基于空间转录组和单细胞测序分析线粒体自噬相关基因在结肠癌中的作用

摘要

目的 运用机器学习算法分析单细胞测序数据和空间转录组数据，探讨线粒体自噬相关基因在结肠癌中的作用。方法 采用支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和随机森林算法筛选关键的线粒体自噬相关基因，结合单细胞测序数据和空间转录组数据，对细胞间相互作用、拟时序分析及基因空间定位进行综合评估。对筛选出的核心基因进行敲低实验，验证其对结肠癌细胞增殖、迁移和侵袭能力的影响。结果 RPS5是结肠癌进展的核心基因；RPS5阳性上皮细胞主要位于肿瘤核心区域，并与成纤维细胞相互作用；免疫组织化学实验表明，RPS5在结肠癌组织中的表达显著高于癌旁组织；功能实验表明，敲低RPS5可显著抑制结肠癌细胞的增殖、迁移和侵袭能力。结论 RPS5是促进结肠癌进展的关键分子，这一发现为结肠癌的精准治疗提供了新的潜在靶点。

关键词

结肠癌 / 单细胞测序 / 空间转录组 / 线粒体自噬 / 机器学习算法 / 肿瘤微环境 / RPS5基因 / 成纤维细胞

基金资助

江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2022773)