Multiple algorithms highlight key brain genes driven by multiple anesthetics

钥匙(锁) 计算机科学 算法 机器学习 计算机安全
作者
Ping Liu,Qun Li,Yifan Tang,Chunyan Cui,Qing Liu,Ying Zhang,Bo Tang,Qiancheng Lai
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:179: 108805-108805
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108805
摘要

Anesthesia serves as a pivotal tool in modern medicine, creating a transient state of sensory deprivation to ensure a pain-free surgical or medical intervention. While proficient in alleviating pain, anesthesia significantly modulates brain dynamics, metabolic processes, and neural signaling, thereby impairing typical cognitive functions. Furthermore, anesthesia can induce notable impacts such as memory impairment, decreased cognitive function, and diminished intelligence, emphasizing the imperative need to explore the concealed repercussions of anesthesia on individuals. In this investigation, we aggregated gene expression profiles (GSE64617, GSE141242, GSE161322, GSE175894, and GSE178995) from public repositories following second-generation sequencing analysis of various anesthetics. Through scrutinizing post-anesthesia brain tissue gene expression utilizing Gene Set Enrichment Analysis (GSEA), Robust Rank Aggregation (RRA), and Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA), this research aims to pinpoint pivotal genes, pathways, and regulatory networks linked to anesthesia. This undertaking not only enhances comprehension of the physiological changes brought about by anesthesia but also lays the groundwork for future investigations, cultivating new insights and innovative perspectives in medical practice.
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