Screening for biomarkers of tuberous sclerosis complex–associated epilepsy: a bioinformatics analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The optimal biomarkers for early diagnosis, treatment, and prognosis of tuberous sclerosis complex (TSC)-associated epilepsy are not yet clear. This study identifies the crucial genes involved in the pathophysiology of TSC-associated epilepsy via a bioinformatics analysis. These genes may serve as novel therapeutic targets. Methods: Gene chip data sets (GSE62019 and GSE16969) comprising the data of patients with TSC-associated epilepsy and healthy control participants were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Differentially expressed genes (DEGs) in the GEO database were identified using the GEO2R gene expression analysis tool. Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway, Gene Ontology function, and protein-protein interaction (PPI) network analyses were then conducted. The results were analyzed using R language, and are presented in volcano plots, Venn diagrams, heatmaps, and enrichment pathway bubble charts. A gene set enrichment analysis (GSEA), was conducted to examine the KEGG pathways and crucial genes linked to TSC-associated epilepsy. The potential genes were compared with the genes listed in the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) database and analyzed against the literature to determine their clinical significance. Finally, the expression of the key genes in the TSC-associated epilepsy mice cerebral cortex was examined through immunohistochemical staining. Results: The intersection of the GSE62019 and GSE16969 data sets revealed 151 commonly upregulated DEGs. The KEGG enrichment analysis indicated that these DEGs affected the occurrence and development of TSC-associated epilepsy by modulating complement and coagulation cascades, glycosaminoglycans in cancer, and extracellular matrix-receptor interactions. Four high-scoring clusters emerged, and podoplanin (PDPN) was identified as a key gene through the construction of a PPI network of the common DEGs using the Cytoscape software. A GSEA of the DEGs revealed that the common DEG PDPN was enriched in both data sets in pathways related to platelet activation, aggregation, and the glycoprotein VI (GPVI)-mediated activation cascade. Immunohistochemical staining revealed a significant elevation in PDPN expression in the cerebral cortex of mice with TSC-associated epilepsy. Conversely, the control group mice did not display any significantly positive neurons. Conclusions: The discovery of these crucial genes and signaling pathways extends understanding of the molecular processes underlying the development of TSC-associated epilepsy. Additionally, our findings may provide a theoretical basis for research into targeted clinical treatments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».