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DiffCoRank:基于差异共表达网络分析的脑植入物组织反应关键基因发现新方法
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年07月25日 来源:BMC Bioinformatics 2.9
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本研究针对脑植入物长期稳定性受组织反应影响的关键问题,开发了DiffCoRank框架,通过整合RNA-Seq数据预处理、FDR筛选、UMAP-DBSCAN聚类和网络中心性分析,成功鉴定了氧化应激、钙信号和血管重塑等通路的关键调控基因,为优化神经接口生物相容性提供了新靶点。该研究发表在《BMC Bioinformatics》,创新性地采用多指标中心性评估体系,显著提升了差异共表达分析的准确性。
脑机接口技术为帕金森病等神经系统疾病带来了革命性治疗手段,但植入电极引发的慢性组织反应——包括神经炎症、胶质瘢痕形成和血管损伤——严重制约着设备的长期稳定性。密歇根州立大学(Michigan State University)电气与计算机工程系的Anirban Chakraborty团队在《BMC Bioinformatics》发表的研究,通过开发DiffCoRank计算框架,揭示了电极-组织界面复杂的分子互作机制。
研究人员面对的核心挑战在于:传统转录组分析难以捕捉空间特异的基因调控网络变化。植入电极100μm范围内的"近区"组织与500μm外的"远区"呈现显著差异的基因表达谱,但哪些是驱动组织反应的关键调控因子?如何区分真实的生物信号与随机噪声?这需要创新的生物信息学解决方案。
研究团队采用多组学整合分析策略:首先从NCBI SRA获取36个大鼠运动皮层样本的RNA-Seq数据(PRJNA1089183),通过FDR<10%筛选出1722个强连接基因(SCGs);接着构建差异邻接矩阵A=|C1-C2|量化近远区相关性变化;创新性地结合UMAP降维和DBSCAN聚类,最终通过度中心性、接近中心性等四重指标鉴定hub基因。

关键发现体现在七个功能模块中:

研究团队通过Eker大鼠肾癌数据集验证了方法的普适性,发现MRPS26(线粒体核糖体蛋白)等hub基因与原始研究高度一致。相比GWENA软件,DiffCoRank在阿尔茨海默数据集(GSE174367)中更精准识别疾病相关模块。
这项研究的突破性在于:首次系统描绘了神经植入物周围组织的空间转录调控网络,确立TRMT1L-CACNB1-RNF10等关键靶点群。技术层面,FDR阈值优化和UMAP-DBSCAN聚类方案将模块识别准确率提升37%(Silhouette Score 0.82)。这些发现不仅为开发抗纤维化涂层电极提供分子靶标,其分析方法更可推广至肿瘤微环境等空间异质性研究领域。配套开发的DiffCoRank软件(Docker镜像已开源)支持跨平台分析,将推动个性化医疗时代的精准神经接口设计。
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