单细胞高维加权基因共表达网络分析（hdWGCNA）：揭示慢性阻塞性肺疾病（COPD）巨噬细胞新诊断模型与关键基因

《Inflammation Research》：Single-cell hdWGCNA reveals a novel diagnostic model and signature genes of macrophages associated with chronic obstructive pulmonary disease

为探究慢性阻塞性肺疾病（COPD）的免疫调节机制，研究人员开展了相关研究。通过单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）等技术，鉴定出 COPD 相关巨噬细胞亚群及 11 个特征基因，构建的模型能有效区分正常与 COPD 患者，为临床诊断和治疗提供新方向。

　　慢性阻塞性肺疾病（COPD）是全球呼吸系统相关死亡的主要原因。尽管其与免疫调节有关，但其潜在机制仍不明确。研究人员对单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据集的细胞进行聚类分析和细胞类型鉴定，以分离在 COPD 中特异性表达的免疫细胞亚群。利用高维加权基因共表达网络分析（hdWGCNA）识别与免疫细胞亚群相关的枢纽基因。应用机器学习算法识别免疫细胞亚群中的诊断基因，并构建 COPD 的临床诊断模型。在批量 RNA 测序数据中，使用 AUC 曲线评估诊断模型预测 COPD 的稳定性。研究结果显示，经过两轮聚类分析，确定了在 COPD 中特异性表达的巨噬细胞亚群 1、2、7、11 和 13（COPD_Mφ）。hdWGCNA 分析从黑色、蓝色、黄色和棕色模块中揭示了一组与 COPD_Mφ 密切相关的枢纽基因。非负矩阵分解（NMF）分析将 COPD 样本分为 2 个簇，簇 1 中单核细胞谱系、髓系树突状细胞和中性粒细胞的浸润显著增加（P?

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