Integrating network toxicology, machine learning, and single-cell data to explore the mechanism of sepsis-related biomarkers associated with TCDD

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作者
Meng Zhang,Peiyu Zhang,Linxiao Wang,Lin Liu,Qianmei Wang,Jiangang Xie,Wen Yin
出处
期刊:Ecotoxicology and Environmental Safety [Elsevier BV]
卷期号:306: 119384-119384
标识
DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119384
摘要

Sepsis, a systemic inflammatory response syndrome induced by infection, has seen a rising incidence in recent years, partly attributed to environmental factors. Several studies have suggested that TCDD, a toxic environmental pollutant, may contribute to an elevated risk of sepsis. As a Class I human carcinogen, TCDD disrupts normal vascular and immune system functions-critical risk factors for sepsis onset. However, the key targets and underlying mechanisms by which TCDD influences sepsis remain unclear. Through network toxicology, transcriptomics, machine learning, and Mendelian randomization, the biomarkers PPARG and CASPASE-3 were identified, both of which are significantly associated with oxidative phosphorylation and other signaling pathways. These biomarkers also correlate with γδT cell infiltration in the immune response. Molecular docking studies confirm the stable interaction between TCDD, PPARG, and CASPASE-3, supporting their involvement in sepsis progression. A single-cell dataset was used to analyze the dynamic changes of key immune cells in sepsis pathogenesis, highlighting their connection to PPARG and CASPASE-3. The study conducted rigorous validation and in-depth analysis of the identified biomarkers by incorporating an external validation set and single-cell data, significantly strengthening the reliability of the results. This comprehensive approach offers valuable clues for identifying potential therapeutic targets for sepsis.
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