨床干預和個性化醫療奠定了理論基礎。

        數據來源

        本研究分析的所有數據均來自GEO數據庫(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)。我們獲取了基因表達數據集GSE143272,并使用GPL10558作為其注釋文件。該數據集包含142名患者的表達譜信息,其中51名被歸類為對照組,91名為患者組(表1)。本研究的工作流程如圖1所示。

        差異表達基因的識別

        從GEO數據庫獲取的數據集經過標準化處理。

        識別癲癇的差異表達基因

        我們對GSE143272進行了標準化處理,識別出癲癇組與對照組之間有64個差異表達基因(DEGs)(圖2a)。

        識別癲癇相關模塊

        使用WGCNA識別與癲癇相關的基因模塊。圖2b顯示了癲癇樣本的樹狀圖和特征熱圖。軟閾值冪β設為5(圖2c)。動態樹切割算法定義了六個基因模塊(棕色、藍色、 turquoise色和紅色)(圖2d)。如圖3e所示,相關性分析...

        討論

        癲癇是一種常見的慢性神經系統疾病,其全球發病率持續上升。在癲癇的管理方面,常用的治療方法包括抗癲癇藥物、生酮飲食、迷走神經刺激和手術干預;然而,仍有30%的癲癇發作無法得到控制(Schwartz等人,2019年;L?scher等人,2020年;Hollis和Lukens,2025年)。我們的研究通過綜合分析識別并驗證了與癲癇相關的關鍵基因...

        倫理批準

        南京醫科大學動物實驗倫理審查委員會批準了本研究的動物實驗(IACUC-2503056)。

        未引用的參考文獻

        (Sen等人,2018年)

        資助

        本研究得到了國家自然科學基金(81970579)和2025年國家臨床重點專科建設項目(JSPH-ZKJS-2025-01)的支持。

        CRediT作者貢獻聲明

        周國平:撰寫、審稿與編輯、監督。張晨宇:數據可視化、驗證、正式分析。馮丹丹:數據可視化、驗證。黃玉萍:撰寫、審稿與編輯、監督、方法學、數據管理。楊慧:驗證、監督。吳露露:初稿撰寫、數據可視化、方法學、正式分析、數據管理、概念構建。

        利益沖突聲明

        作者聲明沒有已知的財務利益或個人關系可能影響本文的研究結果。

        致謝

        我們衷心感謝劉炳旭先生在數據準備和數據分析方面的寶貴幫助。他的專業知識和細致入微的態度極大地提升了本文的質量。

        參與同意

        不適用。

        出版同意

        不適用。

        知情同意

        不適用。
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