不明原因不孕症中与铜死亡（cuproptosis）相关的分子簇的鉴定及其免疫学特性研究

《Reproductive and Developmental Medicine》：Identification and immunological characterization of cuproptosis-related molecular clusters in unexplained infertility

本研究分析27个杯罗蛋白细胞凋亡相关基因在不明原因不孕患者子宫内膜中的表达谱，通过WGCNA和GSVA识别出两个分子亚群及差异基因，发现支持向量机模型预测效果最佳（AUC=0.918），并构建Nomogram验证。结果提示5个基因可作为UI预后标志物，揭示凋亡与不孕的关联。

　　

摘要通俗语言总结

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目的：

研究铜死亡（cuproptosis）与不明原因不孕（UI）之间的相关性。

方法：

利用GSE165004数据集，我们分析了UI患者中铜死亡调节因子的表达谱和免疫学特征。通过27个与铜死亡相关的基因和24个子宫内膜样本，我们基于这些基因及其相关的免疫细胞浸润情况探索了分子簇。使用加权基因共表达网络分析算法识别出特定簇中的差异表达基因，并通过基因集变异分析（Gene Set Variation Analysis）探讨了这些分子簇在通路和功能上的差异。随后，比较了七种机器学习模型的性能以选择最优模型。通过诺模图（Nomogram）、校准曲线（Calibration Curve）和决策曲线（Decision Curve）分析来验证预测结果。

结果：

研究发现，UI患者与育龄健康女性对照组在对铜死亡相关基因的免疫反应上存在差异。在UI患者中定义了两个与铜死亡相关的分子簇。在各种机器学习模型中，支持向量机（SVM）算法具有最佳的区分性能，其残差和均方根误差较小，曲线下面积较大（0.918）。为了进一步评估SVM模型的预测效率，我们构建了一个诺模图来估计五个铜死亡相关基因聚集的风险。校准曲线和决策曲线分析也证明了该模型在预测UI亚型方面的准确性。这些分析表明，五个铜死亡相关基因与UI显著相关。

结论：

本研究系统地揭示了铜死亡与UI之间的复杂关系，这些铜死亡相关基因可能成为UI的新候选预后生物标志物。

通俗语言总结：本研究利用基因表达数据探讨了铜死亡（一种细胞死亡类型）与不明原因不孕（UI）之间的联系。研究人员分析了UI患者子宫内膜样本中的27个铜死亡相关基因，发现了两个与免疫细胞浸润相关的分子簇。在测试的各种机器学习模型中，支持向量机（SVM）在预测UI方面表现最佳，具有较高的准确性和可靠性。研究发现五个铜死亡相关基因与UI显著相关，提示它们可能成为诊断或理解UI的潜在生物标志物。这项研究突显了铜死亡与不孕之间的复杂相互作用。

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