Revealing VCAN as a Potential Common Diagnostic Biomarker of Renal Tubules and Glomerulus in Diabetic Kidney Disease Based on Machine Learning, Single-Cell Transcriptome Analysis and Mendelian Randomization

孟德尔随机化 医学 蛋白尿 糖尿病 肾功能 疾病 生物标志物 病理 转录组 内科学 生物信息学 内分泌学 生物 基因 基因表达 生物化学 基因型 遗传变异
作者
Li Jiang,Jie Jian,Xulin Sai,Xiai Wu
出处
期刊:Diabetes & Metabolism Journal [Korean Diabetes Association]
卷期号:49 (3): 407-420 被引量:1
标识
DOI:10.4093/dmj.2024.0233
摘要

Background: Diabetic kidney disease (DKD) is recognized as a significant complication of diabetes mellitus and categorized into glomerular DKDs and tubular DKDs, each governed by distinct pathological mechanisms and biomarkers.Methods: Through the identification of common features observed in glomerular and tubular lesions in DKD, numerous differentially expressed gene were identified by the machine learning, single-cell transcriptome and mendelian randomization.Results: The diagnostic markers versican (VCAN) was identified, offering supplementary options for clinical diagnosis. VCAN significantly highly expressed in glomerular parietal epithelial cell and proximal convoluted tubular cell. It was mainly involved in the up-regulation of immune genes and infiltration of immune cells like mast cell. Mendelian randomization analysis confirmed that serum VCAN protein levels were a risky factor for DKD, while there was no reverse association. It exhibited the good diagnostic potential for estimated glomerular filtration rate and proteinuria in DKD.Conclusion: VCAN showed the prospects into DKD pathology and clinical indicator.
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