关键词： 生物信息学   机器学习   动脉粥样硬化   线粒体功能障碍   铁死亡   免疫细胞   中药  

摘要： 背景:线粒体功能障碍和铁死亡广泛参与了动脉粥样硬化的发病,研究动脉粥样硬化发病过程中线粒体功能障碍与铁死亡相关生物标志物对该病的诊断与治疗具有重要意义。目的:基于生物信息学和机器学习算法,探究动脉粥样硬化发病过程中线粒体功能障碍与铁死亡相关生物标志物,并预测潜在调控中药。方法:从GEO数据库(由美国国立生物技术信息中心于2000年开发的基因表达数据库,收录并整理了全球研究机构和科研工作者提交的基因表达数据)获取动脉粥样硬化疾病数据集GSE100927,并筛选差异表达基因,基于差异基因开展免疫浸润分析。利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)获得动脉粥样硬化相关的关键模块基因,将关键模块基因与线粒体功能障碍基因、铁死亡基因以及差异表达基因取交集,基于交集基因对疾病组数据共识聚类分析,鉴定每个聚类亚型之间的差异基因。对差异基因进行富集分析,基于最小绝对收缩和选择算子与随机森林等机器学习方法筛选Hub基因。进一步使用RAW264.7细胞构建动脉粥样硬化细胞模型,基于qPCR对Hub基因进行验证,使用数据库进行Hub基因调控的中药预测。结果与结论:①将差异表达基因、WGCNA模块基因,线粒体功能和铁死亡特征基因取交集得到5个交集基因,基于这5个基因进行共识聚类分析得到2个亚型,亚型之间的差异分析得到994个线粒体功能与铁死亡相关亚型差异表达基因。通过2种机器算法预测出3个Hub基因,分别为DMTN、FCGR3A与MGST1,结合细胞实验验证后发现DMTN、MGST1可能具有较高的诊断价值。中药预测结果显示,当归、肉桂等中药可能是DMTN、MGST1的调控中药。②结果表明,DMTN、MGST1基因对动脉粥样硬化有一定诊断价值,还可作为动脉粥样硬化发病过程中线粒体功能障碍与铁死亡相关的特征基因,当归、肉桂等中药作为调控以上基因的药物具有一定研究潜力。

关键词： 类风湿性关节炎   细胞因子-细胞因子受体相互作用通路   机器学习   无监督聚类分析  

摘要： 背景:类风湿性关节炎是一种自身免疫性疾病,受发病机制和患者个体体质差异影响,患者治疗效果存在显著不同,部分患者因对治疗药物不敏感,发展为难治性类风湿性关节炎。因此寻找类风湿性关节炎的特征基因、挖掘新的治疗靶点,已成为该领域亟待解决的关键问题。目的:运用生物信息学分析方法,探究细胞因子-细胞因子受体相互作用通路相关基因在类风湿性关节炎诊断、分型及功能解析中的作用。方法:从基因表达综合数据库(GEO,https://***/geo/,由美国国立生物技术信息中心创建并维护的基因表达数据库)下载4个包含类风湿性关节炎样本的数据集,各数据集均为公开发表的数据,符合伦理学要求。将GSE55235、GSE55457和GSE77298数据集合并作为训练集,GSE12021数据集作为验证集。研究流程:(1)分析细胞因子-细胞因子受体相互作用通路在类风湿性关节炎中的失调状态,筛选该通路相关的差异表达基因;(2)综合采用随机森林算法、最小绝对收缩和选择算子、支持向量机-递归特征消除法、Boruta全特征选择算法及加权基因共表达网络分析,进一步筛选类风湿性关节炎中与细胞因子-细胞因子受体相互作用通路相关的特征基因;(3)基于筛选出的差异基因,运用无监督聚类分析方法,将类风湿性关节炎划分为不同的分子亚型,并对比分析各亚型间信号通路活性及免疫细胞浸润水平的差异;(4)通过构建类风湿性关节炎细胞模型,对特征基因的表达水平进行实验验证。结果与结论:(1)经多方法整合分析,成功筛选出3个特征基因;(2)基于细胞因子-细胞因子受体相互作用通路可将类风湿性关节炎分为2种亚型:甲氨蝶呤敏感型和不敏感型,根据此分型可以指导类风湿性关节炎的临床治疗,避免盲目使用甲氨蝶呤,及时调整治疗策略,选择更有效的药物或治疗组合,从而提高治疗效果,改善患者的病情,提升类风湿性关节炎治疗的有效性和精准性。

关键词： 骨关节炎   脂质代谢   加权基因共表达网络分析   机器学习   靶向治疗   软骨修复或退变  

摘要： 背景:脂质代谢异常影响软骨细胞代谢,在骨关节炎的发生和进展中有着重要的作用,但目前其机制尚不明确。目的:采用加权基因共表达网络分析结合机器学习算法鉴定骨关节炎软骨细胞脂质代谢特征基因,并进行初步验证。方法:采用加权基因共表达网络分析和微阵列数据的线性模型获得差异共表达基因,结合机器学习方法,最终筛选得到脂质代谢相关的特征基因。通过蛋白质互作网络分析,探究差异共表达基因的蛋白质互作网络关系;采用基因本体论和京都基因与基因组百科全书富集分析探索差异共表达基因所在信号通路;运用免疫相关性分析鉴定特征基因与免疫细胞浸润模式;体外分子实验验证特征基因的mRNA和蛋白表达水平。结果与结论:①经数据标准化处理和主成分分析、加权基因共表达网络分析和微阵列数据的线性模型获得高/低表达的差异共表达基因123和110个;②运用逻辑回归、随机森林和支持向量机3种机器学习算法筛选得到特征基因37个,最终得到2个脂质代谢相关的特征基因SMPD3和CYP4F3;③蛋白质互作网络分析显示SMPD3和CYP4F3蛋白相互作用均较低;④基因本体论结果显示差异共表达基因主要富集在中性粒细胞脱颗粒、中性粒细胞免疫反应和应答、中性粒细胞激活和白细胞脱颗粒等;而京都基因与基因组百科全书富集分析提示差异共表达基因主要涉及细胞外基质受体的作用和黏附等关键通路;⑤基于基因表达数据的细胞类型亚型鉴定分析显示8种免疫细胞在骨关节炎中具有显著差异;相关性分析显示SMPD3与静息态树突状细胞显著正相关(r=0.44,P=3.6×10^(-3)),与中性粒细胞显著负相关(r=-0.48,P=1.7×10^(-3));而CYP4F3与单核细胞和中性粒细胞显著正相关(r=0.76,P=7.6×10^(-9);r=0.73,P=6.0×10^(-8)),与T细胞滤泡辅助细胞和静息态树突状细胞显著负相关(r=-0.38,P=0.01;r=-0.38,P=0.01);⑥体外分子实验证明,在骨关节炎组SMPD3 mRNA和蛋白水平显著增高,而CYP4F3降低;⑦结果显示,骨关节炎软骨细胞脂质代谢特征基因SMPD3和CYP4F3可作为骨关节炎靶向治疗及软骨修复或退变的潜在生物标记物,为深入探究国人群体中脂质代谢异常与骨关节炎的关系及临床靶向治疗提供新策略。

关键词： AIGC   学术不端   论文写作   评审过程   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术在学术研究及期刊出版中应用的普遍和深入,为规范论文写作和评审过程中生成式人工智能技术(AIGC)的使用,维护科研诚信,防范学术不端,确保科研过程和成果的真实性、准确性及透明性,依据《学术出版中AIGC使用边界指南》和国际医学期刊编辑委员会(ICMJE)《关于生物医学期刊论文的新建议等相关规定》,《中国组织工程研究》杂志自2025年2月起全面启动AIGC检测工具对投稿论文进行检测。结合本刊实际情况,现对向本刊投稿的论文写作和评审过程中使用AIGC的有关事宜规定如下。

关键词： 放射性心脏损伤   细胞衰老   CCND1   机器学习   诊断标志物   免疫浸润   加权基因共表达网络分析(WGCNA)  

摘要： 背景:放疗显著提高了多种恶性肿瘤患者的生存率。然而,随着治疗后的生存周期延长,许多患者面临放疗相关的心脏毒性风险,尤其是在接受胸部放疗后,放射性心脏损伤的风险显著增加,已成为影响患者生存最为严重的并发症之一。目的:通过系统转录组学分析,确定放射性心脏损伤内皮细胞衰老的诊断标志物。方法:首先,从CellAge数据库中筛选出与细胞衰老相关的基因,然后与放射性心脏损伤小鼠模型的转录组训练数据集进行相交分析,识别衰老相关差异表达基因。其次,结合加权基因共表达网络分析和机器学习,识别出放射性心脏损伤中具有关键作用的枢纽基因,并在放射性内皮损伤验证数据集验证这些基因的表达。此外,采用quanTIseq方法评估放射性心脏损伤相关的免疫浸润状态。通过分析癌症基因组图谱数据库,探讨关键基因的表达水平与接受胸部放疗的食管鳞状细胞癌患者生存期的关联。结果与结论:①通过转录组学分析鉴别出CCND1为放射性心脏损伤内皮细胞衰老的核心基因,并在放射性心脏损伤小鼠模型中得到验证;②基于这些数据构建的诊断模型表明,CCND1在放射性心脏损伤的诊断中具有较高的特异性和敏感性;③免疫浸润分析显示,放射性心脏损伤小鼠存在显著的免疫反应失调现象,CCND1与多种免疫细胞密切相关;④Kaplan-Meier生存分析显示,CCND1与接受胸部放疗的食管鳞状细胞癌患者的疾病特异性生存率较差相关。该研究首次系统性揭示CCND1在放射性心脏损伤内皮细胞衰老中的关键作用。CCND1是一种与细胞周期调控密切相关的基因,其异常表达可能引发细胞衰老,具有作为放射性心脏损伤诊断标志物的潜力。

关键词： 龟鹿二仙胶   膝骨关节炎   肠道菌群   16SrDNA测序   机器学习   α多样性   β多样性   差异通路  

摘要： 背景:龟鹿二仙胶由龟甲胶、鹿角胶、枸杞子和人参组成。在早期的临床观察中,发现使用龟鹿二仙胶治疗肝肾不足型膝骨关节炎患者能有效缓解膝关节疼痛、增加运动范围、提高行走能力。然而,口服龟鹿二仙胶能够对膝关节产生局部治疗作用的确切机制尚不清楚。目的:研究龟鹿二仙胶对膝骨关节炎大鼠肠道菌群的影响,并利用16SrDNA测序和机器学习分析评估其作用机制。方法:将18只雄性SD大鼠随机分为3组:空白组、模型组、龟鹿二仙胶组,每组6只。模型组和龟鹿二仙胶组采用内侧半月板失稳手术制备膝骨关节炎模型。造模成功后,龟鹿二仙胶组灌胃龟鹿二仙胶水煎剂,空白组和模型组则给予等量的蒸馏水。持续干预28 d后,使用高效液相色谱技术检测龟鹿二仙胶有效成分;MRI成像观察大鼠膝关节软骨情况采集各组大鼠粪便样本,使用试剂盒提取DNA,通过PCR扩增及纯化,构建Illumina测序文库,利用Illumina MiSeq平台进行高通量测序,生成原始序列数据。得到原始数据后,使用QIIME2软件对数据进行处理,使用线性判别分析效应值和随机森林算法对微生物数据进行差异性物种筛选,使用KEGG和MetaCyc功能通路分析探索关键菌群与实验组间的关联,使用线性判别分析效应值和随机森林算法筛选差异性物种,使用关联网络分析微生物群落间的相互作用,结合机器学习方法分析肠道菌群组成和变化。结果与结论:①龟鹿二仙胶中药复方进行LC-MS成分鉴定,共指出7种有效成分。②MRI成像显示,龟鹿二仙胶组大鼠高密度影的滑膜炎症范围减少,且股骨头内侧髁软骨较模型组退化较少。③16SrDNA测序显示模型组大鼠表现出明显的菌群失衡,在门水平上厚壁菌门和拟杆菌门的丰度显著降低,而变形菌门的比例显著增加(P<0.05)。龟鹿二仙胶组大鼠的肠道菌群结构有了显著改善,其厚壁菌门和拟杆菌门的比例回升,恢复了更为多样的菌群组成,接近空白组(P<0.05)。④KEGG和MetaCyc功能通路分析显示,龟鹿二仙胶组显著激活了多条代谢通路,包括氨基酸代谢、脂质代谢和生物素合成通路(P<0.05)。⑤上述结果提示,龟鹿二仙胶含有7种有效成分,并利用16SrDNA测序分析膝骨关节炎大鼠肠道菌群变化;龟鹿二仙胶能显著改善肠道菌群失衡,恢复有益菌丰度,对肠道菌群组成有显著影响,为龟鹿二仙胶的药效及机制提供了科学依据。

关键词： 强直性脊柱炎   银屑病   富集分析   机器学习   人工神经网络   交叉验证   列线图   免疫细胞浸润   孟德尔随机化   药物预测  

摘要： 背景:强直性脊柱炎和银屑病的发生及发展密切相关,但其关键基因及调控机制尚不明确。目的:建立基于GEO数据库的强直性脊柱炎和银屑病共有基因的人工神经网络模型并评价其效果,同时使用孟德尔随机化确定关键基因表达与两病有无因果关系。方法:从GEO数据库中下载数据集GSE25101(强直性脊柱炎样本和健康对照样本各816例)、GSE30999(银屑病样本和健康对照样本各85例)、GSE73754(52例强直性脊柱炎样本和20例健康对照样本)和GSE14905(33例银屑病样本和49例健康对照样本),以GSE25101和GSE30999分别作为强直性脊柱炎和银屑病的训练数据集,通过差异分析鉴定出各自的差异表达基因从而获得两病共有驱动基因,利用随机森林和支持向量机递归特征消除术两种机器学习方法进一步筛选出关键核心基因,基于关键核心基因构建人工神经网络模型并在外部数据集GSE73754和GSE14905中进行验证,接下来构建相应的列线图以预测疾病的发病率。同时,对强直性脊柱炎和银屑病的免疫浸润结果展开分析。最后,使用孟德尔随机化评估关键基因与疾病之间的因果关系,使用Dgidb数据库分析药物-基因相互作用,从而预测药物靶点。结果与结论:①在强直性脊柱炎中共获得差异基因61个,在银屑病中共获得差异基因4309个,取交集后得到8个共有差异基因,进一步通过机器学习筛选得到5个关键基因(DNMT1,GNG11,CDC25B,S100A8及S100A12),并利用关键基因分别构建强直性脊柱炎和银屑病的人工神经网络模型,在训练集GSE25101和GSE30999中AUC值分别为0.979及0.989,在外部验证数据集GSE73754和GSE14905中AUC值分别为0.818及0.874。②基于5个关键基因构建了列线图,校准曲线显示列线图模型的预测概率与理想模型几乎一致。免疫细胞浸润显示,关键基因与活化B细胞、自然杀伤细胞、γδT细胞、滤泡辅助性T细胞、单核细胞、浆细胞样树突状细胞、中性粒细胞等相关。孟德尔随机化结果显示,S100A8是强直性脊柱炎与银屑病发病的危险因素。最后,利用DGIdb筛选得到81种靶向药物,其中,只有甲氨蝶呤(Methotrexate)、阿托吉泮(Atogepant)、乌布吉泮(Ubrogepant)、瑞美吉泮(Rimegepant)、艾普奈珠单抗(Eptinezumab)、阿扎胞苷(Azacitidine)、硒片(Selenium)、羟基脲(Hydroxyurea)、异环磷酰胺(Ifosfamide)、氟尿苷(Floxuridine)、姜黄素(Curcumin)、米托蒽醌(Mitoxantrone)、顺铂(Cisplatin)、三氧化二砷(Arsenic Trioxide)、己烯雌酚(Diethylstilbestrol)及地西他宾(Decitabine)16种药物获得了美国食品药品监督管理局的批准。③国际数据库、欧洲群体的研究成果和数据分析,尤其在基因组学和疾病表型研究方面,已经积累了大量成功的案例,这些经验为中国疾病的流行病学特征、基因多样性及其对环境和生活方式的反应提供了有价值的参考。④文章构建了强直性脊柱炎和银屑病共同驱动基因的人工神经网络模型并得到验证,发现了关键基因与两病发病的因果关系,预测出潜在治疗的靶向药物,希望能为探索其发病机制和治疗方向提供一个新的视角。

关键词： 脊柱侧弯   人工智能   机器学习   数字化   筛查   诊断   体检   综述  

摘要： 背景:脊柱侧弯是脊柱侧向弯曲和旋转的三维畸形,其发病年龄覆盖整个生命周期,成为威胁人们健康的重要卫生问题。随着计算机科学的发展不断进步,目前人工智能在医学诊治方面有着巨大的应用潜力,也逐渐被应用于脊柱侧弯的筛查和诊断中。目的:全面梳理人工智能在脊柱侧弯筛查和诊断中的应用,多方面阐述近年来的应用进展,并对其创新点进行展望,为未来智能化的趋势提供参考。方法:检索覆盖PubMed、IEEE Xplore、中国知网、万方数据库,英文检索词为“scoliosis,artificial intelligence,machine learning,screen,diagnosis”等,中文检索词为“脊柱侧弯、人工智能、机器学习、筛查、诊断”等,结合布尔逻辑以优化检索策略。纳入与人工智能在脊柱侧弯筛查和诊断中应用研究直接相关的文章,排除关联性不强、陈旧、实验设计不严谨或可信度差的文献,最终纳入83篇文献进行分析。结果与结论:①人工智能在脊柱侧弯的初期筛查、胸片筛查、智能手机筛查、X射线片诊断、CT和MRI诊断、脊柱三维图像的重建等多个领域均展现出独特的应用价值和发展前景;②人工智能在脊柱侧弯筛查和诊断领域的应用可提高效率、降低误诊率、减轻医护人员负担,便于早期发现并确诊脊柱侧弯,为脊柱健康保驾护航。

关键词： 机器学习   腰椎间盘突出症   预后   预测模型   偏倚风险   系统评价  

摘要： 目的:基于机器学习的不同算法,开展腰椎间盘突出症的预测模型研究已成为目前精准化医学发展的趋势和热点。但目前使用机器学习进行腰椎间盘突出症预后预测模型的报告质量和方法学质量的证据有限。通过全面的文献检索,全面整合分析基于机器学习开发和验证腰椎间盘突出症预后预测模型的既往研究报告质量和偏倚风险,以探索机器学习算法在预测腰椎间盘突出症预后方面的性能。方法:计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献服务系统、PubMed、Web of Science、Embase和The Cochrane Library数据库,搜集关于机器学习用于开发(和/或验证)腰椎间盘突出症预后预测模型的相关研究,检索时限为各数据库建立至2023-12-31。由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评估纳入研究的偏倚风险。通过多变量预测模型透明报告(TRIPOD)声明和预测模型偏倚风险评估工具(PROBAST)来评估纳入研究的报告质量和偏倚风险。对于评价的结果使用描述性统计和可视化图表进行分析。结果:①共纳入23项研究,每项研究的TRIPOD遵循度在11%-87%之间,中位遵循度为54%;标题、治疗措施的详细说明、预测因素的盲法、缺失数据的处理方法、危险分层的细节、研究对象纳入的具体流程、模型解释以及模型性能的报告质量大多较差,TRIPOD遵循率在4%-35%之间;②所有纳入的研究中,61%具有高偏倚风险,39%具有不明确的整体偏倚风险;3项研究主要使用曲线下面积、准确度、敏感度及特异性指标评估模型性能;20个模型报道了模型的曲线下面积,范围为0.561-0.999;3个模型报道了模型的准确率,范围为82.07%-89.65%;③在所有纳入的研究中,统计分析领域最常被评估为高偏倚风险,主要是由于有效样本数量较小、根据单变量分析选择预测因素和缺乏研究中模型的校准度、区分度评估所致。结论:结果表明,在腰椎间盘突出症的预后模型开发及验证分析中,机器学习能取得良好的预测能力;常用的算法有回归算法、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络、朴素贝叶斯等算法,合理的算法结合临床实践可以提高腰椎间盘突出症预后预测的准确性;但基于机器学习的预后预测模型的报告和方法学质量较差,不同模型间的预测性能差异较大,研究模型的普适性和外推性不明确,迫切需要改进此类研究的设计、实施和报告;对于模型开发研究,建模前需全面考虑与疾病预后相关的各类预测因素,建模时严格遵循PROBAST工具的相关标准开展研究,以推动机器学习在腰椎间盘突出症预测模型临床实践中的应用。

关键词： 工业4.0   设备智能化   物联网   人工智能   云计算  

摘要： 工业4.0时代的到来推动了制造业的全面升级,设备智能化改造成为关键环节。本文首先概述了工业4.0背景下设备智能化的核心技术,包括物联网、人工智能、大数据、云计算和边缘计算等,以此为设备实现智能连接和高效管理奠定基础。接着,深入分析了实施智能化改造的策略,从基础设施建设到员工培训的各方面着手,确保改造过程顺利进行。随后,提出了实施路径,包括技术评估、需求分析及分阶段推进等方法,促进企业在智能化改造中的有序推进。最后,本文探讨了智能化改造的应用成效,展示其在提升生产效率、降低运营成本中的积极作用,同时,指出企业在此过程中面临的技术、成本等挑战,并提出了相应的解决方案。本文旨在为制造业企业提供有效的智能化改造思路和实践路径,以实现长期竞争力的提升和行业可持续发展。