阿尔茨海默病中高风险拓扑分支的转录组特征刻画与洛伦兹双曲可视化一体化框架

阿尔茨海默病（AD）是一种高度异质性的脑部疾病，其分子改变在不同脑区、疾病阶段以及患者亚群之间存在差异。本研究提出了一个综合分析框架，用于表征与高风险拓扑分支相关的转录组变异。该高风险拓扑分支是基于 Lorentz 距离在 Mount Sinai Brain Bank 队列的死后 Brodmann 36 区样本中识别得到的，其中超过 70% 的样本处于 Braak V–VI 期。该框架整合了加权基因共表达网络分析、基于重复稳定性的差异表达分析、网络层面的基因筛选、基因本体（Gene Ontology）富集分析以及嵌套分层交叉验证，以评估与拓扑分支相关的基因是否能够捕捉具有生物学意义的信号，并是否携带关于高 Braak 组状态的预测信息。 所识别的基因集在神经元发育、神经元突起组织、突触信号传导、囊泡融合以及受调控的突触释放等功能上呈现显著富集，这表明该高风险拓扑分支反映了与神经退行性进展相关、具有生物学相关性的转录组程序。嵌套交叉验证进一步表明，所筛选基因在区分高 Braak 样本方面表现出可测量的内部预测性能。 作为第二项方法学贡献，我们提出了一种基于 Lorentzian 双曲几何的 t 分布随机邻域嵌入变体（Lorentz t-SNE），用于探索转录组数据中潜在的非欧几里得结构。该方法将样本嵌入双曲空间，为表征层级性或非线性结构提供了区别于欧几里得嵌入的替代方案。与传统的欧几里得嵌入相比，所提出的 Lorentz t-SNE 揭示了高 Braak 样本更为局部化的组织模式。总体而言，这些结果表明，所提出的分析框架和 Lorentz t-SNE 对于研究 AD 转录组中异质性的、潜在非欧几里得的组织结构具有重要应用价值。

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