生信小課堂
影響因子：9.186
關(guān)于非腫瘤生信咖杂，我們也解讀過很多庆寺，主要有以下類型
1 單個(gè)疾病WGCNA+PPI分析篩選hub基因。
2 單個(gè)疾病結(jié)合免疫浸潤诉字，熱點(diǎn)基因集懦尝，機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。
3 兩種相關(guān)疾病聯(lián)合分析壤圃，包括非腫瘤結(jié)合非腫瘤陵霉，非腫瘤結(jié)合腫瘤或者非腫瘤結(jié)合泛癌分析
4 基于分型的非腫瘤生信分析
5 單細(xì)胞結(jié)合普通轉(zhuǎn)錄組生信分析
目前非腫瘤生信發(fā)文的門檻較低，有需要的朋友歡迎交流·
研究概述：
本研究首先使用R語言在三個(gè)基因表達(dá)數(shù)據(jù)集中找到DEGs并進(jìn)行基因集富集分析伍绳。隨后踊挠，使用WGCNA選擇的關(guān)鍵模塊基因，利用3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法鑒定出402個(gè)樞紐基因冲杀。接著使用ROC曲線和列線圖以驗(yàn)證候選樞紐基因（CD177效床、CYSTM1和MMP8）的識(shí)別性和有效性。此外漠趁，通過CIBERSORT扁凛，使用細(xì)胞類型鑒定評(píng)估小兒敗血癥的炎癥和免疫狀態(tài)，進(jìn)一步研究了診斷標(biāo)志物與浸潤免疫細(xì)胞之間的關(guān)系闯传。
研究流程圖
研究結(jié)果：
一谨朝、小兒敗血癥DEGs的篩查與GSEA
1. 兩組患者共有556個(gè)DEGs，包括381個(gè)上調(diào)基因和175個(gè)下調(diào)基因甥绿。
2. 對(duì)小兒敗血癥患者和健康對(duì)照進(jìn)行了GSEA研究生物信號(hào)通路字币，小兒敗血癥患者的凝血、補(bǔ)體共缕、IL6-JAK-STAT3信號(hào)傳導(dǎo)洗出、炎癥反應(yīng)和NF-κB介導(dǎo)的TNFα信號(hào)顯著富集。
二图谷、DEGs的功能富集分析
1. DO分析結(jié)果顯示翩活，這些DEGs與肺部疾病阱洪、動(dòng)脈硬化、肝炎菠镇、動(dòng)脈粥樣硬化冗荸、動(dòng)脈硬化性心血管疾病、細(xì)菌性傳染病利耍、原發(fā)性細(xì)菌性傳染病蚌本、阻塞性肺病、結(jié)核病和支氣管疾病有關(guān)（補(bǔ)充圖2b）隘梨。
2. GO富集分析表明程癌，DEGs具有免疫應(yīng)答調(diào)節(jié)信號(hào)通路、免疫應(yīng)答活化轴猎、細(xì)胞因子產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)嵌莉、白細(xì)胞介導(dǎo)免疫、T細(xì)胞活化和髓系白細(xì)胞活化（補(bǔ)充圖2c）税稼。
3. KEGG分析與造血細(xì)胞譜系烦秩、金黃色葡萄球菌感染、Th1和Th2細(xì)胞分化以及Th17細(xì)胞分化有關(guān)（補(bǔ)充圖2d）郎仆。
三只祠、兒科敗血癥共表達(dá)基因模塊的鑒定
1. 在兒科膿毒癥數(shù)據(jù)集中使用WGCNA來定位由許多基因共表達(dá)的基因模塊。首先扰肌，將來自兩個(gè)數(shù)據(jù)集的樣本分為兩組抛寝，即小兒敗血癥組和正常組（補(bǔ)充圖3a）。然后曙旭，基于0.8的尺度獨(dú)立性盗舰，選擇13作為軟閾值功率β，以確保無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)意義（補(bǔ)充圖3b桂躏，c）钻趋。
2. 通過分層聚類分析和基因樹狀圖的動(dòng)態(tài)分支切割方法，將基因分為12個(gè)模塊（補(bǔ)充圖.3d剂习，e）蛮位。淺青色、藍(lán)色和淺綠色模塊與兒科敗血癥顯著相關(guān)鳞绕，并選擇其進(jìn)一步分析（補(bǔ)充圖3f）失仁。
四、診斷標(biāo)志物的篩查和驗(yàn)證
1. 通過維恩圖比較DEGs和關(guān)鍵模塊基因的重疊區(qū)域们何，識(shí)別出402個(gè)重疊的基因區(qū)域（圖2a）萄焦。
2. 使用三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別特征基因：SVM-RFE（圖2b）; 隨機(jī)森林(圖2c, d); LASSO回歸分析(圖2e, f)。
3. 這三種算法將CYSTM1冤竹，MMP8和CD177鑒定為重疊基因（圖3a）拂封。
使用rms軟件包開發(fā)基于三個(gè)標(biāo)志基因診斷兒科敗血癥的列線圖模型（圖3b）茬射。
4. 根據(jù)決策曲線分析（DCA）的結(jié)果，列線圖模型具有更好的臨床效益（圖3c）烘苹。AUC分別為0.988躲株、0.973和0.986表明生物標(biāo)志物具有較高的預(yù)測價(jià)值準(zhǔn)確性（圖3d）片部。
5. 在GSE13904驗(yàn)證集中镣衡，小兒膿毒癥組CYSTM1、MMP8和CD177的表達(dá)明顯高于對(duì)照組（圖3e）档悠。AUC分別為0.968廊鸥、0.964和0.957的ROC曲線表明它們在GSE13904驗(yàn)證集中可能是有價(jià)值的生物標(biāo)志物（圖3f）。
五辖所、免疫細(xì)胞浸潤結(jié)果
1. 采用CIBERSORT算法評(píng)估免疫細(xì)胞浸潤狀態(tài)惰说，與正常樣本相比，小兒膿毒癥樣本中單核細(xì)胞缘回、M0吆视、M1、M2巨噬細(xì)胞酥宴、靜息肥大細(xì)胞啦吧、活化肥大細(xì)胞、嗜酸性粒細(xì)胞和中性粒細(xì)胞的比例普遍較高拙寡；
2. 幼稚B細(xì)胞授滓、CD8+T細(xì)胞、靜息CD4+記憶T細(xì)胞肆糕、活化CD4+記憶T細(xì)胞般堆、Trges、靜息NK細(xì)胞诚啃、活化NK細(xì)胞和靜息樹突狀細(xì)胞的比例相對(duì)較低（補(bǔ)充圖4）淮摔。
3. 根據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果，CYSTM1始赎，MMP8和CD177與多種免疫細(xì)胞具有顯著程度的聯(lián)系（補(bǔ)充圖5）和橙。
研究總結(jié)：
本文不僅整合了兒科敗血癥的多個(gè)高通量測序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更重要的是首次使用機(jī)器學(xué)習(xí)來篩選特征基因（CD177极阅、CYSTM1和MMP8）胃碾。此外，還研究了診斷標(biāo)志物與免疫細(xì)胞之間的關(guān)系筋搏，構(gòu)建列線圖用于兒科膿毒癥診斷仆百。
