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综合生物信息学方法识别精神分裂症状中关键线粒体自噬基因

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目的 利用 3D脑类器官的单细胞及外周血转录组数据,结合机器学习,深入分析线粒体自噬基因在精神分裂症(schizophrenia,SCZ)中的作用.方法 结合两种机器学习算法,通过外周血RNA测序数据,识别精神分裂症和健康对照组之间表达存在差异的线粒体自噬相关基因,探讨线粒体自噬基因与免疫细胞和炎症因子间的相互关系;利用单细胞综合分析,探讨基于线粒体自噬基因的信号通路和特异性转录因子.结果 通过机器学习,鉴定了 7 个在精神分裂症患者中表达的关键线粒体自噬基因.基于Mitoscore分析,在单细胞层面,现高线粒体自噬活性的神经元(Mitohigh_Neuron)通过SPP1 信号通路与内皮细胞形成新的相互作用.结论 鉴定了精神分裂症患者中两种具有线粒体自噬特征的亚型及 7 个关键线粒体自噬基因,为理解该病的发病机制提供新的视角.
Identify Key Mitochondrial Autophagy Genes in Schizophrenia through Integrated Bioinformatics Approaches
Objective To utilize single-cell and peripheral blood transcriptomic data from 3D brain organoids,combined with machine learning,to analyze the role of mitochondrial autophagy genes in schizophrenia(SCZ).Methods By integrating two machine learning algorithms,we identified differentially expressed mitochondrial autophagy-related genes between schizophrenia patients and healthy controls using peripheral blood RNA sequencing data.The relationship between mitophagy gene,immune cells and inflammatory factors was further explored.Comprehensive single-cell analysis was used to explore the signaling pathways and specific transcription factors based on mitophagy genes.Results Using machine learning,seven key mitophagy genes expressed in schizophrenia patients were identified.Based on Mitoscore analysis,at the single-cell level,neurons with high mitochondrial autophagy activity(Mitohigh_Neuron)formed new interactions with endothelial cells via the SPP1 signaling pathway.Conclusion This study identified two subtypes of mitophagy and seven key mitophagy genes in schizophrenia,providing new insights into the pathogenesis of the disease.

SchizophreniaMitochondrial autophagyNeuronsSingle-cell sequencingMachine learning

廉坤、李咏梅、施诚龙、陈怡兰、张磊、杨薇、许秀峰

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昆明医科大学第二附属医院神经外科,云南 昆明 650101

昆明医科大学第二附属医院康复医学部,云南 昆明 650101

玉溪市第二人民医院/昆明理工大学附属玉溪医院精神科,云南 玉溪 653100

昆明医科大学第一附属医院精神科,云南 昆明 650032

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精神分裂症 线粒体自噬 神经元 单细胞测序 机器学习

2025

昆明医科大学学报
昆明医学院

昆明医科大学学报

影响因子:0.829
ISSN:1003-4706
年,卷(期):2025.46(1)