NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
BackgroundParkinson hastalığı (PD), günlük aktivitelerde en sık görülen ikinci progresif nörodejeneratif bozukluk ve önde gelen sakatlık nedenidir. PD'nin yönetiminde, PD'nin erken teşhisi için kandaki doğru ve spesifik biyobelirteçlere acilen ihtiyaç vardır. DNA metilasyonu ana epigenetik mekanizmalardan biridir ve PD'nin gen ekspresyonu ve hastalık inisiyasyonu ile ilişkilidir. PD hastalarının teşhisi için bir metilasyon imzası oluşturmayı ve terapötik seçeneklerde DNA metilasyonunun potansiyel değerini keşfetmeyi amaçladık.Materyaller ve yöntemlerPD hastalarının kan DNA metilasyonu ve gen ekspresyon verilerinin yanı sıra sağlıklı kontroller Gen İfade Omnibus veritabanından çıkarıldı. Daha sonra, PD hastaları ve sağlıklı kontroller arasında diferansiyel olarak ifade edilen genler (DEG'ler) ve diferansiyel olarak metillenmiş genler (DMG'ler) belirlendi. En az mutlak büzülme ve seçim operatörü cox regresyon analizi, üst üste binen genlere dayanan bir teşhis imzası oluşturmak için gerçekleştirildi. Ve, alıcı işletim karakteristik (ROC) eğrileri çizildi ve eğrinin altındaki alan (AUC) hem eğitim hem de test veri kümelerinde imzanın teşhis performansını değerlendirmek için kullanıldı. Son olarak, gen ontolojisi ve gen seti zenginleştirme analizi daha sonra altta yatan mekanizmaları araştırmak için gerçekleştirildi.SonuçlarPD hastaları ve sağlıklı kontroller arasındaki tüm kanda toplam 9,596 DMG, 1,058 DEG ve 237 üst üste binen gen elde ettik. Sekiz metilasyon güdümlü gen (HIST1H4L, CDC42EP3, KIT, GNLY, SLC22A1, GCM1, INO80B ve ARHGAP26) gen ekspresyon imzasını oluşturmak için tanımlanmıştır. PD hastalarının tahmininde AUC'ler sırasıyla eğitim veri seti ve test veri setinde 0.84 ve 0.76 idi. Ek olarak, sekiz metilasyona bağlı CpG'nin, benzer şekilde sağlam bir teşhis kabiliyeti gösteren CpGs imzasını oluşturmak için, sırasıyla eğitim veri kümesinde 0.8 ve 0.73'lük AUC'ler ve test veri seti ile tanımlandı.ConclusionWe, gen ekspresyonu ve DNA metilasyon verilerinin entegre bir analizini gerçekleştirdi ve kontrolleri hastalarla ayırt etmek için metilasyona dayalı bir gen imzası ve metilasyona bağlı bir Cpg imzası oluşturdu. Her ikisi de sağlam bir tahmin gücüne sahipti ve PD için kişiselleştirilmiş teşhis ve terapötik stratejiler hakkında yeni bir fikir veriyor.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinson's disease (PD) is the second most common progressive neurodegenerative disorder and the leading cause of disability in the daily activities. In the management of PD, accurate and specific biomarkers in blood for the early diagnosis of PD are urgently needed. DNA methylation is one of the main epigenetic mechanisms and associated with the gene expression and disease initiation of PD. We aimed to construct a methylation signature for the diagnosis of PD patients, and explore the potential value of DNA methylation in therapeutic options.Materials and methodsWhole blood DNA methylation and gene expression data of PD patients as well as healthy controls were extracted from Gene Expression Omnibus database. Next, differentially expressed genes (DEGs) and differentially methylated genes (DMGs) between PD patients and healthy controls were identified. Least absolute shrinkage and selection operator cox regression analysis was carried out to construct a diagnostic signature based on the overlapped genes. And, the receiver operating characteristic (ROC) curves were drawn and the area under the curve (AUC) was used to assess the diagnostic performance of the signature in both the training and testing datasets. Finally, gene ontology and gene set enrichment analysis were subsequently carried out to explore the underlying mechanisms.ResultsWe obtained a total of 9,596 DMGs, 1,058 DEGs, and 237 overlapped genes in the whole blood between PD patients and healthy controls. Eight methylation-driven genes (HIST1H4L, CDC42EP3, KIT, GNLY, SLC22A1, GCM1, INO80B, and ARHGAP26) were identified to construct the gene expression signature. The AUCs in predicting PD patients were 0.84 and 0.76 in training dataset and testing dataset, respectively. Additionally, eight methylation-altered CpGs were also identified to construct the CpGs signature which showed a similarly robust diagnostic capability, with AUCs of 0.8 and 0.73 in training dataset and testing dataset, respectively.ConclusionWe conducted an integrated analysis of the gene expression and DNA methylation data, and constructed a methylation-driven genes signature and a methylation-altered CpGs signature to distinguish the patients with PD from healthy controls. Both of them had a robust prediction power and provide a new insight into personalized diagnostic and therapeutic strategies for PD.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.