【摘 要】
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目的:慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)的患病率高,但是干预率和控制率较低,很多CKD患者是在出现一些临床症状、肾功能受到损伤甚至发展到终末期肾病才被发现。本研究利用人工智能技术从分子诊断方面对Ig A肾病(Ig A nephropathy,Ig AN)、膜性肾病(membranous nephropathy,MN)、糖尿病肾病(diabetic nephropat
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目的:慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)的患病率高,但是干预率和控制率较低,很多CKD患者是在出现一些临床症状、肾功能受到损伤甚至发展到终末期肾病才被发现。本研究利用人工智能技术从分子诊断方面对Ig A肾病(Ig A nephropathy,Ig AN)、膜性肾病(membranous nephropathy,MN)、糖尿病肾病(diabetic nephropathy,DN)三种CKD进行研究,旨在建立CKD的分子诊断及预测模型,以期可以辅助临床医生进行CKD的诊断及改善预后。方法:在基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中获得Ig AN、MN、DN基因表达样本(GEO sample,GSM)的基因谱芯片,并对其进行分组,筛选出差异表达基因,进行基因本体论(Gene Ontology,GO)功能富集分析和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)代谢通路分析。将CKD基因表达谱数据疾病组命名为1,对照组命名为0,按照8:2的比例分为训练集和测试集。利用极端梯度提升法(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)对数据集进行训练,从数据集随机选取20%的数据进行验证,并在测试集上对模型的性能进行评估。利用Ig AN组、MN组、DN组的测试数据集对经过训练的XGBoost模型进行测试,得到Ig AN组、MN组、DN组的二分类标签的召回率、精确度、F1值、准确率。通过受试者工作特征(Receiver operator characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)、灵敏度和特异性对XGBoost模型的性能进行评估。结果:1.与对照组相比,Ig AN组共得到98个差异表达基因,存在显著性差异(P<0.05,|Log FC|>0.8),其中下调基因24个,上调基因74个;MN组共得到1178个差异表达基因,存在显著性差异(P<0.05,|Log FC|>0.8),其中下调基因724个,上调基因454个;DN组共得到528个差异表达基因,存在显著性差异(P<0.05,|Log FC|>0.8),其中下调基因162个,上调基因366个。2.GO分析结果:Ig AN的生物过程(biological process,BP)主要涉及Wnt信号通路的负调控等;细胞组分(cellular component,CC)定位主要在细胞质等;分子功能(molecular function,MF)主要与肽酶的活性等有关;MN的BP主要涉及血小板脱颗粒等;细胞组分CC定位主要在细胞外基质等;MF主要与氧化结合等有关;DN的生物过程BP主要涉及免疫反应等;CC定位主要在细胞外泌体等;MF主要与MHC II类蛋白复合物的结合等有关。3.KEGG分析结果:Ig AN差异基因主要与代谢途径,PI3K-Akt信号通路等相关;MN差异基因主要与PI3K-Akt信号通路,AGE-RAGE信号通路等相关;DN差异基因主要与粘着斑,PIK3-Akt信号通路等相关。4.基于XGBoost网络的人工智能模型可以检测到转录组学数据是否为CKD对其进行二分类。根据模型的测试结果,我们得到Ig AN组召回率76.7%,精确度72.7%,准确率66.3%,F1为74.6%,AUC为0.70;MN组召回率80.1%,精确度74.7%,准确率68.6%,F1为77.3%,AUC为0.71;DN组召回率97.8%,精确度97.8%,准确率96.9%,F1为97.8%,AUC为0.98。XGBoost模型表现出较高的性能。结论:1.通过对CKD三组转录组学数据进行生物信息学分析,分别得到了Ig AN的关键基因及相关通路,MN的关键基因及相关通路和DN的关键基因及相关通路。2.基于XGBoost网络的人工智能模型对CKD转录组学数据的二分类获得了较高的召回率、精确度和灵敏度,但准确率和特异性还需要进一步提高,才能更好得辅助临床医生进行CKD的诊断以及改善患者的预后。
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