Comprehensive Analysis of Bulk RNA-seq, Machine Learning, Mendelian Randomization, and Single-Cell Sequencing Unravels SLC22A3 as a Solute Carrier Superfamily-Associated Biomarker in Atherosclerosis -
2 months ago
- #Atherosclerosis
- #SLC22A3
- #Machine Learning
- 通过多组学分析确定SLC22A3作为动脉粥样硬化(AS)的新型生物标志物和治疗靶点
- 基于批量RNA-seq数据(GSE43292)整合WGCNA与机器学习(LASSO、SVM-RFE、XGBoost、随机森林)锁定SLC22A3
- 外部数据集(GSE28829、GSE163154)验证SLC22A3在AS中显著下调(P < 0.001)且诊断效能优异(AUC > 0.9)
- SMR分析揭示SLC22A3表达与降低AS风险存在遗传因果关系(P < 0.05，OR = 0.512 (95% CI: 0.280-0.939))
- 单细胞RNA-seq显示SLC22A3特异性表达于平滑肌细胞(SMCs)，在症状患者中显著降低
- 分子对接和动力学模拟筛选出六种FDA批准药物作为潜在SLC22A3靶向治疗剂
- 实验验证证实SLC22A3在mRNA和蛋白水平均显著下调
- SLC22A3与平滑肌细胞功能相关，是极具前景的AS诊断生物标志物和治疗靶点