文章标题：Characterizing mitochondrial features in osteoarthritis through integrative multi-omics and machine learning analysis
中文标题：通过综合多组学和机器学习分析表征骨关节炎中的线粒体特征
发表期刊：Front Immunol
发表时间：2024年7月
影响因子：5.7/Q1
研究方法
结果分析
1. 枢纽线粒体相关 DEGs 的富集分析
2.枢纽线粒体相关基因的 GWAS 分析
通过对 GWAS 数据的分析，我们确定了 OA 中 8 个枢纽线粒体相关基因的疾病相关区域（图A、B）。该图还显示了对应于 CARS2、DNAJC15、ETFDH、FKBP8、MTHFD2、NFS1、PDK4、SIRT4 和 SLC25A37 的单核苷酸多态性 （SNP） 疾病相关区域（图 7C-K）。
3. 基于 OA 中枢纽线粒体相关 DEG 的分子簇鉴定和亚型表征
根据枢纽线粒体相关差异表达基因对 OA 样本分类，以一致性矩阵为相似性矩阵，依据共识聚类结果、累积分布函数图、CDF 曲线相对变化和共识聚类分数选择 k = 2，将 OA 样本分为两个亚型。亚型 1 中 CD8 T 细胞表达降低，M0 巨噬细胞表达升高。药物分析得出亚型 1 和亚型 2 各自的前五大潜在适用药物，图H 和I说明了亚型中涉及的生物过程和 KEGG 通路。
4. 亚型的蛋白质水平富集分析和 GSVA 分析
蛋白质通路分析显示，亚型 1 主要富集在 PI3K-Akt 信号通路中（图A），而亚型 2 显示转录因子富集（图B）。GSVA 分析表明，亚型 1 和亚型 2 在生物过程（BP）（图C）和 KEGG 通路（图D）方面与许多代谢功能或途径相关。
5. 亚型的 WGCNA 分析
对 OA 样本的亚型 1 和亚型 2 进行 WGCNA 分析，软阈值功率设为 4，相关系数阈值为 9，产生 27 个模块，其中蓝色模块与亚型相关性最强，展示了模块间相关性并对蓝色模块进行性状分析，显示其基因的 MM 和 GS 分布。在生物学过程（BP）方面，该模块内富集于信号释放、对肽激素的反应和第二信使介导的信号传导；在 KEGG 通路方面，模块基因主要富集在神经活性配体-受体相互作用、cAMP 信号通路和细胞因子-细胞因子受体相互作用中。
6.基于单细胞 RNA 测序数据的 OA 中枢纽线粒体相关基因的分布
SIRT4 、DNAJC15 、NFS1 、FKBP8 、SLC25A37 、CARS2 、MTHFD2 、 ETFDH 和 PDK4 在单细胞中表达。在细胞分化过程中，SIRT4 、DNAJC15 、NFS1 、FKBP8 、SLC25A37 、CARS2 、MTHFD2 、ETFDH 和 PDK4 的表达模式发生了变化。
文章小结
这项研究表明， 线粒体代谢参与 OA 的发生和进展是显著的，SIRT4、DNAJC15、NFS1、FKBP8、SLC25A37、CARS2、MTHFD2、ETFDH 和 PDK4 是研究 OA 的潜在线粒体靶基因。线粒体相关亚型的分类有助于 OA 患者的个性化治疗。（如果你正寻求思路复现、实验设计或定制化的数据分析服务，那么请不要错过我们哟~）
