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2024年6月第30卷第6期June.2024Vol.30No.6中医询导排
引用:唐昕燃,陈顺德,崔立生,胡真榕,沈浮,彭芮.基于加权基因共表达网络分析及机器学习构建铁死亡相关
基因在多囊卵巢综合征的疾病模型及相关中药预测[J.中医药导报,2024,30(6):133-140,166.
基于加权基因共表达网络分析及机器学习
构建铁死亡相关基因在多囊卵巢综合征的
疾病模型及相关中药预测
唐昕燃,陈顺德,崔立生,胡真榕,沈浮,彭芮
(湖南医药学院附属永州市中医医院,湖南永州425000)
[摘要]目的:利用机器学习分析铁死亡基因与多囊卵巢综合征(PCOS)的相关性,构建诊断及预后风险模
型,探讨PCOS的潜在铁死亡机制,并预测相关中药。方法:多芯片标准化合并CEO数据库的卵巢组织芯片,采用
加权基因共表达网络分析(WGCNA)算法筛选与PCOS相关的铁死亡特征基因,对特征基因进行功能富集分析,
利用多种机器学习进行构建并筛选疾病模型,提取最优的疾病特征基因,并构建风险模型,分析其与免疫浸润
细胞及功能之间的相关性,对铁死亡基因进行中药及小分子化合物预测,并对小分子化合物与铁死亡靶点进行分
子对接验证。结果:共提取26个铁死亡与PCOS的强相关交集靶基因,主要在铁死亡通路中的Xc-系统和铁
代谢通路上发挥作用。通过WGCNA结合机器学习筛选以HMOX1、IFNA1、LPCAT3、FOXO4和PARP3为特征基
因的RF模型有较优的模拟特性,并通过绘制列线图来预测各基因表达的患病风险性。上述模型基因与PCOS的
发病呈正相关性。免疫浸润分析提示多种免疫细胞在两组之间存在显著浸润差异,预测的中药中丹参、三七可能
是其潜在的分子药物来源,分子对接中丹酚酸B、葛根素与黄芪甲苷A的匹配程度最高。结论:以HMOX1、IFNA1、
LPCAT3、FOXO4和PARP3为特征基因的铁死亡相关基因模型可为早期识别和治疗POCS提供新思路。铁死亡相
关基因可通过干预多种途径在PCOS中发挥重要作用,中医药在干预PCOS中可能通过调节铁稳态代谢来介导
铁死亡途径。
[关键词]多囊卵巢综合征;铁死亡;加权基因共表达网络分析;机器学习;疾病模型;GEO数据库;中药预测
[中图分类号】R271.14[文献标识码]】A[文章编号】1672-951X(2024)06-0133-08
D0I:10.13862/43-1446/r.2024.06.024
ConstructionofDiseaseModelforFerroptosis-RelatedGenesin
PolycysticOvarySyndromeandPredictionofRelatedTraditionalChinese
MedicineBasedonWeightedGeneCoExpressionNetworkAnalysisand
MachineLearning
TANGXinjian,CHENShunde,CUILisheng,HUZhenrong,SHENFu,PENGRui
(YongzhouTraditionalChineseMedicineHospitalAfiliatedtoHunanMedicalCollege,
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