典型文献
基于生物信息学和机器学习的心肌梗死后心室重构关键基因的筛选
文献摘要：
目的:利用生物信息学和机器学习筛选心肌梗死后心室重构(VRpMI)中的关键基因,并探索其对VRp-MI的诊断价值.方法:从GEO数据库分别下载GSE132143中健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,猪心肌梗死后6个月梗死区和梗死远端区组织的测序数据,GSE775中小鼠心肌梗死后48 h、8周及正常小鼠心室组织的表达谱数据.基于健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,利用edgeR包和加权基因共表达网络分析筛选重要差异表达基因(DEG);通过LASSO算法和SVM-RFE算法筛选关键基因,并利用自身数据和猪、小鼠数据分析关键基因诊断VRpMI的价值;最后,对关键基因开展单基因的基因集富集分析.结果:共获得355个重要DEG,从中筛选出1个关键基因即神经元正五聚蛋白2(NPTX2).NPTX2在自身数据和小鼠、猪验证数据中的AUC(95%CI)分别为0.996(0.984~1.000)、0.972(0.895~1.000)和0.963(0.882~1.000).单基因的基因集富集分析显示,NPTX2富集于心肌收缩、鞘脂类代谢、细胞凋亡、谷胱甘肽代谢等19个信号通路.结论:NPTX2可能为诊断VRpMI的潜在生物标志物.
文献关键词：
心肌梗死后心室重构;生物信息学;加权基因共表达网络分析;机器学习;生物标志物
中图分类号：
作者姓名：
李兴渊;朱明军;彭广操;王建茹
作者机构：
河南中医药大学第一附属医院心内科 郑州450000
文献出处：
引用格式：
[1]李兴渊;朱明军;彭广操;王建茹-.基于生物信息学和机器学习的心肌梗死后心室重构关键基因的筛选)[J].郑州大学学报（医学版）,2022(05):623-631
A类：
VRpMI,VRp,GSE132143,GSE775
B类：
心肌梗死后心室重构,关键基因,利用生物,诊断价值,GEO,别下,下载,健康人,序数,猪心,死区,远端,表达谱,谱数据,edgeR,加权基因共表达网络分析,差异表达基因,DEG,LASSO,RFE,选关,利用自身,基因诊断,单基因,基因集富集分析,共获,正五聚蛋白,NPTX2,心肌收缩,鞘脂类,脂类代谢,谷胱甘肽代谢,潜在生物标志物
AB值：
0.233428
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