7+共病思路!WGCNA+多机器学习+实验简单验证,易操作易复现!
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发布时间：2024-10-24 11:28
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时间：2024-10-31 14:50
多囊卵巢综合征（PCOS）与反复植入失败（RIF）之间的关联，被一篇2023年5月16日发表在Front Immunol期刊、影响因子7.3的文章深入探讨。文章“Shared diagnostic genes and potential mechanism between PCOS and recurrent implantation failure revealed by integrated transcriptomic analysis and machine learning”揭示了这两种疾病的共病机制。
研究首先筛选了四个数据集进行分析，将GSE10946和GSE34526用于PCOS队列，GSE103465和GSE111974用于RIF队列。GSE80432和GSE26787作为验证队列。作者通过“sva”软件包去除了批次效应，采用LIMMA软件包识别差异表达基因（DEGs），最终在PCOS中发现201个DEGs，在RIF中发现253个DEGs。
接着，利用WGCNA筛选关键模块，构建共表达网络，确定了180个基因的antiquewhite4模块和7个关键模块，为候选诊断基因提供了基础。
通过分析共享基因签名，12个基因（如CHST11、GLIPR1等）与PCOS和RIF的发病机制相关。通过GO分析，这些基因在早期胚胎器官形态发生相关通路中过度表达，表明免疫细胞的激活与凋亡在共病机制中发挥重要作用。KEGG富集分析揭示了多个与卵泡发育相关的通路。
基于机器学习算法（LASSO、SVM-RFE、随机森林）识别出5个共享诊断基因（如CHST11、GLIPR1）和7个诊断基因（如MAMLD1），并进行了外部验证，证实了它们在PCOS和RIF诊断中的可靠性和准确性。
单基因GSEA分析显示，GLIPR1和MAMLD1参与代谢通路和炎症相关通路，进一步加深了PCOS与RIF的共病理解。
免疫浸润分析揭示了PCOS与RIF样本中不同免疫细胞比例的显著差异，支持了高免疫反应的关联。
RT-PCR实验在人体组织中验证了GLIPR1和MAMLD1的有效性，结果与数据分析一致，表明了这两个基因在PCOS和RIF诊断中的应用潜力。
综上所述，GLIPR1和MAMLD1作为关键诊断生物标志物，揭示了由TCA循环代谢物失衡导致的免疫细胞激活在PCOS与RIF共病机制中的作用，为理解这两种疾病的共病理论提供了重要依据。
