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为探究牙周炎（PD）与乳腺癌（BC）之间的关联机制，安徽医科大学的研究人员整合 bulk RNA-seq 和 scRNA-seq 数据开展研究。结果发现 21 个共享串扰基因，ANKRD29 和 TDO2 是关键诊断生物标志物。该研究为 PD 和 BC 的诊疗提供了新靶点和思路。
在健康医学领域，牙周炎和乳腺癌看似风马牛不相及，实则暗藏玄机。牙周炎作为一种常见的慢性炎症性疾病，全球约 50% 的成年人都受其困扰；乳腺癌则是女性健康的 “头号杀手”，发病率居高不下。近年来，越来越多的证据表明，牙周炎患者患乳腺癌的风险明显增加，但背后的具体机制却如同迷雾，亟待揭开。为了探寻其中的奥秘，安徽医科大学的研究人员勇挑重担，开展了一项极具意义的研究。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们理解这两种疾病的关联打开了新的大门。
研究人员为了深入剖析牙周炎与乳腺癌之间的关系，采用了多种先进的技术方法。他们从公共数据库（Gene Expression Omnibus（GEO）和 TCGA 数据库）中获取牙周炎和乳腺癌样本的基因表达数据，利用差异表达分析、加权基因共表达网络分析（WGCNA）来筛选两种疾病的共同基因；借助机器学习方法寻找共享诊断基因；运用单样本基因集富集分析（ssGSEA）研究免疫细胞表达谱；借助单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据对共享基因进行定位；最后通过 qRT-PCR 和免疫组化染色对关键基因的表达进行验证 。
下面让我们来看看具体的研究结果：
- 差异表达基因（DEGs）的鉴定：在牙周炎数据中鉴定出 1105 个 DEGs，其中 651 个上调，454 个下调；在乳腺癌数据中鉴定出 2743 个 DEGs，1067 个上调，1676 个下调。两种疾病共有 103 个差异表达基因。
- WGCNA 网络构建和模块识别：通过对样本聚类和选择合适的软阈值，构建了无标度网络。牙周炎数据集采
