Tuberculosis (TB) is one of the most common opportunistic infections and a leading cause of death in patients infected with human immunodeficiency virus (HIV). However, conventional diagnostic tools have several limitations. The aim of this study was to screen key DNA methylated cytosine-phosphate-guanine dinucleotide (CpG) islands (CGIs) to identify potential diagnosis biomarkers in HIV mono-infected patients and HIV/TB co-infected patients based on a network analysis. The GSE50835 DNA methylation microarray data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Differentially methylated CpG islands analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) logistic regression were performed in 19 HIV mono-infected patients and 20 HIV/TB co-infected patients. In total, 1950 differentially methylated CpG islands were identified, and weighted co-methylation network construction and module preservation revealed one network module that can distinguish the HIV/TB co-infected patients from the HIV mono-infected patients. Based on the LASSO logistic regression, an eight-methylated CpG island diagnosis model was established that can accurately distinguish HIV/TB co-infected patients from HIV mono-infected patients with a sensitivity of 87.2%, a specificity of 88.7%, and an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.948. Alteration in the eight-DNA methylated CpG sites might be involved in the pathology of an HIV/TB co-infection and could be used as potential diagnosis biomarkers in HIV/TB co-infected patients.

中文翻译：

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基于加权基因共表达网络分析识别人类免疫缺陷病毒/结核病共感染的潜在表观遗传生物标志物

结核病 (TB) 是最常见的机会性感染之一，也是感染人类免疫缺陷病毒 (HIV) 的患者死亡的主要原因。然而，传统的诊断工具有几个限制。本研究的目的是筛选关键的 DNA 甲基化胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤二核苷酸 (CpG) 岛 (CGI)，以基于网络分析确定 HIV 单一感染患者和 HIV/TB 合并感染患者的潜在诊断生物标志物。GSE50835 DNA 甲基化微阵列数据从基因表达综合 (GEO) 数据库下载。在 19 名 HIV 单一感染患者和 20 名 HIV/TB 合并感染患者中进行了差异甲基化 CpG 岛分析、加权基因共表达网络分析 (WGCNA) 和最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 逻辑回归。总共，鉴定了 1950 个差异甲基化的 CpG 岛，加权共甲基化网络构建和模块保存揭示了一个网络模块，可以区分 HIV/TB 共感染患者和 HIV 单一感染患者。基于LASSO逻辑回归，建立了一个八甲基化CpG岛诊断模型，可以准确区分HIV/TB合并感染患者和HIV单一感染患者，敏感性为87.2%，特异性为88.7%，面积在 0.948 的受试者工作特征 (ROC) 曲线 (AUC) 下。8 个 DNA 甲基化 CpG 位点的改变可能与 HIV/TB 合并感染的病理学有关，并可用作 HIV/TB 合并感染患者的潜在诊断生物标志物。加权共甲基化网络构建和模块保存揭示了一个网络模块，可以将 HIV/TB 共感染患者与 HIV 单一感染患者区分开来。基于LASSO逻辑回归，建立了一个八甲基化CpG岛诊断模型，可以准确区分HIV/TB合并感染患者和HIV单一感染患者，敏感性为87.2%，特异性为88.7%，面积在 0.948 的受试者工作特征 (ROC) 曲线 (AUC) 下。8 个 DNA 甲基化 CpG 位点的改变可能与 HIV/TB 合并感染的病理学有关，并可用作 HIV/TB 合并感染患者的潜在诊断生物标志物。加权共甲基化网络构建和模块保存揭示了一个网络模块，可以将 HIV/TB 共感染患者与 HIV 单一感染患者区分开来。基于LASSO逻辑回归，建立了一个八甲基化CpG岛诊断模型，可以准确区分HIV/TB合并感染患者和HIV单一感染患者，敏感性为87.2%，特异性为88.7%，面积在 0.948 的受试者工作特征 (ROC) 曲线 (AUC) 下。8 个 DNA 甲基化 CpG 位点的改变可能与 HIV/TB 合并感染的病理学有关，并可用作 HIV/TB 合并感染患者的潜在诊断生物标志物。