中国免疫学杂志2024,Vol.40Issue(2) :240-246.DOI:10.3969/j.issn.1000-484X.2024.02.003

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

Analysis of differentially expressed genes and immune cell infiltration in hypertensive nephropathy based on GEO database

王益民 苏小艺 苏文革 彭伟 李焱 王怡斐
中国免疫学杂志2024,Vol.40Issue(2) :240-246.DOI:10.3969/j.issn.1000-484X.2024.02.003

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

Analysis of differentially expressed genes and immune cell infiltration in hypertensive nephropathy based on GEO database

王益民 1苏小艺 1苏文革 2彭伟 2李焱 2王怡斐2
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作者信息

  • 1. 山东中医药大学第一临床医学院,济南 250014
  • 2. 山东中医药大学附属医院,济南 250014
  • 折叠

摘要

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.

关键词

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

Key words

Hypertensive nephropathy/Differentially expressed genes/Machine learning algorithms/Diagnostic markers/Immune cell infiltration

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基金项目

国家自然科学基金(81804045)

山东省医药卫生科技发展计划(202103010371)

济南市科技局临床医学科技创新计划(202019149)

出版年

2024
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
参考文献量31
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