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Enregistrement W4415329895 · doi:10.14740/cr2090

Glycolysis-Related Genes, <i>S100A8</i> and <i>CXCL1</i>, Participate in Acute Myocardial Infarction by Regulating Immune Cell Infiltration

2025· article· en· W4415329895 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Zhang, Hui Jia, Fu Xiang An, Xin Wang, Mei Zhu Yan, Fu Li Liu, Hong Bian

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésMyocardial infarctionPathogenesisRisk stratificationImmune systemCellInfiltration (HVAC)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute myocardial infarction (AMI) is one of the most severe forms of acute coronary syndrome. During myocardial ischemia, cardiac glycogen is metabolized through glycolysis, which becomes the primary source of ATP. The genetic regulation of glycolysis is well established, yet its contribution to AMI pathogenesis remains poorly understood. This study aimed to use bioinformatics approaches to identify glycolysis-related genes (GRGs) associated with AMI, providing a foundation for their potential applications as molecular markers and therapeutic targets. Methods: GRGs were retrieved from the GeneCards database. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) was applied to the GSE66360 dataset to identify hub genes, which were validated by the Wilcoxon rank-sum test and the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Immune cell infiltration and its association with hub gene expression in AMI were further examined using the CIBERSORT algorithm. Results: Analysis of the GSE66360 dataset identified 695 differentially expressed genes (DEGs). Gene set enrichment analysis (GSEA) indicated that these genes may contribute to AMI pathogenesis by regulating cellular energy metabolism. Intersecting DEGs with GRGs yielded 31 differentially expressed glycolysis-related genes (DEGRGs). Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analyses suggested that DEGRGs may influence AMI development by modulating immune cell function and immune response status. Construction of a protein-protein interaction (PPI) network identified seven hub genes, all of which demonstrated diagnostic performance in GSE66360 based on the ROC analysis. Validation in the independent dataset GSE59867 confirmed two hub genes with diagnostic potential. Immune infiltration analysis further revealed that these two hub genes were significantly associated with multiple types of immune cells. Conclusion: , were identified as potential biomarkers and therapeutic targets in AMI. Both genes were associated with immune cell infiltration, suggesting that they may contribute to AMI pathogenesis through immunometabolic regulation. Importantly, combined detection of these hub genes may facilitate early risk stratification and prediction of major adverse cardiac events, offering a new direction for AMI diagnosis and prognosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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