通过批量和单细胞RNA测序分析，识别与类风湿性关节炎锰代谢相关的诊断生物标志物

《Clinical Rheumatology》：Identification of rheumatoid arthritis manganese metabolism-related diagnostic biomarkers through bulk and single-cell RNA sequencing analysis

【字体：大中小】 时间：2026年04月01日 来源：Clinical Rheumatology 2.8

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　　类风湿关节炎（RA）锰代谢紊乱相关基因鉴定及单细胞机制解析，通过多组学分析筛选出S100A8等5个高诊断价值基因（AUC＞0.85），揭示RA异质性及免疫细胞间通讯机制。

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摘要

背景

类风湿性关节炎（RA）是一种慢性自身免疫性疾病，其主要特征是滑膜炎症，常导致关节进行性损伤并可能引发多系统并发症。锰是一种必需的微量元素，在多种生理功能中起着关键作用；然而，其在类风湿性关节炎等自身免疫性疾病中的具体机制和影响尚未完全明了，相关研究也相对有限。

方法

为了识别与锰代谢相关的差异表达基因（DEMMRGs），我们从GEO数据库中获取了RA患者的基因表达数据，随后进行了差异表达分析和全基因组克隆测序网络分析（WGCNA）。通过机器学习算法（LASSO、SVM、RF）筛选出诊断基因，并将其纳入分类模型。首先使用ROC曲线、诺模图和DCA方法对模型进行验证。随后，通过功能富集、免疫浸润分析、转录因子/miRNA网络重建以及计算机模拟药物敏感性预测进一步探讨了这些基因的生物学和转化医学意义。单细胞数据处理、聚类及细胞间通信分析使用Seurat和CellChat工具完成。

结果

通过差异分析和WGCNA识别出6个DEMMRGs。机器学习算法筛选出5个诊断基因（S100A8、ANXA3、C9orf72、FAS、TXN），这些基因的诊断准确性很高（AUC > 0.85）。免疫浸润分析显示RA患者与对照组之间存在显著差异。调控网络确定了针对这些基因的关键转录因子和miRNA。研究发现两种具有不同免疫和分子特征的RA亚型。单细胞分析证实RA患者的巨噬细胞和树突状细胞中这些诊断基因的表达水平升高，细胞间通信研究表明成纤维细胞和巨噬细胞是关键的相互作用节点。