Combining Bulk and Single-Cell RNA Sequencing Data to Identify RNA methylation and Autophagy-Related Signatures in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is a heterogeneous lung condition associated with RNA methylation and autophagy. However, the specific autophagy-related genes and RNA methylation regulators involved in COPD development remain unknown. Methods We analyzed COPD and non-COPD patients datasets obtained from the Gene Expression Omnibus database, including Tissue Sequencing Transcriptome (bulk-seq) and single-cell sequencing (scRNA-seq) data. Differentially expressed genes (DEGs) were identified through differential genetic analysis using non-COPD bulk-seq data as the control group and COPD samples were used as the experimental group. Animal experiments were conducted to validate the expression of key genes. COPD model mice were exposed to smoke for four months, and lung function and histopathological changes were assessed. The mRNA and protein expression levels of FTO, IGF2BP2, DDIT3, DNAJB1 , and YTHDF3 were measured using RT-qPCR and Western blotting, respectively. Results We identified FTO, IGF2BP2 , and YTHDF3 as key methylation genes, along with autophagy hub genes DDIT3 and DNAJB1 . Animal experiments showed significantly increased mRNA and protein levels of FTO, YTHDF3 and DNAJB1 and significantly decreased levels of IGF2BP2 in lung tissue of COPD mice compared to the control group. Conclusion Our findings suggest that DDIT3 and DNAJB1 as autophagy hub genes, along with FTO, IGF2BP2 and YTHDF3 as RNA methylation genes, may play crucial roles in the development of COPD. These findings, supported by bulk-seq and scRNA-seq data, contribute novel genetic evidence for understanding the epigenetics of COPD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».