基于孟德尔随机化、生物信息学和机器学习筛选支气管哮喘关键基因

罗成; 叶远航; 覃琬婷

doi:10.13417/j.gab.045.000945

基因组学与应用生物学 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (4) : 945 -963. DOI: 10.13417/j.gab.045.000945

基于孟德尔随机化、生物信息学和机器学习筛选支气管哮喘关键基因

罗成, 叶远航, 覃琬婷

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摘要

支气管哮喘是以慢性气道炎症为核心特征的呼吸系统疾病,现有治疗难以逆转气道重塑且病情易反复,亟须挖掘早期诊断标志物与新型治疗靶点。本研究整合GEO数据库哮喘转录组数据,开展差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)分析;运用Finn Gen数据库的全基因组关联研究(genome-wide association studies, GWAS)汇总统计数据,利用表达数量性状位点(expression quantitative trait loci, e QTL)信息筛选工具变量,进行孟德尔随机化(Mendelian randomization, MR)分析,将MR得到的遗传风险基因与DEGs取交集,筛选出关键共表达基因。进一步采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归进行特征基因选择,通过CTD数据库、 ITCM数据库、古今医案云平台预测潜在调控支气管哮喘的中药,并分析其性味归经及功效。最后运用分子对接验证活性成分与靶蛋白的结合能力。本研究共鉴定933个哮喘DEGs与374个MR风险基因,交集获得10个核心基因(5个风险基因和5个保护基因),主要参与B细胞受体信号转导、糖代谢、可溶性NSF附着蛋白受体(soluble NSF attachment protein receptor, SNARE)介导囊泡运输等通路;经LASSO回归确定VAMP8、 MRPL48、 DDIT3、 TOM1和TRANK1共5个具有良好诊断价值的特征基因;预测得到276味相关中药,药性以温、寒、平为主,药味以苦、辛、甘为主,归经以肝、肺、胃、脾、肾经为主,分类以清热药、补虚药、活血化瘀药等为主;分子对接表明,茯苓活性成分与靶蛋白可稳定结合。综上,本研究通过遗传学与生物信息学整合分析,鉴定出10个与哮喘因果关联的核心基因及5个候选诊断标志物,为哮喘的机制阐释与精准诊疗提供了理论依据。