今天小料君介绍的一篇文章题目为“Deciphering Genetic between Psychological Stress,Autophagy, and Health: Insights from Bioinformatics, Analysis, and Machine in Psoriasis and Anxiety Disorders”（破译心理压力、自噬和健康之间的遗传: 银屑病和焦虑障碍的生物信息学、分析和见解）。
引言
心理应激、皮肤免疫改变与自噬相关基因(ATGs)之间的关系目前尚不清楚。银屑病是一种病因不明的慢性皮肤炎症，以持续性和复发性为特征。免疫失调和情绪障碍被认为是重要的危险因素。新出现的临床证据提示，焦虑症、免疫系统激活增强和皮肤免疫改变之间可能存在关联，这为银屑病发病提供了一个新的视角。本研究旨在探讨银屑病与焦虑症共病的潜在共同生物学机制。
研究方法
图一
图一：差异表达基因的鉴定。
(A)GSE13355中前30个DEGs的热图。
(B)GSE98793中最高的30度热图。
(C)GSE13355内的DEGs火山图。
(D)GSE98793内的DEGs火山图。
图二
图二：共有基因的鉴定。
维恩图显示16个基因在银屑病、焦虑症和自噬相关基因中重叠。
图三
图三：银屑病与焦虑症共同差异表达基因的GO功能富集分析。
(A)GSE13355的GO富集分析条形图。
(B)GSE98793的GO富集分析条形图。
图四
图四：GSE13355和GSE98793的GSEA分析。
(A)高表达GSE13355的富集的KEGG途径。
(B)富含GSE13355阴性表达的KEGG途径。
(C)高表达GSE13355的富集的生物过程。
(D)具有GSE13355阴性表达的富集的生物过程。
(E)具有高表达GSE98793的富集的KEGG途径。
(F)在GSE98793中富集与自噬表达相关的生物学过程。
(G)富集与GSE98793中的高免疫表达相关的生物学过程。
(H)富集与GSE98793中的阴性免疫表达相关的生物学过程。
图五
图五：利用五种机器学习算法筛选候选诊断基因。
(A)LASSO模型的系数RIF剖面图显示了最优参数l (lambda)的选择。
(B)在GSE13355数据集中选择最佳调谐参数日志(lambda)的十倍交叉验证。
(C)根据RF算法中前10个基因的鉴别能力。
(D)使用SVM-RFE算法选择共享的诊断基因。
(E-F)使用BORUTA算法选择共享的诊断基因。
(G)使用XGBoosts算法选择6个诊断基因。
(H)显示最佳诊断生物标志物的维恩图。
结论
总之，本研究使用机器学习算法来识别四个关键的中枢基因作为诊断基因。富集分析表明，这些基因确实与T细胞、自噬和免疫调节有关，具有良好的诊断效果。我们发现焦虑障碍与自噬调节、免疫失调和炎症反应增加有关，并反映在皮肤炎症的发生和加重上。此外，银屑病和焦虑症之间共同的潜在生物标志物被确定，这有望帮助预测疾病诊断和个性化治疗的发展。
参考文献：Interaction of skin immune cells and neurotransmitters.
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