MedElevator
Войти в исследования GPX1 и RCN1 как новые эндоплазмические ретикулумные биомаркеры, связанные со стрессом, в многоклерозном мозге и их участие в APP-CD74 Pathway: A Integrated Study Commining Machine Learning и Multi-Omics.
Аннотация
В ходе этого исследования были выявлены 13 связанных с эндоплазмическим ретикулумным стрессом (ERS) биомаркеров, связанных с множественным склерозом (MS), на основе комплексного анализа биоинформатики (включая анализ взвешенной генной сети совместного самовыражения и алгоритмы машинного обучения) и секвенирования в одной клетке в сочетании с проверкой в экспериментальной модели мыши аутоиммунной энцефаломиелита (EAE). Среди них GPX1, RCN1 и UBE2D3 показали высокое диагностическое значение (AUC > 0,7, p < 0,05), и диагностический потенциал GPX1 и RCN1 был подтвержден в модели животных. Исследование показало, что клетки памяти B, плазменные клетки, нейтрофилы и макрофаги M1 значительно возросли у пациентов с MS, в то время как наивные клетки B и активированные клетки NK сократились. Консенсусное объединение на основе ключевых генов, связанных с ERS, разделило пациентов MS на два подтипа. Секвенирование одноклеточных клеток показало, что микроглии и перициты являются типами клеток с наивысшим выражением ключевых генов, связанных с ERS, и что траектория APP-CD74 была усилена в мозговых тканях пациентов с MS. Анализ менделий случайности показал, что GPX1 играет защитную роль в MS. Эти выводы показывают механизмы биомаркировок, связанных с ERS, в MS и определяют потенциальные целевые показатели для диагностики и лечения.
Название и аннотация на языке оригинала
GPX1 and RCN1 as New Endoplasmic Reticulum Stress-Related Biomarkers in Multiple Sclerosis Brain Tissue and Their Involvement in the APP-CD74 Pathway: An Integrated Study Combining Machine Learning and Multi-Omics.
This study identified 13 endoplasmic reticulum stress (ERS)-related biomarkers associated with multiple sclerosis (MS) through integrated bioinformatics analysis (including weighted gene co-expression network analysis and machine learning algorithms) and single-cell sequencing, combined with validation in an experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) mouse model. Among them, GPX1, RCN1, and UBE2D3 exhibited high diagnostic value (AUC > 0.7, p < 0.05), and the diagnostic potential of GPX1 and RCN1 was confirmed in the animal model. The study found that memory B cells, plasma cells, neutrophils, and M1 macrophages were significantly increased in MS patients, while naive B cells and activated NK cells decreased. Consensus clustering based on key ERS-related genes divided MS patients into two subtypes. Single-cell sequencing showed that microglia and pericytes were the cell types with the highest expression of key ERS-related genes, and the APP-CD74 pathway was enhanced in the brain tissue of MS patients. Mendelian randomization analysis suggested that GPX1 plays a protective role in MS. These findings reveal the mechanisms of ERS-related biomarkers in MS and provide potential targets for diagnosis and treatment.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.