分享一篇2022年2月发表在Front Genet（IF：4.772）《Identification and Validation of Aging-Related Genes in Idiopathic Pulmonary Fibrosis》（PMID: 35211155），作者通过机器学习方法筛选了衰老相关hub基因，并使用GEO数据集和临床样本验证了他们的表达水平。该研究方法同样适用于其他肿瘤或非肿瘤的研究，有相关需求的老师欢迎联系我们。
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背景&方法
背景：
特发性肺纤维化（IPF）是一种慢性、进行性、纤维化间质性肺炎，其病因和发病机制尚未完全了解。衰老在IPF的发生和发展中起着重要作用。
方法：
1.IPF差异衰老相关基因的鉴定；
2.蛋白质-蛋白质相互作用网络及相关性分析；
3.差异衰老相关基因的GO和KEGG富集分析；
4.通过LASSO、SVM-RFE筛选hub基因；
5.hub基因的ROC曲线；
6.qRT-PCR验证hub基因的表达差异。
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结果
IPF差异表达衰老相关基因
PCA显示一个样本是异常值，被排除在分析之外（图1A）。共鉴定出16个衰老相关基因（图1B，C和图2）。
图1
图2
蛋白质-蛋白质相互作用网络及相关性分析
PPI分析揭示了差异衰老基因之间的相互作用（图3A），并确定了每个基因的相互作用数量（图3B）。相关性分析表明16个差异衰老基因之间存在相关性（图4）。
图3
图4
GO和KEGG富集分析
进行GO（图5）和KEGG（图6）富集分析以确定差异表达衰老相关基因的潜在生物学功能。
图5
图6
通过LASSO、SVM-RFE筛选基因
LASSO回归算法识别出10个衰老相关基因（图7A，B），而SVM-RFE算法识别出8个衰老相关基因（图7C）。两种算法鉴定出六个hub基因：IGF1、CDKN2A、JUN、IGFBP2、RET和TFAP2A（图7D）。
图7
六个hub基因的ROC曲线
ROC曲线结果表明6个特异性表达的衰老相关基因对IPF具有较高的诊断价值。 其中，IGF1 在IPF样本中显示出最高的诊断价值。
图8
验证临床样本中差异表达的衰老相关基因
qRT-PCR进一步分析上述六个衰老相关基因的表达，分析结果与主要生物信息学分析的结果大体相似（图9）。
图9
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