NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan: Parkinson hastalığı (PD), yaşlılarda yaygın olarak görülen bir nörodejeneratif hastalıktır. Öte yandan, kuprotoz, çeşitli hastalıklarda gözlemlenebilen yeni bir bakıra bağımlı hücre ölümü türüdür. Yöntemler: Bu çalışma, Parkinson hastalığının potansiyel yeni biyobelirteçlerini biyobelirteç analizi ile tanımlamayı ve kuprotozun başlangıcında bağışıklık hücresi sızmasını keşfetmeyi amaçladı. Gen ekspresyon profilleri GSE8397, GSE7621, GSE20163 ve GSE20186 veri kümeleri için GEO veritabanından alınmıştır. Üç makine öğrenme algoritması: en az mutlak büzülme ve seçim operatörü (LASSO), rastgele orman ve destek vektörü makine özyinelemeli özellik eliminasyonu (SVM-RFE), Parkinson hastalığı başlangıcı ve kuprotozla ilişkili genler (CRG) için imza genlerini taramak için kullanıldı. Bağışıklık hücresi infiltrasyonu ssGSEA tarafından tahmin edildi ve mızrağın korelasyon analizi kullanılarak bağışıklık hücreleri ve bağışıklık fonksiyonu ile ilişkili kuprotozla ilişkili genler incelendi. Nomogram, PD hastalığının ilerlemesini tahmin etmede bu kuprotozla ilişkili genlerin doğruluğunu doğrulamak için oluşturuldu. Parkinson örneklerinin konsensüs kümeleme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması. Sonuç: Gene Expression Omnibus (GEO) veritabanından üç PD veri kümesi, toplu etkileri ortadan kaldırdıktan sonra birleştirildi. ssGSEA tarafından, PD'de bağışıklık hücreleri veya bağışıklık fonksiyonu ile ilişkili ve Parkinson hastalığı seyrinin teşhisi için daha doğru olan ATP7A, SLC31A1 ve DBT ile ilişkili üç kuprotoz ilişkili gen tespit ettik. Hastalar bu genlere dayanan karakteristik bir çizgi grafiğinden klinik olarak yararlanabilirler. Tutarlı kümeleme analizi, C2 alt tipinin daha yüksek bağışıklık hücresi infiltrasyonu ve bağışıklık fonksiyonu göstermesiyle iki alt tipi tanımladı. Sonuç: Sonuç olarak, çalışmamız, yeni tanımlanmış birkaç kuprotozla ilişkili genin, bağışıklık hücresi infiltrasyonu yoluyla Parkinson hastalığının ilerlemesine müdahale ettiğini ortaya koymaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease commonly seen in the elderly. On the other hand, cuprotosis is a new copper-dependent type of cell death that can be observed in various diseases. Methods: This study aimed to identify potential novel biomarkers of Parkinson's disease by biomarker analysis and to explore immune cell infiltration during the onset of cuprotosis. Gene expression profiles were retrieved from the GEO database for the GSE8397, GSE7621, GSE20163, and GSE20186 datasets. Three machine learning algorithms: the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest, and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) were used to screen for signature genes for Parkinson's disease onset and cuprotosis-related genes (CRG). Immune cell infiltration was estimated by ssGSEA, and cuprotosis-related genes associated with immune cells and immune function were examined using spearman correlation analysis. Nomogram was created to validate the accuracy of these cuprotosis-related genes in predicting PD disease progression. Classification of Parkinson's specimens using consensus clustering methods. Result: Three PD datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO) database were combined after eliminating batch effects. By ssGSEA, we identified three cuprotosis-related genes ATP7A, SLC31A1, and DBT associated with immune cells or immune function in PD and more accurate for the diagnosis of Parkinson's disease course. Patients could benefit clinically from a characteristic line graph based on these genes. Consistent clustering analysis identified two subtypes, with the C2 subtype exhibiting higher immune cell infiltration and immune function. Conclusion: In conclusion, our study reveals that several newly identified cuprotosis-related genes intervene in the progression of Parkinson's disease through immune cell infiltration.
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.