A novel cuproptosis-related diagnostic gene signature and differential expression validation in atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis (AS) is a major contributor to morbidity and mortality worldwide. However, the molecular mechanisms and mediator molecules involved remain largely unknown. Copper, which plays an essential role in cardiovascular disease, has been suggested as a potential risk factor. Copper homeostasis is closely related to the occurrence and development of AS. Recently, a new cell death pathway called cuproptosis has been discovered, which is driven by intracellular copper excess. However, no previous studies have reported a relationship between cuproptosis and AS. In this study, we integrated bulk and single-cell sequencing data to screen and identify key cuproptosis-related genes in AS. We used correlation analysis, enrichment analysis, random forest, and other bioinformatics methods to reveal their relationships. Our findings report, for the first time, the involvement of cuproptosis-related genes FDX1, SLC31A1, and GLS in atherogenesis. FDX1 and SLC31A1 were upregulated, while GLS was downregulated in atherosclerotic plaque. Receiver operating characteristic curves demonstrate their potential diagnostic value for AS. Additionally, we confirm that GLS is mainly expressed in vascular smooth muscle cells, and SLC31A1 is mainly localized in macrophages of atherosclerotic lesions in experiments. These findings shed light on the cuproptosis landscape and potential diagnostic biomarkers for AS, providing further evidence about the vital role of cuproptosis in atherosclerosis progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».