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基于GEO数据库分析高血压肾病的差异表达基因及免疫细胞浸润

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目的:分析高血压肾病(HN)差异表达基因(DEGs)及免疫细胞浸润模式.方法:从GEO数据库中下载HN和健康人肾小管间质组织样本基因芯片数据集,使用R软件分析得到DEGs,并利用Metascape在线分析平台进行DEGs的功能富集分析,通过LASSO、SVM-RFE和RF三种机器学习算法筛选特征基因并验证诊断价值,最后利用CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润分析.结果:共获得277个DEGs,功能富集分析发现其与先天免疫反应、体液免疫反应、对细胞因子的反应等多种免疫相关过程有关.机器学习算法共获得3个特征基因,分别为CISH、GADD45A和ZFP36,均具有良好的诊断价值,免疫细胞浸润分析发现调节性T细胞和M1巨噬细胞浸润较多,并且多种免疫细胞之间具有相关性.结论:HN的发病机制可能与多种免疫相关过程有关,调节性T细胞和M1巨噬细胞可能在HN的发病机制中发挥关键作用,CISH、GADD45A和ZFP36是HN潜在的诊断标志物.
Analysis of differentially expressed genes and immune cell infiltration in hypertensive nephropathy based on GEO database

Hypertensive nephropathyDifferentially expressed genesMachine learning algorithmsDiagnostic markersImmune cell infiltration

王益民、苏小艺、苏文革、彭伟、李焱、王怡斐

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山东中医药大学第一临床医学院,济南 250014

山东中医药大学附属医院,济南 250014

高血压肾病 差异表达基因 机器学习算法 诊断标志物 免疫细胞浸润

国家自然科学基金山东省医药卫生科技发展计划济南市科技局临床医学科技创新计划

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2024

10.3969/j.issn.1000-484X.2024.02.003

中国免疫学杂志
中国免疫学会,吉林省医学期刊社

中国免疫学杂志

CSTPCD北大核心
影响因子：0.926
ISSN：1000-484X
年,卷(期)：2024.40(2)
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