机器学习+丢丢实验，拿下一篇5分SCI，这性价比果叔就不用多说了吧，早点复现早点毕业呀~还被数据限制在“机制难寻”弯弯绕绕里面的宝子们，真的可以借这篇打开自己的思路，选对赛道上分真的不难！
话不多说，直接上干货！果叔今天带来的这篇文章，题为：Identification of Potential Biomarkers for Group I Pulmonary Hypertension Based on Machine Learning and Bioinformatics Analysis。通过机器学习和一系列生信分析方法，确定了PBRM1、CA1和TXLNG为I组肺动脉高压（PAH）的潜在生物标志物。哈哈，经常发顶刊的咱们都知道，找到靠谱的生物标志物就像是大海中捞到了针，能大大提升咱们的研究效率和深度！那这篇文章的算法可谓是一条明路哦，并且实打实地通过了实验验证，可以说这篇分数虽然不高，但是方法值得大家学习，可谓手把手教你怎么锁定生物标志物。有好的方法才是课题成功的一半，不是吗？赶紧跟着果叔一块深入挖一下这篇的技术方法！PS：双诺奖加持的机器学习，热度还在上升！发文量不会少，只会更多，想搭上这班车的朋友们，除了找果叔设计、分析数据，还得提前把稳定的服务器安排上，才是万事俱备！感兴趣就来滴滴果叔了解吧~
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题目：基于机器学习和生物信息学分析的I型肺动脉高压潜在生物标志物筛选
杂志：Int J Mol Sci
发表时间：2024年4月
公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241020
研究背景
PAH是一种进展性肺血管疾病，其中I组PAH最为严重。目前其分子机制仍不清楚，需要寻找新的诊断生物标志物和治疗靶点。机器学习技术在疾病诊断和基因组学中得到了广泛应用，但尚未用于PAH的诊断和生物标志物发现。
研究设计的工作流程
数据来源
从GEO数据库下载了GSE15197、GSE113439和GSE53408三个数据集，以及从FerrDb数据库获取了259个铁死亡相关基因（FRGs）。
研究思路
研究结果
1.关键差异表达基因(DEGs)的筛选
在GSE15197和GSE113439数据集中分别鉴定出1523个和585个DEGs，通过RRA算法整合得到48个候选DEGs，这些候选DEGs在两个数据集之间无显著批次效应，且具有良好的诊断价值。
图1 筛选PAH患者组与对照组之间的关键差异表达基因（DEGs）
2.功能性富集和蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络分析
通过PCA分析，结果显示两个数据集之间没有显著的批次效应。48个候选DEGs的表达模式在患者和对照组之间存在显著差异，ROC曲线分析显示这些基因具有较好的诊断价值（AUC > 0.75）。GO和KEGG通路分析揭示了这些DEGs与多个生物学过程和细胞组分的关联。PPI网络分析显示，某些基因如HSP90AA1, TTN, IGF1, PBRM1, 和 ROCK2在网络中具有高度的相互作用。
图2 功能丰富和PPI网络分析
3.诊断模型的构建和验证
研究团队使用了七种机器学习算法，基于48个候选DEGs，通过五重交叉验证方法，比较了不同模型的性能。GBDT模型以其平均AUC值和准确率优于其他模型。在GBDT模型中，当包含PBRM1, CA1和TXLNG这三个基因时，模型达到了最大的AUC值，这些基因被定义为PAH的潜在生物标志物。外部数据集GSE53408的验证进一步证实了这些生物标志物的诊断价值。
图3 诊断模型的构建和验证
4.三个生物标志物的功能富集分析
通过单基因GSEA分析，分析了PBRM1, CA1和TXLNG高表达和低表达组之间的基因集差异。这些生物标志物在多个生物学过程和信号通路中富集，包括Notch信号通路、非酒精性脂肪肝病和哮喘通路。此外，这些生物标志物还与氨基糖苷生物合成过程和氨基糖苷代谢过程等GO术语相关。
图4 三种生物标志物的功能富集分析
5.免疫细胞浸润及其与生物标志物的关系
结果发现，PAH患者和对照组之间，七种免疫细胞基因集的表达存在显著差异。相关性分析表明，效应记忆CD4 T细胞与三个生物标志物呈正相关，而大多数其他免疫细胞与生物标志物呈负相关。
图5 免疫浸润分析
6.生物标志物-转录因子调控网络和预测治疗药物
研究团队预测了针对三个生物标志物的转录因子，并构建了调控网络。共有70、60和121个转录因子分别预测结合CA1、PBRM1和TXLNG的启动子。此外，使用CTD数据库探索了针对这些生物标志物的潜在治疗药物，为PAH患者的治疗决策提供了参考。
图6 生物标志物-TF调控网络和治疗药物的预测
文章小结
l通过机器学习+生信分析+实验验证，确定了PBRM1、CA1和TXLNG为I组PAH的潜在生物标志物，这些生物标志物可能与疾病的发生发展有关。
l该研究还分析了生物标志物的功能，包括信号通路、PPI网络、免疫浸润、调控TF网络和潜在治疗药物等方面，为进一步了解I组PAH的分子机制和治疗提供了理论依据。
思路拓展
思路1：多组学联合分析
结合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学数据进行综合分析。通过比较不同组学层面在 I 组肺动脉高压（PAH）患者和健康对照中的差异，更全面地了解疾病的发生发展机制。挖掘不同组学数据之间的关联和相互作用，可能发现新的潜在生物标志物和治疗靶点。
思路2：药物研发与临床应用导向的研究
基于已确定的潜在生物标志物（PBRM1、CA1 和 TXLNG），进一步开展针对这些靶点的药物研发工作。利用计算机辅助药物设计技术，筛选和设计能够特异性作用于这些生物标志物的小分子化合物或生物制剂。另外，可以探索这些生物标志物在疾病诊断和治疗监测中的应用价值，开发基于这些标志物的诊断试剂盒或监测方法，以便更好地指导临床治疗决策，实现精准医疗。
机器学习领域中最常用和最重要的十大库包括：
· Scikit-learn
· TensorFlow
· PyTorch
· Keras
· Pandas
· NumPy
· Matplotlib
· Seaborn
· NLTK
· OpenCV
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