基于加权基因共表达网络分析和机器学习筛选椎间盘退行性变中的标志线粒体基因.pdfVIP

脊柱外科杂志，2024年10月，第22卷第5期JSpinalSurg，October2024，Vol.22，No.5·321·

：论著·

基于加权基因共表达网络分析和机器学习筛选椎间盘退

行性变中的标志线粒体基因

杨文瀚，胡之浩，郭伟壮，沈哲，蓝涛*

深圳市第二人民医院（深圳大学第一附属医院）脊柱外科，深圳518035

【摘要】目的采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）和机器学习筛选椎间盘退行性变（IDD）中的标志线粒体基

因。方法从基因表达汇编（GEO）数据库下载椎间盘相关芯片数据，采用WGCNA对芯片CGSE70362数据集中IDD

的相关基因模块与线粒体基因取交集，联合机器学习［支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）最小绝对收缩和选择

算子（LASSO）回归和随机森林（RF）算法】进一步筛选IDD标志线粒体基因，采用受试者工作特征（ROC）曲线验证

标志线粒体基因的有效性。下载GSE15227数据集对标志线粒体基因进行外部验证。利用Cibersort算法评估IDD标志

线粒体基因与免疫浸润的生物信息学关联。结果通过WGCNA联合机器学习算法共筛选出4个IDD标志线粒体基

因，分别为BNIP3、ISCU、MCUB及SPTLC2。ROC曲线显示BNIP3、ISCU、MCUB、SPTLC2的曲线下面积（AUC）分别

为0.562，0.780，0.766，0.702。通过外部数据集验证发现只有BNIP3的表达差异具有统计学意义（P0.05）。免疫细胞

差异分析显示，与正常对照组相比，IDD患者的单核细胞数量较少，差异具有统计学意义（P0.05）。BNIP3与调节性

T细胞（Tregs）呈正相关（r=0.43），与滤泡辅助性T细胞呈负相关（r=-0.40）。结论线粒体基因BNIP3、ISCU、MCUB

和SPTLC2可作为新型生物标志物，BNIP3可能通过调控免疫细胞参与IDD的发生。以上基因可作为基于线粒体稳态

策略治疗IDD的潜在靶点。

【关键词】椎间盘退行性变；线粒体；基因表达；基因组学

【中图分类号】R681.53【文献标志码】A【

【文章编号】1672-2957（2024）05-0321-07

【D01】10.3969/jissn.1672-2957.2024.05.006

Screeningformarkermitochondrialgenesinpathogenesisofintervertebraldiscdegenerationbased

onintegratedweightedgeneco-expressionnetworkanalysisandadvancedmachinelearning

YangWenhan,HuZhihao,GuoWeizhuang,ShenZhe,LanTao*

DepartmentofSpinalSurgery,ShenzhenSecondPeoplesHospital(FirstHospitalAffiliatedtoShenzhenUniversity),

Shenzhen518035,Guangdong,China

Abstract

geneco-expressionnetworkanalysis(WCCNA)andadvancedmachinelearning.MethodsIntervertebraldiscdegeneration

microarraydataweredownloadedfromtheGeneExpressionOmnibus(GEO)database,andWGCNAwasemployedtointersect

theIDDrelatedgenemodulesandmitochondrialgenesintheCSE70362dataset.Advancedmachinelearningapproaches(supp