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原文公众号：一起试验网
对下述分析方法感兴趣或者没有钻研思路的小伙伴，欢送踊跃探讨！
早！明天小编和大家分享一篇 10 月刚刚发表在 Front Cardiovasc Med 杂志（IF:5.846）的文章《Identification of energy metabolism-related biomarkers for risk prediction of heart failure patients using random forest algorithm》。最近发表了很多和能力代谢相干的生信钻研文章，无论是针对肿瘤还是非肿瘤疾病。心脏能量代谢错乱是晚期心力衰竭的一个重要特色，在这篇文章中，作者辨认了心衰中能量代谢相干的标志物。
背景 & 办法
心力衰竭 (HF) 是一种简单的疾病，具备多维性质，次要由心肌梗塞、心肌病、心脏负荷异样和心律失常引起。心脏能量代谢错乱是晚期心力衰竭的一个重要特色。在有氧条件下，衰弱的心脏从脂肪酸和葡萄糖中取得膨胀能量，而这种均衡在心脏压力条件下被毁坏，这会对心脏的性能产生深远的影响。目前的钻研表明，能量代谢在晚期和代偿的 HF 状态下失去促成，代谢能力的降落可能导致在更重大的 HF 病例中呈现进行性缺点。这些钻研表明，进一步理解 HF 患者能量代谢的价值对于说明 HF 的过程和开发新的医治计划至关重要。
办法：
1. 在 GEO 数据库中取得了 HF 和非心力衰竭 (NF) 样本之间的能量代谢相干 DEG。
2. 应用随机森林算法 (RF) 和反对向量(SVM) 来辨认 HF 的诊断生物标志物。
3. 构建并验证了能量代谢相干的基因诊断列线图来预测 HF 的危险。
4. 预测了要害基因相干的药物和 miRNA。
钻研后果
鉴定差别表白的能量代谢相干基因
总共 22 个能量代谢相干的 DEG，被鉴定为差别的表白基因。染色体地位剖析共有 44 个能量代谢相干基因散布在 18 条染色体中，这些基因数量最多（n = 6）位于 2 号染色体上。PPI 网络显示 MEF2A、MEF2D、CREB1、HDAC1、MED1 和 ESRRA 可能具备更多数量的相互作用蛋白。
基于能量代谢相干基因的心力衰竭分子亚型
依据 CDF 曲线和 CDF Delta 面积曲线，当聚类数设置为 2，PCA 结果显示聚类 A 和聚类 B 之间的散布清晰，表明能量代谢相干基因对心衰患者具备潜在的诊断价值。
不同组心衰患者的功能分析
在簇 A 和簇 B 之间共鉴定出 378 个 DEG，而后对这些 DEG 进行 GO 和 KEGG 富集剖析。结果表明，DEGs 次要与免疫应答调节信号通路、分泌颗粒膜、免疫受体活性、破骨细胞分化，脂质和动脉粥样软化相干。
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评估集群之间的免疫浸润程度 **
基于功能分析的后果，咱们进一步探讨了两个簇之间免疫细胞浸润程度的相关性。HF 样本中近一半的免疫细胞程度 (12/23) 比衰弱对照组更丰盛 (P < 0.001)，这表明 HF 患者曾经显示出全身免疫激活的迹象，并且可能有助于停顿为 HF。更重要的是，咱们发现大多数免疫细胞（17/23）在两个簇中也有不同的浸润程度。此外，咱们评估了 48 个能量代谢相干基因与 24 个免疫细胞之间的相关性。大多数能量代谢相干基因的表白与免疫细胞的浸润有很强的相关性。
RF 和 SVM 模型的建设与评估
RF（AUC = 1.000）和 SVM 模型（AUC=0.938）的 AUC 表明 RF 模型具备更高的拆散性能。为了进一步剖析，将显著性 > 2 的 10 个基因确定为候选基因。在十个变量中，MEF2D、RXRA 和 PPARA 是最重要的，其次是 FOXO1、PPARD、PPP3CB、MAPK14、CREB1、MEF2A、PRMT1。
建设临床列线图
基于来自 RF 模型的十个诊断生物标志物，咱们开发了一个临床预测列线图，并且人们能够应用列线图评分来预测 HF 的危险。咱们应用校准曲线评估了列线图的预测准确性，结果表明列线图对 HF 危险预测具备较高的准确性。相应的 ROC 剖析显示，所构建的诊断模型的 AUC 值为 0.91，证实了该临床列线图的预测性能。接下来，咱们应用测试队列（GSE59867）验证了列线图的稳定性。
相干药物和 miRNA 的预测
十种药物被确定为能量代谢相干药物，可能是心力衰竭靶点的潜在医治药物。此外，咱们构建了一个 miRNA- 基因关联网络，展现了 10 个能量代谢相干生物标志物的 15 个潜在 miRNA 靶标，它们可能在 HF 的倒退中施展调节作用。
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