主要观点总结
文章介绍了基于单核及巨噬细胞构建颅内动脉瘤（IAs）诊断模型的研究。研究通过单细胞测序技术识别了IAs中的单核细胞亚群，并探索了与Mo/Ma相关的关键基因。同时，结合机器学习算法，开发了一个诊断IAs的多层感知器神经模型。文章还分析了关键基因与免疫特征的相关性，并通过实验验证了模型关键基因的表达。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及目的
文章关注颅内动脉瘤（IAs）的进展、预后和免疫治疗，特别是单核及巨噬细胞（Mo/Ma）在其中的作用。研究旨在构建基于Mo/Ma的IAs诊断模型，并探索Mo/Ma与IAs发病机制和免疫微环境的相关性。
关键观点2: 研究方法
研究使用单细胞测序技术获取IAs的单细胞表达数据，通过质量控制和聚类分析注释并分析了IAs的细胞亚群。此外，研究结合了六种机器学习算法来识别与Mo/Ma相关的关键基因，并开发了一个多层感知器神经模型用于诊断IAs。还通过实时荧光定量PCR和免疫组织化学对结果进行了验证。
关键观点3: 研究结果
研究成功识别了IAs中的单核细胞亚群，并发现了与Mo/Ma相关的关键基因。基于这些基因，开发了一个有效的诊断模型，该模型在训练组和验证组中都表现出较高的准确率。此外，研究还分析了关键基因与免疫特征的相关性，并验证了模型关键基因的表达。
关键观点4: 研究意义
这项研究为IAs的诊断和治疗提供了新的思路和方法。通过识别Mo/Ma相关的关键基因和构建诊断模型，有助于更好地理解IAs的发病机制和免疫微环境，为开发新的治疗方法提供线索。
文章预览
单核细胞是诱导特异性免疫应答的关键免疫细胞，对颅内动脉瘤(IAs)的进展、预后和免疫治疗具有重要影响。因此小编和大家分享一篇 今年6月刚刚发表在Front Immunol (IF:5.7/Q1)杂志 上基于单核及巨噬细胞( Mo/Ma)构建IAs诊断模型的文章，该研究也探索了Mo/Ma与IAs发病机制和免疫微环境的相关性。 添加微信 精彩推送不错过 一．文章摘要 文章的主要流程如图1所示。具体来说研究首先从GEO数据库获取IAs的单细胞测序(scRNA-seq)数据。接着研究基于单细胞数据和高维加权基因共表达网络分析(hdWGCNA)识别出IAs的单核细胞亚群。此外，研究也整合六种机器学习算法识别了与Mo/Ma相关的四个关键基因。随后，研究开发了一个多层感知器(MLP)神经模型用于诊断IAs。研究也进一步采用CIBERSORT和MCP方法分析单核细胞特征与免疫细胞浸润和患者异质性的相关性。最后研究也通过
………………………………
