基于综合生物信息分析鉴定心房颤动相关炎症基因及其与免疫细胞浸润的关联

摘要

目的 鉴定心房颤动（atrial fibrillation,AF）患者的炎症相关基因，并探讨这些基因与浸润免疫细胞在AF的发生发展过程中可能的作用和机制。方法 通过一系列的生物信息学分析结合机器学习算法识别AF的生物标志物，使用受试者操作特性曲线（receiver operating characteristic,ROC）验证关键基因的预测及诊断价值，采用Spearman相关分析明确关键基因与浸润免疫细胞的相关性。结果 筛选出593个差异基因[|log2(fold change,FC)|>1,P<0.05],7种免疫细胞亚型（P<0.05），获得190个免疫相关差异基因，识别出3个生物标志物（IGF1、PTGS2和PPARG），相关性分析结果显示3个标志物与浸润免疫细胞显著相关（P<0.05）。结论 IGF1、PTGS2和PPARG是AF的炎症相关基因，推测其与免疫细胞浸润过程和途径密切相关。

关键词

心房颤动 / 生物信息学分析 / 免疫浸润 / 炎症反应 / 生物标志物