今天給各位老師分享一篇套路滿滿的生信分析文章，這篇文章的研究邏輯對時間不充裕的臨床醫生太實用了，沒時間也能連發多篇！文章研究的主要亮點之處在于構建了一個基于12種機器學習算法113種組合的集成程序，用于間質性膀胱炎相關基因的重度抑郁癥診斷。除了機器學習這一妙用，作者還進行了其他常見分析內容：PPI網絡、功能富集、免疫浸潤分析、藥物敏感性預測等。

題目：一種集成機器學習框架，用于開發和驗證基于間質性膀胱炎相關基因的重度抑郁癥診斷模型

英文名:An integrated machine learning framework for developing and validating a diagnostic model of major depressive disorder based on interstitial cystitis-related genes

雜志：Journal of Affective Disorders

影響因子：4.9

發表時間：2024年6月

研究背景：間質性膀胱炎 （IC） 是一種病因不明的持續性疼痛疾病，對女性的影響尤為嚴重，沒有已知的治愈方法。根據先前的研究，抑郁癥似乎是 IC 患者中常見的合并癥。重度抑郁癥 （MDD） 是導致自殺率的主要原因。所以，在 IC 患者中及早發現 MDD 至關重要，以便在臨床癥狀出現之前開始治療。目前還沒有 MDD 和 IC 之間敏感性和特異性強的生物標志物。在此，作者利用生物信息學和機器學習算法確定了 IC與 MDD 相關的關鍵標志物。

研究思路：

作者通過分析GEO數據集的轉錄組數據，包括MDD和IC患者的轉錄組數據，以開發和驗證作者構建的模型。去批次效應后，鑒定出各自疾病組和對照組之間的差異表達基因 （DEGs）。然后對條件的共享 DEG 進行功能富集分析。此外，通過ssGSEA進行免疫浸潤分析。通過探索12種機器學習算法的113種組合，在訓練集上進行10倍交叉驗證，然后在測試集上進行外部驗證，構建了MDD診斷模型。最后，利用“Enrichr”平臺識別出MDD的潛在藥物。

研究結果：

1、 鑒定與 IC 和 MDD 相關的差異表達

鑒于MDD和IC之間的相互關系，對IC和MDD進行了limma 分析，以揭示IC相關MDD中的致病基因。在IC隊列中，確定了1531個 DEG，其中906個上調和625個下調。MDD組產生100個DEGs，其中33個上調，67個下調。IC和MDD之間 DEGs有21個。