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Articolo di ricerca
* These authors contributed equally
Qui presentiamo un protocollo per identificare le firme immunitarie correlate allo stress del reticolo endoplasmatico nella fibrillazione atriale, integrando la trasscrittomica di massa pubblica, il machine learning, l'analisi dell'infiltrazione immunitaria e la transcriptomica a cellula singola per la priorità dei biomarcatori riproducibili e la localizzazione dei tipi cellulari.
Questo studio descrive un flusso di lavoro computazionale riproducibile per identificare firme geniche correlate allo stress del reticolo endoplasmatico (ERS) nella fibrillazione atriale (AF) integrando trascrittomica di massa, machine learning, analisi dell'infiltrazione immunitaria e trascrittomica a singola cellula. I dataset trascrivomici pubblici in massa sono stati recuperati dal Gene Expression Omnibus (GEO), seguiti da armonizzazione fenotipa, normalizzazione, correzione degli effetti batch e analisi dell'espressione differenziale. L'analisi della rete di coespressione genica pesata (WGCNA) è stata combinata con set genici correlati all'ERS per identificare i geni candidati associati all'ERS. Successivamente è stato utilizzato un framework di apprendimento automatico multi-algoritmo per confrontare le strategie di selezione delle caratteristiche e di adattamento dei modelli. Il modello selezionato è stato valutato in una coorte di validazione esterna indipendente (GSE115574) e ulteriormente valutato in una coorte aggiuntiva (GSE14975), con prestazioni discriminatorie quantificate dall'analisi delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) e dall'area sotto la curva (AUC). Utilizzando questo flusso di lavoro, sono stati identificati 22 geni core correlati all'ERS e un modello Elastic Net (Enet) a 18 geni ha mostrato la più alta performance discriminatoria complessiva tra le coorti di addestramento e validazione. L'analisi SHapley Additive ExPlanations (SHAP) ha evidenziato il contributo principale di geni come RPS11, NCF2 e S100A4 alla previsione del modello. La deconvoluzione immunitaria e l'analisi trascrittomica a singola cellula hanno ulteriormente mappato la firma correlata all'ERS prevalentemente alla linea monocito-macrofagio, suggerendo il suo potenziale coinvolgimento nella rimodellazione immunitaria associata alla FA. Questo flusso di lavoro fornisce una strategia riproducibile per collegare le firme trascricomiche associate alla malattia a specifiche popolazioni di cellule immunitarie e può essere adattato ad altri contesti di malattia con dataset di massa e singole cellule adeguati.
La fibrillazione atriale (FA) è l'aritmia sostenuta più comune nella pratica clinica, caratterizzata da attività elettrica disordinata negli atri e perdita di funzione meccanica. Aumenta significativamente i rischi di ictus, insufficienza cardiaca e mortalità per ogni causa, diventando un importante onere globale per la salutepubblica 1. La gestione clinica attuale della FA affronta sfide significative: i farmaci antiaritmici tradizionali hanno un'efficacia a lungo termine limitata nel mantenere il ritmo sinusale, e i loro effetti avversi, come aritmie e cardiotossicità, ne limitanol'uso conti....
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In conformità con le Misure per la Revisione Etica delle Scienze della Vita e della Ricerca Medica che Coinvolgono Soggetti Umani promulgate in Cina il 18 febbraio 2023, la ricerca che utilizza dati pubblicamente disponibili può soddisfare i criteri per l'esenzione dalla revisione etica. Questo studio ha utilizzato solo dati trascrivomici secondari pubblicamente disponibili e de-identificati e non ha coinvolto il reclutamento di nuovi partecipanti umani, la raccolta di campioni umani o esperimenti su animali. Pertanto, non era richiesta un'ulteriore approvazione etica istituzionale. Non sono stati condotti esperimenti con animali in q....
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Identificazione di geni espressi differenzialmente nella FA
Per migliorare la comparabilità tra le coorti, sono stati integrati due dataset trascricomici correlati alla FA (GSE41177 e GSE79768) e gli effetti batch sono stati corretti sulla matrice di espressione fusa. La Figura 2A,B mostra i boxplot delle distribuzioni globali di espressione prima e dopo la correzione degli effetti batch, utilizzati per valutare se le dis.......
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Questo studio ha integrato trascrittomi di massa e unicellulari per indagare il ruolo del ERS nella FA. È stata derivata una firma genica correlata all'ERS con una favorevole discriminazione tra coorti, e questi segnali sono stati mappati prevalentemente alla linea monocito-macrofagio e associati a una comunicazione intercellulare estesa. Collettivamente, i risultati suggeriscono che i programmi associati all'ERS siano abbinati a un rimodellamento incentrato sulle cellule immunitarie nel.......
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Gli autori riportano che non ci sono conflitti di interesse in quest'opera. Durante la revisione di questo manoscritto, ChatGPT di OpenAI è stato utilizzato solo per assistere nella rifinitura della lingua inglese. Gli autori hanno revisionato, verificato e modificato tutto il testo assistito dall'IA e si assumono la piena responsabilità per l'accuratezza e l'integrità del manoscritto finale. Non sono stati utilizzati strumenti assistiti dall'IA per generare idee di ricerca, analizzare dati, interpretare i risultati, creare figure o tabelle, o trarre conclusioni scientifiche. Il lavoro riportato nell'articolo è stato svolto dagli autori. F.T., PR. W: Scrittura - bozza originale, software, metodologia, visualizzazione, validazione e cura dei dati. SY. T: Indagine e metodologia. FF. B: Supervisione. QR. L: Supervisione, Metodologia, Cura dei dati. XY. J, YX. X: Recupero della letteratura e interpretazione dei dati.
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| AddModuleScore | Funzione Seurat | versione 4.4.0 | NA |
| AUCell | Bioconductor | versione 1.32.0 | RRID:SCR_021327 |
| caret | CRAN | versione 7.0.1 | RRID:SCR_022524 |
| celda / decontX | Bioconductor | versione 1.24.0 | NA |
| CellChat | GitHub / CellChat | versione 2.2.0 | RRID:SCR_021946 |
| CIBERSORT / LM22 signature matrix | CIBERSORT | LM22 | NA |
| clusterProfiler | Bioconductor | versione 4.12.6 | RRID:SCR_016884 |
| Cytoscape | Cytoscape Consortium | versione 3.10 | RRID:SCR_003032 |
| DoubletFinder | GitHub / McGinnis Lab | versione 2.0.4 | NA |
| e1071 | CRAN | versione 1.7.16 | NA |
| gbm | CRAN | versione 2.2.2 | NA |
| Gene Expression Omnibus (GEO) database | National Center for Biotechnology Information (NCBI) | GSE41177 | NA |
| Gene Expression Omnibus (GEO) database | NCBI | GSE79768 | NA |
| Gene Expression Omnibus (GEO) database | NCBI | GSE115574 | NA |
| Gene Expression Omnibus (GEO) database | NCBI | GSE14975 | NA |
| Gene Expression Omnibus (GEO) database | NCBI | GSE165838 | NA |
| glmnet | CRAN | versione 4.1.8 | NA |
| Harmony | CRAN | versione 1.2.4 | NA |
| limma | Bioconductor | versione 3.60.6 | RRID:SCR_010943 |
| MASS | CRAN | versione 7.3.61 | NA |
| mboost | CRAN | versione 2.9.11 | NA |
| Monocle | Bioconductor | versione 2.38.0 | RRID:SCR_016339 |
| org.Hs.eg.db | Bioconductor | versione 3.19.1 | NA |
| plsRglm | CRAN | versione 1.5.1 | NA |
| pROC | CRAN | versione 1.18.5 | RRID:SCR_024286 |
| R statistical software | R Foundation for Statistical Computing | versione 4.4.2 | RRID:SCR_001905 |
| randomForest | CRAN | versione 4.7.1.2 | RRID:SCR_015718 |
| RStudio | Posit Software, PBC | versione 2024.4.1.748 | RRID:SCR_000432 |
| Seurat | CRAN / Satija Lab | versione 4.4.0 | RRID:SCR_016341 |
| shapviz | CRAN | versione 0.10.2 | NA |
| sva | Bioconductor | versione 3.52.0 | NA |
| WGCNA | CRAN | versione 1.73 | RRID:SCR_003302 |
| xgboost | CRAN | versione 1.7.8.1 | NA |
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