Identifikation Relevanter Module und Merkmale mittels WGCNA zur Analyse von Ischämischem Schlaganfall: Einblicke durch Genexpressions- und maschinelles Lernverfahren
WGCNA und die Auswahl relevanter Module: Ein tiefgreifender Einblick in Schlaganfälle
Die Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Identifizierung von Genmodulen, die gemeinsam exprimiert werden und potenziell biologisch relevante Funktionen besitzen. In unserem jüngsten Projekt haben wir eine umfassende WGCNA durchführt, um die zugrunde liegenden Mechanismen, die mit ischämischen Schlaganfällen (IS) verbunden sind, besser zu verstehen.
Etablierung robuster Verbindungen
Basierend auf unseren Analyseergebnissen wählten wir einen weichen Schwellenwert von 16 (R² = 0,86), um robuste Konnektivitätsbeziehungen zwischen Genen herzustellen. Mit dieser Grundlage erstellten wir ein Heatmap, die 400 zufällig ausgewählte Gene aus unserem Datensatz zeigt. Diese visuelle Darstellung erleichtert die Analyse der intra-modularen Genvernetzungen. Die Clusteranalyse offenbarte sieben unterschiedliche Co-Expressionsmodule, was uns den Weg für eine tiefere Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen diesen Modulen und IS ebnete.
Modulcorrelationen und die Identifizierung relevanter Gene
Die Berechnung von Korrelationskoeffizienten zwischen den Co-Expression-Modulen ergab signifikante positive Korrelationen, insbesondere zwischen dem gelben Modul (cor = 0,65, P = 8,6e-10) und dem blauen Modul (cor = 0,49, P = 1,7e-12) in Bezug auf IS. Durch die Zusammenführung der Gene dieser beiden Module konnten wir 328 Co-Expression Gene identifizieren, die als Grundlage für nachfolgende Analysen dienten.
Bereicherung der Co-Expression Gene
Die enrichmentsanalytischen Untersuchungen zeigten eine signifikante Anreicherung der Co-exprimierten Gene in biologischen Prozessen wie der Proteinmodifikation und dem Zellwachstum. Darüber hinaus identifizierten wir relevante Signalwege, die mit der Zellzyklusregulation, dem vesikelvermittelten Transport und der Zellantwort auf Stimuli in Verbindung stehen. Diese Informationen sind entscheidend, um die zugrunde liegenden biologischen Prozesse besser zu verstehen, die bei IS eine Rolle spielen.
Leistungsbewertung von Machine Learning Algorithmen
Um die Identifikation relevanter Gene weiter zu verbessern, kombinierten wir unsere genomischen Datenanalysen mit modernsten Machine Learning Methoden. Die Algorithmen Elastic Net, Lasso, Ridge und Random Forest wurden verwendet, um die Aussagekraft der Gene zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten beeindruckende AUC-Werte, insbesondere für Elastic Net, Lasso und Random Forest, was ihre Fähigkeit unterstreicht, Gene, die mit IS assoziiert sind, erfolgreich zu identifizieren.
Unabhängige Validierung und Identifikation von Merkmalsgenen
Die Validierung durch eine unabhängige Datensatzanalyse (GSE22255) bestätigte die Effektivität dieser Algorithmen mit AUC-Werten von 1 für Lasso und Random Forest. Letztendlich führten alle drei Algorithmen zur Identifizierung von insgesamt 27 potenziellen Merkmalgenen, die eng mit IS verbunden sind.
Single-Cell RNA-Sequencing und immunologische Analyse
Durch die Analyse von Einzelzelltranskriptomdaten konnten wir spezifische Zelltypen ermitteln und deren Verteilung in verschiedenen Experimentgruppen untersuchen. Unsere Erkenntnisse zeigten eine signifikante Erhöhung der Makrophagen und Mikroglia im Zusammenhang mit dem Schlaganfall. Die Identifikation von Hub-Genen (RNF13, VASP und CD163) ergab interessante Zusammenhänge zwischen Immunzellen und der Pathogenese von IS.
Fazit
Die Kombination von WGCNA, maschinellem Lernen und Einzelzell-Analysen bietet einzigartige Perspektiven auf die Mechanismen, die ischämische Schlaganfälle beeinflussen. Wir sind optimistisch, dass unsere Erkenntnisse zur Entwicklung neuer therapeutischer Ansätze beitragen können, um die Behandlung und das Management von Schlaganfällen zu verbessern. Zukünftige Studien sind erforderlich, um die genauen Funktionen dieser identifizierten Gene und deren Rolle in immunologischen Reaktionen weiter zu erforschen.