有机肥对退化红壤中细菌群落功能组成影响的PICRUSt基因预测分析

为探讨不同修复措施对南方典型退化红壤细菌群落功能组成的影响,设置单施生物炭(B)、微生物有机肥(OF)、化学肥料(CF)、生物炭配施微生物有机肥(BO)、生物炭配施化学肥料(BC)以及空白对照(CK)等6种修复处理方式并进行车前草的盆栽试验,采用细菌16S rRNA基因的高通量测序技术并结合PICRUSt功能预测分析,研究不同修复处理方式下退化红壤细菌群落结构及其功能组成的变化。结果表明,微生物有机肥和化学肥料对车前草根际土壤细菌群落结构与功能组成具有显著的影响(F_(2,15)=25.55,R^(2)=0.7731,P<0.001;F_(2,15)=17.22,R^(2)=0.6966,P<0.001),而生物炭的作用不显著(P>0.05);微生物有机肥处理车前草根际土壤细菌物种多样性显著增加,增幅达到17.30%,但是化学肥料显著降低细菌物种多样性,降幅达21.25%;微生物有机肥增加生物代谢途径和氮循环途径功能基因丰度,促进氮异化还原、反硝化作用和固氮作用过程,有利于土壤氮素的维持和土壤质量的改善,而化学肥料施用则相反。另外,根际土壤细菌物种多样性跟土壤的pH值显著正相关,跟碱解氮和有效磷等土壤养分含量显著负相关。本研究明确了退化红壤微生物群落功能组成以及氮循环相关功能基因对修复措施的响应,为南方退化红壤的生态修复与农业生产提供理论依据。

基底膜相关基因在类风湿关节炎不同中医证型中的转录组学分析及药物预测

背景:基底膜基因与类风湿关节炎的发生发展密切相关,但不同中医证型下基底膜相关基因在其发病机制中的作用尚不明确。目的:基底膜基因联合转录组学分析探讨类风湿关节炎5种不同中医证型的发病机制差异,并进行潜在治疗药物预测。方法:基于GEO数据库整理类风湿关节炎相关中医证型芯片数据以及基底膜相关基因,利用R-limma包筛选差异表达基因,Mfuzz包进行表达趋势分析。借助STRING数据库构建PPI网络,UPset筛选关键基因,通过R-clusterProfiler包对差异表达基因进行GSEA及富集分析,同时绘制ROC曲线评估基底膜相关核心靶点对5种证型分别的诊断价值。基于CIBERSORT核心算法计算每种证型的免疫浸润情况。最后,利用SymMap和COREMINE数据库预测可靶向基底膜相关核心基因治疗类风湿关节炎不同证型的潜在中药及小分子药物。结果与结论:①在5种类风湿关节炎中医证型中(风湿痹阻证、寒湿痹阻证、肝肾亏虚证、气血两虚证及血瘀阻络证)分别筛选出67,47,59,57,55个基底膜相关差异表达基因,其中关键靶点分别为5,7,5,3,5个。③各证型中富集最多的为细胞基质黏附、免疫细胞迁移及胶原代谢等生物过程以及细胞外基质受体相互作用、PI3K-Akt、局灶性粘连和Rap1信号通路等。④药物预测结果显示,土茯苓、川乌、绵马贯众及黄精是通过影响基底膜基因治疗5种类风湿关节炎中医证型最具潜力的中药。⑤结果证实,基底膜相关基因的异常表达可能是通过调控细胞附着、免疫细胞迁移及炎症反应等多个途径影响类风湿关节炎的发生和发展,在不同证型中有着差异表现,其中ITGA6可作为5种类风湿关节炎证型中共同的诊断标志物。清热解毒类中药可能是类风湿关节炎不同证型治疗中可以贯穿始终的潜在有效药物。

子痫前期风险预测基因的筛选

目的:探索对子痫前期(PE)有预测价值的基因。方法:应用高通量测序技术检测3例PE及3例正常孕妇脐带组织来源的间充质干细胞(MSC)的基因表达谱,利用DESeq2进行差异性分析,进行GO、KEGG通路分析,结合相关文献,筛选出关键基因。收集29例PE和28名正常孕妇的静脉血标本,应用RT-qPCR技术检测关键基因的表达情况。结果:共检出1130个差异表达基因,其中458个高表达,672个低表达;共筛选出3个关键基因[CXC基序趋化因子配体2(CXCL2)、糖蛋白非转移性黑色素蛋白B(GPNMB)、胸苷磷酸化酶(TYMP)],均为表达下调。RT-qPCR结果显示3个基因在PE孕妇静脉血中的表达均低于正常孕妇(P<0.05)。结论:CXCL2、GPNMB和TYMP或可作为预测PE的新分子标志物。

可溶性生长刺激表达基因2蛋白对脓毒症相关急性肾损伤的预测价值

目的研究可溶性生长刺激表达基因2蛋白(soluble growth-stimulated expressed gene 2 protein,sST2)对脓毒症相关急性肾损伤(sepsis-associated acute kidney injury,SA-AKI)的预测价值。方法采用回顾性观察性研究,纳入2020年1月至2023年12月在南通大学附属医院急诊科接受sST2检测的395例脓毒症患者。根据是否发生急性肾损伤(AKI),分为非AKI组(281例)和AKI组(114例)。收集患者入院24 h内的基础临床数据和实验室检查结果,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析sST2对SA-AKI的诊断能力,logistic回归评估sST2是否为SA-AKI发生的独立危险因素,通过构建两预测模型,使用ROC曲线下面积(AUC)、净重新分类指数(NRI)、综合判别改善指数(IDI)评估sST2的加入对模型预测能力的提升效果。结果AKI组患者sST2水平高于非AKI组(P<0.001)。sST2诊断SA-AKI的AUC为0.839(0.799~0.874),显著高于其他实验室指标(P<0.0001)。sST2>85 ng/mL是SA-AKI的独立危险因素(OR=14.315,95%CI:5.867~34.926,P<0.001)。增加sST2显著改善了预测模型的AUC(0.954 vs.0.909,P<0.0001)、NRI(21.48%,95%CI:11.48%~31.49%,P<0.0001)及IDI(8.62%,95%CI:5.75%~11.49%,P<0.0001)。结论血清sST2可能成为潜在的预测脓毒症AKI发生的生物标志物。

血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度对早产患者预测价值分析

目的 分析血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度对早产患者的预测价值。方法 随机选择2019年1-12月在该院产科病区产检的孕产妇480例,其中450例随访至分娩,将其中40例自发性早产的孕产妇作为早产组,410例足月产孕产妇作为健康组。比较健康组、早产组、早产组不同孕周者的血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化水平。分析健康组、早产组的临床数据,采用Logistic回归分析早产的风险因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度对早产的预测价值。结果 与健康组比较,早产组血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度明显增高(P<0.05);与早产组34~<37周妊娠期女性相比,孕周28~<34周妊娠期女性血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度明显增高(P<0.05);与健康组比较,早产组产次≥2次、妊娠期被动吸烟、阴道胎儿纤维连接蛋白(fFN)阳性、家庭平均月收入<1 000元的比例明显增加(P<0.05),宫颈长度明显缩短(P<0.05);Logistic回归分析结果显示,产次≥2次、妊娠期被动吸烟、宫颈长度短、阴道fFN阳性、家庭平均月收入<1 000元、血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度高均是早产的主要风险因素(P<0.05);ROC曲线分析结果表明,血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度预测早产的曲线下面积为0.868(95%CI:0.834~0.898),最佳截断值为51.43%,灵敏度、特异度、准确度分别为82.50%、84.63%、84.44%。结论 血清Wnt4基因启动子区的DNA甲基化程度高对于早产具有一定的临床预测价值。

基于高频组合片段-基因表达式编程算法的轨道交通地面沉降预测模型

[目的]地面沉降预测和控制是轨道交通盾构法隧道施工中最为关注的问题之一。为了解决现有地面沉降预测和控制中存在的模型表达过于复杂且缺乏解释性的问题,需要一种既简洁清晰,又能够描述复杂问题的可解释模型,GEP(基因表达式编程)算法提供了这种可能性,因此需对基于HFS(高频组合片段)-GEP算法的轨道交通地面沉降预测模型进行深入研究。[方法]以杭绍城际铁路某区段盾构隧道工程为依托,选取盾构施工过程中的土舱压力、刀盘扭矩、刀盘转速、推进速度、总推力、隧道埋深及盾尾注浆量等参数作为关键输入型施工参数,地面沉降作为输出型施工参数,通过备选公式集筛选以及HFS选取,建立基于HFS-GEP算法的轨道交通地面沉降预测模型。利用该模型对第180环—第210环区段的关键施工参数进行优化调整,分析盾构施工参数变化对地面最终沉降的影响效果。[结果及结论]基于HFS-GEP算法的地面沉降预测模型可以反映盾构施工参数与地面最终沉降的显式关系;相较于传统GEP算法的地面沉降预测模型,该模型准确度更高,结构更为简洁,且收敛速度更快。通过对盾构关键施工参数进行优化调整,该模型可将第180环—第210环区段的最终沉降量控制在10 mm以内。

基于生物信息学分析类风湿关节炎铜死亡相关基因及中药筛选预测

目的 利用生物信息学研究类风湿关节炎(Rheumatoid arthritis, RA)铜死亡相关分子模式和诊断性生物标志物,同时预测具有潜在治疗作用的中药。方法 从基因表达综合数据库中下载GSE55235、GSE55457、GSE77298表达谱数据作为训练数据集,提取铜死亡相关基因进行分析。选择RA患者和健康对照组之间差异表达的铜死亡相关基因(Differentially expressed cuproptosis-associated gene, DECAG),分析DECAG相关的免疫浸润、生物学功能。根据DECAG的表达量对RA患者进行共识聚类分型,基于分型进行加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)来识别核心基因。取degree值前100的核心基因做GO和KEGG富集分析并构建训练模型,训练模型包括随机森林模型(Random forest, RF)和支持向量机模型(Support vector machine, SVM)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGB)模型和广义线性模型(Generalized linear model, GLM),筛选与RA特征最相关的5个基因作为诊断性生物标志物并进行验证。最后进行中药预测。结果 获得6个DECAG(NLRP3、SLC31A1、LIAS、CDKN2A、DBT、DLST)。使用共识聚类方法将RA基因分为两个亚型(C1,C2),分型WGCNA获得核心基因418个。取degree值前100的核心基因构建训练模型,基于对|残差|的反向累积分布图和|残差|的箱线图的分析,发现SVM模型与其他3种模型相比,SVM模型维持最低的|残差|分布。总体受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve, ROC)结果显示,SVM模型比其他3个模型具有更高的网络曲线下面积(Area under the curve, AUC)值(AUC:0.966)。综合考虑,SVM模型为最合适的训练模型。获得5个与RA特征最相关的基因(TMOD3、PIK3CG、WASL、FGF4、GSN),基于5个RA特征基因的表达水平,建立了临床应用列线图,并且决策曲线分析(Decision curve analysis, DCA)图和校正曲线图也显示结果具有良好的预测准确度。中药预测结果显示郁金、莪术、红花最有可能具有治疗RA的作用。结论 铜死亡在RA的发生和诊断中起重要作用。

大黄鱼鱼卵鱼露快速发酵过程中细菌多样性及PICRUSt基因功能预测

为探究鱼露快速发酵过程中细菌多样性的变化,以大黄鱼鱼卵为研究对象,通过酶解和加曲的方式快速发酵鱼露,采用16S rDNA高通量测序技术分析大黄鱼鱼卵鱼露快速发酵过程中细菌群落结构的变化,并开展基因功能预测分析。结果显示,未灭菌组(K组)和灭菌组(M组)鱼露的优势菌门均为厚壁菌门和变形菌门。葡萄球菌属是鱼露发酵过程中的优势菌属,相对丰度高的菌属有链球菌属、糖芽孢杆菌属、类芽孢杆菌属和希瓦氏菌属。PICRUSt (phylogenetic investigation of communities by reconstruction of unobserved states)基因功能预测显示,鱼露细菌基因功能涉及遗传信息处理、代谢等6类一级生物代谢通路,以及辅助因子与维生素的代谢、能量代谢等35个二级功能层。M组鱼露在发酵第5、10天时的细菌组成与组内其他发酵时间的样本存在明显差异,这可能是因为M组发酵前期含有相对丰度较高的芽孢杆菌属及更为丰富的二级功能预测基因。在M组鱼露发酵后期,复合曲的加入使细菌菌落发生了改变。本研究结果可为筛选功能菌、改善鱼露品质提供依据。

基于多基因遗传规划的注塑过程参数关联预测方法

鉴于传统注塑过程参数选择与设置依赖于人工经验,且过程参数与输出参数之间存在着非线性、强耦合的关系,文中提出了一种基于多基因遗传规划的注塑过程参数关联预测方法。该方法基于数据生成初始多基因树种群,随后迭代进行选择,高、低级树交叉及两类树突变操作,以获得最适应数据的模型,并演化出一个能清晰描述过程参数与输出参数关联的代数方程,确定控制输出的关键参数。在设置选择指标时,针对模型方程的复杂性会影响到实际使用效率的问题,引入复杂性维度作为评估指标进行多目标选择。以注塑过程为例,试验结果表明了所提方法的有效性。此外,参数和灵敏度分析验证了模型的鲁棒性,揭示了参数间隐藏的非线性关系,对后续注塑过程参数设置及优化提供了依据。

甜菜镉胁迫应答基因ZAT10的克隆与功能预测

【目的】为了预测甜菜锌指蛋白BvZAT10(LOC 104901462)的结构特点和功能。【方法】以甜菜‘780016B/12优’为试验材料,对BvZAT10基因进行了克隆及生物信息学分析,并利用甜菜响应镉胁迫的转录表达谱数据探究了该基因在镉胁迫下的应答特性。【结果】BvZAT10编码区全长729 bp,编码242个氨基酸,是一种碱性不稳定亲水性蛋白,具有2个C2H2型锌指结构域。该基因编码蛋白共有36处磷酸化修饰位点,蛋白结构以无规则卷曲为主,系统发育分析发现BvZAT10与菠菜和藜麦的ZAT10亲缘关系最近。BvZAT10启动子序列包含植物激素响应、光响应及抗逆相关的多种作用元件。在1、3、5 mmol/L CdCl_(2)处理下,BvZAT10及其预测调控的大部分靶基因,如金属耐受蛋白11(BVRB_2g037080)和ABCG家族成员22(BVRB_5g109050)等,均受到了镉胁迫的正向调控。【结论】推测BvZAT10可能直接或间接地在甜菜应答镉胁迫中发挥重要作用,可将其作为潜在优势抗逆基因深入开展后续研究。

慢性阻塞性肺疾病合并肺癌的“证候 基因环境”预测模型的构建

目的分析慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)合并肺癌的中医证候、易感基因多态性和环境因素的特点,探索相关的危险因素并建立预测模型。方法研究对象来源于2020年1月-2022年12月同济大学附属上海市肺科医院收治的COPD(无肺癌)患者155例、COPD合并肺癌患者155例,分别设为COPD组、COPD合并肺癌组。收集所有研究对象的16种中医证候要素信息、8个候选基因的11个单核苷酸多态性位点(single nucleotide polymorphism,SNP)信息、环境因素及临床参数信息,使用单因素及多因素Logistic回归分析筛选出独立危险因素,构建COPD合并肺癌的预测模型并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果环境因素和临床参数的单因素分析结果显示COPD合并肺癌组的BMI水平低于COPD组,吸烟包年数水平和肺气肿发生率均高于COPD组(P<0.05);中医证候要素的单因素分析结果显示COPD合并肺癌组的血瘀证、痰证的出现比例较COPD组显著增加(P<0.05);基因多态性位点的频率分布和关联分析结果显示携带HHIP基因rs1489759基因型AA或GA、携带CYP2A6基因rs56113850基因型CC或TC的个体发生COPD合并肺癌的风险分别较携带GG和TT的个体更高。多因素Logistic回归分析筛选出痰证、rs1489759(基因型AA或GA)、rs56113850(基因型CC或TC)、BMI偏低、吸烟包年数偏高是COPD合并肺癌的独立危险因素,计算回归方程并构建“证候基因环境”的预测模型,其ROC曲线下面积(area under curve,AUC)为0.742,拟合优度较高。结论本研究开发出一种用于COPD患者中肺癌风险筛查的“证候基因环境”中西医多维度危险因素的预测模型,具有一定的预测价值,旨在为COPD人群的肺癌风险筛查提供评估和参考。

肠道宏基因组图像增强和深度学习改善代谢性疾病分类预测精度

近年来,统计学和机器学习方法被广泛用于分析人体肠道微生物宏基因组与代谢性疾病之间的关系,这对于微生物群落的功能注释和开发具有重要意义。本研究提出了一种新的可推广的肠道宏基因组图像增强和深度学习框架,用于人类代谢性疾病的分类预测。将3个代表性人类肠道宏基因组数据集中的每个数据样本分别转换为图像并进行数据增强,输入逻辑回归(logistic regression, LR)、支持向量机(support vector machine, SVM)、贝叶斯网络(Bayesiannetwork,BN)和随机森林(randomforest,RF)机器学习模型以及多层感知机(muti-layer perception, MLP)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)深度学习模型。使用准确率(accuracy, A)、精确率(precession, P)、召回率(recall, R)、F1分数(F1-score)和ROC(receiver operating characteristic)曲线下面积(area under the curve, AUC)5个指标以及10折交叉验证整体评估模型疾病预测的精度性能。结果显示:MLP模型的整体表现优于CNN、LR、SVM、BN、RF以及PopPhy-CNN方法,且经过数据增强(随机旋转和添加椒盐噪声)后,MLP和CNN的模型性能均有进一步提升。MLP模型进行疾病预测的准确率进一步提高了4%~11%,F1提高了1%~6%,AUC提高了5%~10%。以上结果表明,人类肠道宏基因组图像增强和深度学习可以准确地提取微生物群特征,有效预测宿主疾病表型。本研究中使用的源代码和数据集均公开发表在Github中:https://github.com/HuaXWu/GM_ML_Classification.git。

全基因组关联分析在玉米籽粒性状研究中的应用及其候选基因预测

本研究旨在探索调控玉米籽粒发育的自然变异,以期为玉米产量性状的遗传改良提供科学依据。以150份遗传变异丰富的玉米自交系为材料进行研究。通过结合34342个SNP标记和3种模型,对5个籽粒相关性状进行全基因组关联分析。研究结果揭示了18个独立位点与目标性状显著关联,每个位点能够解释12.24%~15.41%的表型变异。同时,研究发现4对与籽粒长度相关的SNP之间存在显著的上位性互作,这些互作共能解释5.32%的表型变异。为了深入理解这些关联位点背后的分子机制,结合B73自交系籽粒发育的动态转录组数据和基因的功能注释,预测了19个候选基因,这些候选基因可以分为4类:6个酶、3个核糖体蛋白、1个转录因子和9个其他蛋白。这些候选基因的发现为解析玉米籽粒发育的分子机制以及改良籽粒大小和作物产量提供新的基因资源。通过本研究,我们不仅揭示了调控玉米籽粒发育的自然变异,还为玉米产量性状的遗传改良提供了新的基因资源。这些成果有望为玉米育种工作带来新的突破,提高玉米产量,从而更好地满足人类对粮食的需求。

小麦miR164基因家族的生物信息学分析及靶基因预测

miR164家族是植物中一类特有的保守小RNA分子,广泛参与植物的生长发育及各种逆境胁迫响应。为了解小麦Tae-miR164基因家族成员的进化特征、表达模式及功能,对PmiREN数据库中Tae-miR164基因进行了生物信息学分析。结果共鉴定到13个家族成员,成簇于小麦Chr1、Chr2和Chr6等3条染色体上。序列比对发现Tae-miR164家族13个成员的成熟序列均为21 bp,且相似性较高,仅在5’端第21个核苷酸处存在差异,前体序列均能形成稳定的二级茎环结构,成熟的miRNA序列处于5’端臂上。进化树分析表明,拟南芥、水稻、玉米、二穗短柄草、大麦、谷子、苜蓿、番茄和小麦中Tae-miR164家族成员主要分为4个分支。靶基因预测表明,Tae-miR164基因家族成员对应的靶基因为NAC转录因子家族成员。转录组数据分析表明,Tae-miR164a/b/c/d/e/f/g/h/i/m在小麦6个组织中均有表达,Tae-miR164j/k/l在花和籽粒中几乎不表达。实时荧光定量PCR结果表明,低温(4℃)胁迫处理48 h的小麦茎基部中Tae-miR164家族成员呈明显上调的表达模式。本研究为小麦Tae-miR164家族成员的功能鉴定奠定了理论基础。

异基因造血干细胞移植患者病毒性肺炎风险预测模型的研究进展

异基因造血干细胞移植(Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation,Allo-HSCT)患者感染病毒性肺炎的影响因素涉及年龄、移植相关因素、实验室指标等多方面内容。然而,对于其中的一些因素,仍存在争议,需要进一步的研究来加以证实。目前,国内外已经建立了一系列针对Allo-HSCT患者病毒性肺炎风险预测的模型,如病毒性肺炎患者90 d内死亡风险预测模型、Allo-HSCT后患者下呼吸道感染风险预测模型、儿童重症腺病毒性肺炎风险预测模型、Allo-HSCT感染相关死亡风险预测模型等。现对其影响因素和模型类型进行综述,旨在为医务人员对异基因造血干细胞移植后病毒性肺炎患者实施有效的治疗和护理措施提供参考,从而降低病毒性肺炎发病率。

基于生物信息学筛选慢性肾脏病进展中自噬关键基因及潜在中药预测研究

目的通过生物信息学方法筛选慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)可能的自噬关键风险基因,同时预测治疗CKD的潜在中药药物,探讨致病的潜在靶点及治疗药物。方法从基因表达总表(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库获取CKD患者肾组织测序数据。采用生物信息学方法提取正常对照组与CKD患者组的自噬相关差异表达基因(differentially expressed autophagy-related genes,DEARGs),并进行基因本体(gene ontology,GO)功能分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析。通过支持向量机模型(support vector machine,SVM)确定关键基因。最后,通过Connectivity Map平台对关键基因筛选可能的治疗CKD的中药。结果共获得67个自噬相关差异基因,GO、KEGG富集分析表明DEARGs主要与巨自噬、自噬体、泛素样蛋白连接酶结合等相关。并从2个(ATF6、GNAI3)关键基因筛选得到姜黄、泽泻、丹参、地黄、五味子等多味具有潜在疗效的中药。结论通过生物信息学分析,明确了在CKD进展中关键自噬基因及潜在的治疗性中药,为CKD的临床诊治提供新思路。

人工智能在淋巴瘤诊断、基因预测和预后评估中的应用

淋巴瘤是起源于淋巴造血组织的恶性肿瘤,在临床表现、细胞形态、治疗反应及预后等方面均表现出高度异质性。人工智能(artificial intelligence,AI)是对智能的模拟,其使用数据、规则和编程信息来进行预测。近年来,AI技术越来越多地应用于诊断病理学,建立在AI基础上的深度学习在淋巴瘤研究中也得到了广泛应用。AI与数字病理学的结合将淋巴瘤预测准确性提升到新的高度,包括诊断、基因预测和预后评估等方面,这将有助于辅助病理医师进行淋巴瘤病理诊断,从而为淋巴瘤精准治疗提供更快速、更客观的依据。

骨质疏松症铜死亡基因的免疫浸润分析及潜在中药预测

目的通过分析铜死亡基因在骨质疏松症(osteoporosis,OP)免疫浸润中的作用,探索与OP相关的免疫细胞、免疫功能、生物标志物和潜在治疗中药。方法从GEO数据库检索下载OP数据集,对其进行标准化处理和消除批次效应后合并。提取数据集中铜死亡的相关基因后,进行免疫浸润分析并构建风险模型,对铜死亡基因进行富集分析和中药预测。结果(1)对GSE13850、GSE56116、GSE56815、GSE230665数据集合并后筛选出18个铜死亡基因;(2)树突状细胞、B细胞、CD8+T细胞等在细胞浸润中占比较高,免疫细胞功能主要表现为抗原呈递共抑制、Ⅰ型干扰素反应、Ⅱ型干扰素反应等;(3)与健康对照组相比,巨噬细胞与未成熟树突状细胞在OP患者组中呈现高表达,而滤泡辅助性T细胞在健康对照组中显著表达;(4)SLC31A1等13个铜死亡基因与OP免疫浸润相关,其中,SLC31A1最有可能是导致OP的风险因子;(5)OP的进展涉及乙酰辅酶A生物合成与代谢等生物过程,与脂肪酸代谢、三羧酸循环等通路相关;(6)共筛选出鱼鳔胶等10味重要中药,四气多属温、平,五味多属甘,归肾、脾经,功效多为补气、健脾、补肾、活血、行气和止痛。结论铜死亡基因可能通过干预免疫细胞和功能参与OP的进展。SLC31A1等铜死亡基因可能有助于阐释OP的发病机制,并成为潜在的生物学标志物及治疗靶点,鱼鳔胶等中药可能是防治OP潜在分子药物的来源。

多基因风险评分用于结直肠癌风险预测的研究进展

结直肠癌是全球最为常见的消化系统恶性肿瘤,其发生、发展过程受到遗传和环境因素共同作用。多基因风险评分可汇总多个遗传易感位点的效应,提升疾病风险的预测能力。本文就国内外结合多基因风险评分的结直肠癌风险预测模型研究进展作一综述,为优化结直肠癌人群风险识别策略,制定公共卫生综合防控政策提供参考和证据。

基于lncRNA-miRNA-mRNA调控网络的骨关节炎关键基因筛选与分析及中药预测

目的 通过构建lncRNA-miRNA-mRNA调控网络揭示骨关节炎的关键基因,并预测其潜在治疗药物。方法 从基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus, GEO)数据库获取骨关节炎(Osteoarthritis, OA)和正常骨关节样品差异表达的lncRNA和mRNA,并通过miRDB、miRTarBase、TargetScan数据库预测miRNA,并整合lncRNA-miRNA与miRNA-mRNA表达谱的相互作用,以构建ceRNA网络。将miRNA预测靶基因与差异表达mRNA取交集,构建PPI网络图,并进行GO功能和KEGG通路富集分析。利用Coremine Medical数据库筛选核心靶点预测得到的中药。结果 共鉴定出339个DEmRNA和476个lncRNA。在ceRNA网络中总共获得了4个差异的lncRNA-miRNA相互作用和39个失调的miRNA-mRNA相互作用,包括4个DElncRNA,20个miRNA和39个DEmRNA。PPI网络图鉴定出VEGFA、DDIT4、MMP2、SESN1、VCAN等10个靶点可能是调控骨关节炎的核心靶点。随后的富集分析表明,这些mRNA在OA的发展过程中调节了生物代谢、细胞外基质的组织和免疫反应等生物过程,并丰富了HIF-1信号通路和PI3K-Akt信号通路。预测得到丹参、郁金、姜黄、黄芪、白花蛇舌草等中药可能是治疗OA的潜在药物。结论 这项研究为OA中与lncRNA相关的ceRNA网络提供了新颖的见解,丹参、郁金、姜黄、白花蛇舌草可能是治疗OA潜在药物。