Štúdia skúmala syndróm polycystických ovárií (PCOS) pomocou bioinformatiky na identifikáciu génov súvisiacich s androgénmi (ARG). Analyzovali sa údaje z piatich súborov GEO (GSE34526, GSE80432, GSE95728, GSE124226, GSE137684) zahŕňajúce 26 zdravých a 34 vzoriek PCOS. Pomocou LASSO sa identifikovalo 13 kľúčových ARG, náhodným lesom 10 a PPI sieťou 19 ARG. Integrácia troch metód vybrala štyri hubové ARG: ALDH1A1, DHRS9, PRKCB a SGPL1. Na ich základe vytvorili nomogram na predpovedanie rizika PCOS. RT-qPCR overenie na tkanivách vaječníkov myší s PCOS potvrdilo zníženú expresiu DHRS9, SGPL1 a ALDH1A1, zatiaľ čo PRKCB bol zvýšený. Vzorky sa rozdelili do dvoch klastrów ARG s rozdielnymi imunitnými infiltráciami a skóre ARG bolo vyššie v klastri A. Výsledky objasňujú patogenézu PCOS a navrhujú nové biomarkery pre diagnostiku a liečbu.