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| 目的通过机器学习筛选出慢性鼻窦炎相关的诊断基因，分析其与慢性鼻窦炎免疫微环境中炎性细胞浸润的相关性。方法从高通量基因表达数据库（GEO数据库)中获得慢性鼻窦炎相关基因芯片，选取有效训练集，使用R软件的“limma”程序包进行基因表达差异性分析，采用加权共表达分析进行相关基因筛选得到候选基因，通过3种算法得到慢性鼻窦炎相关诊断基因PLP1，采用ROC曲线评价PLP1在慢性鼻窦炎中的诊断价值，采用CIBERSORT算法分析慢性鼻窦炎的免疫微环境，对PLP1与免疫细胞浸润情况进行相关性分析。结果慢性鼻窦炎样本和正常对照样本之间检测到184个相关基因，这些相关基因参与白细胞游走、免疫反应的细胞激活等生物学过程。通过3种算法对相关基因进行筛选，取交集最终得出PLP1为慢性鼻窦炎相关诊断基因。PLP1基因在训练集（GSE23552）和验证集（GSE179265）均表现为下调，且差异有统计学意义（P＜0.05）。ROC曲线显示，PLP1在训练集中的AUC为1.000，在验证集中的AUC为0.950。PLP1基因表达与多种免疫细胞浸润有相关性，PLP1表达量与嗜酸性粒细胞浸润的相关系数r=-0.7（P＜0.001）。结论PLP1可作为慢性鼻窦炎相关诊断基因，其表达水平与嗜酸性粒细胞、M2巨噬细胞浸润情况呈负相关。 |
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| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2024.46.5.2023-2019 |
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| 基金项目:浙江省医药卫生科技计划项目（2022KY295） |
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