使用机器学习和单细胞RNA测序识别和验证复发性流产中的细胞衰老生物标志物
文章开放获取 发表时间:2026年8月12日 作者:曾玉露 1 na1 , 甘家怡 1 na1 , 魏丽 1 , 程金连 1 , 韦宜云 1 , 韦长强 1 , 朱向云 1 , 景文耀 1 & … 庞丽红 ORCID: orcid.org/0009-0001-8299-7785 1 , 2 , 3 , 4 科学报告(2026) 引用这篇文章 我们提供这篇稿件的未经编辑版本,以便提前获取其研究结果。在最终出版之前,稿件将进行进一步编辑。请注意,可能存在影响内容的错误,所有法律免责声明均适用。 摘要:复发性流产(RPL)是育龄女性面临的主要生殖健康问题,其分子机制尚未完全理解。本研究旨在识别与RPL相关的关键细胞衰老生物标志物,并评估它们的诊断价值。我们从基因表达综合数据库(GEO)获取多个与RPL相关的转录组数据集,进行了整合和批次效应校正。进行了差异表达分析,并将结果与CellAge数据库中的衰老相关基因交集,以获得衰老相关的差异表达基因(DEARGs)。进行了基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建以及基因集合富集分析(GSEA),以探讨潜在的功能通路。随后应用多种机器学习算法筛选核心基因,得出了五个关键衰老相关基因:CYB5R3、LEO1、PAK2、RHOA和GADD45G。基于这些基因开发了一个列线图模型,并通过校准曲线、决策曲线分析和接收器操作特性(ROC)分析评估其诊断性能。单细胞RNA测序分析表明GADD45G在决策层间质细胞中高度表达,虚拟敲除分析表明它可能参与细胞外基质重塑、粘附及相关信号通路。此外,药物富集分析预测了潜在的候选小分子化合物。最后,在临床决策组织样本中进行的定量实时PCR(qRT-PCR)验证显示CYB5R3、PAK2、RHOA和GADD45G在RPL中显著上调,而LEO1显著下调。总的来说,本研究确定了与RPL相关的关键衰老基因,并建立了具有潜在临床应用的诊断模型,为RPL的机制研究以及精准诊断和治疗提供了新的见解。 致谢:我们对中国国家自然科学基金的支持表示诚挚感谢。 资金:本研究得到了中国国家自然科学基金(Nos. 82260306 和 81960281)、广西重点研发计划的临床干预协议建设(Guike AB20159031;AB24010080)和广西医科大学第一附属医院临床研究爬山计划创新团队(YYZS2022006)的资助。 作者信息: 作者说明:曾玉露和甘家怡对本工作贡献相同。 作者及单位: 广西医科大学第一附属医院产前诊断与遗传诊断科,南宁,广西,中国 曾玉露、甘家怡、魏丽、程金连、韦宜云、韦长强、朱向云、景文耀 & 庞丽红 国家卫生委员会地中海贫血医学重点实验室,南宁,广西,中国 庞丽红 广西医学大学区域高发肿瘤早期预防与治疗重点实验室,教育部,南宁,广西,中国 庞丽红 广西区域高发肿瘤早期预防与治疗重点实验室,南宁,广西,中国 庞丽红 作者:曾玉露、甘家怡、魏丽、程金连、韦宜云、韦长强、朱向云、景文耀、庞丽红 通讯作者:通讯至庞丽红。 伦理声明: 竞争利益:作者声明没有竞争利益。 告知同意:已从参与本研究的所有参与者处获得知情同意。 机构审查委员会:本研究根据赫尔辛基宣言进行,并已获得广西医科大学第一附属医院医学伦理委员会的批准(协议编号:2026-E0178)。 额外信息: 出版者注:施普林格自然对于已出版地图和机构隶属关系中的司法索赔保持中立。 权利和权限: 开放获取:本文章根据知识共享署名-非商业性-禁止演绎 4.0 国际许可证获得许可,允许进行任何非商业性使用、共享、分发和在任何媒体或格式中的重制,只要您对原作者及来源给予适当的信贷,并提供指向知识共享许可的链接。
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