通过加权基因共表达网络和机器学习识别心力衰竭发展中的关键基因

来源：石河子大学学报·自然科学版杂志2025年第5期北京时间：

作者：范诗语, 马克涛, 张幼怡

单位：1 石河子大学医学院,新疆 石河子 832000; <br/>2 新疆地方与民族高发病教育部重点实验室,新疆 石河子 832000; <br/>3 北京大学第三医院心内科、血管医学研究所/血管稳态与重构全国重点实验室,北京大学/国家卫生健康委心血管分子生物学与调节肽重点实验室/心血管受体研究北京市重点实验室/中国医学科学院医学科研管理,代谢性心血管疾病基础与临床研究创新单元,北京 100191

摘要：目的本研究旨在通过加权基因共表达网络分析(weightealgeneco-expressionnetworkanalysis,WGCNA)以及机器学习算法鉴定心力衰竭(heartfailure,HF)发展过程中的关键基因。方法从GEO数据库中获得数据集GSE141910作为训练集,GSE17800和GSE79962作为验证集。通过WGCNA以及3种机器学习算法筛选出与HF相关的关键基因。在线单细胞转录组学数据库分析关键基因在心脏中的细胞分布。免疫浸润分析关键基因与心脏免疫细胞丰度的相关性。使用ROC曲线下面积(areaundercurve,AUC)评估关键基因与HF的相关性。数据集GSE17800和GSE79962对筛选到的关键基因进行验证。对关键基因在主动脉功缩窄术(TAC)构建的小鼠心力衰竭模型以及血管紧张素Ⅱ(ANGⅡ)诱导的成纤维细胞转分化模型中的表达进行了qPCR验证。结果通过WGCNA结合机器学习筛选到3个关键基因,分别是FRZB,ITIH5和SEZ6L。单细胞组学检索结果显示:FRZB,ITIH5和SEZ6L均高表达于心脏成纤维细胞。免疫浸润分析显示FRZB,ITIH5和SEZ6L的表达与成纤维细胞的数量呈正相关且在HF组中3个基因与成纤维细胞的相关性相较于CON组明显升高。ROC曲线分析显示FRZB,ITIH5和SEZ6L对HF鉴别诊断AUC分别为(0.989,0.973,1.000)。在数据集GSE17800中的验证结果显示,FRZB,ITIH5和SEZ6L在扩张性心肌病患者(dilatedcardiomyopathy,DCM)组中表达明显上调,在数据集GSE79962中,FRZB,ITIH5在DCM组中明显上调。qPCR结果发现,小鼠心力衰竭模型以及ANGⅡ诱导的成纤维细胞转分化模型中FRZB,ITIH5和SEZ6L表达都明显增加。结论在HF的发生发展中,FRZB,ITIH5和SEZ6L可能作为关键基因参与到HF发生发展中。

关键词：心力衰竭,心脏纤维化,加权基因共表达网络分析,机器学习,关键基因

基金资助：国家自然科学基金项目(81830009)