目的 分析阿尔茨海默病(Alzheimer's,AD)免疫相关的生物标志物、发病机制、免疫浸润水平和潜在的靶向药食同源中药.方法 从GEO数据库中下载GSE5281、GSE132903数据集的表达谱,获得AD差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).采用加权共表达算法鉴定出AD重要模块基因,再从ImmPortPortal数据库获取免疫相关基因(immune-related genes,IRGs),将这些基因取交集得到免疫重要差异基因;随后应用最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)及机器学习-支持向量机递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)方法进行分析,筛选出AD共同的免疫相关标志物,并通过基因本体(geneontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)、基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)探索生物途径.然后,通过受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线来评估其鉴别能力,并在GSE122063数据集中进行验证.此外,建立临床列线图和曲线进行临床应用评估.基于转录样本中不同细胞类型相对丰度算法(cell-type identification by estimating relative subsets of RNA transcripts,Ciberso

作者：梁朋朋；王雅乐；黄海；李桂云；吴红彦

来源：中草药 2024 年 55卷 8期