基于盆腔器官脱垂相关衰老基因的GEO数据库和LASSO回归算法的生物信息学分析

目的：通过生物信息学技术筛选与盆腔器官脱垂（POP）密切相关的衰老基因，并阐明关键基因潜在的临床意义和价值。方法：利用基因表达汇编（GEO）数据库以“pelvicorgan prolapse”为关键词检索下载数据集GSE53868和GSE151188获取POP相关基因。从Aging Atlas数据库、CellAge数据库和人类衰老基因组资源（HAGR）数据库获取衰老相关基因，2组基因取交集得到POP相关衰老的差异表达基因（DEGs）。采用R 4.2. 1软件进行基因富集分析（GSEA）。采用注释可视化和集成发现（DAVID）数据库对DEGs进行基因本体论（GO）功能富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路富集分析，采用Cytoscape 3.9. 1软件构建蛋白-蛋白互作（PPI）网络，用cytoHubba插件筛选排名前10位的核心基因（Hub基因）。采用R软件CIBERSORT反卷积法分析22种免疫细胞在POP组和对照组患者中的浸润情况。采用LASSO回归算法进一步筛选关键基因，分析关键基因与免疫细胞浸润的相关性和诊断效能。结果：通过Aging Atlas、CellAg...