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双硫死亡因子在脓毒症中的诊断标记物及亚型分析

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目的 分析双硫死亡因子在脓毒症发生发展过程中的生物学机制.方法 通过Gene Expresion omnibus(GEO)数据库检索符合条件的脓毒症相关芯片,对其进行标准化处理,基于处理后的基因表达矩阵进行双硫死亡相关基因提取和量化,通过 9 种机器学习模型、列线图模型构建疾病预测模型以预测脓毒症患病的风险.然后,运用共识聚类算法、单样本基因组富集分析(ssGSEA)及免疫浸润分析双硫死亡分子亚型与免疫微环境的相关性.结果 ①首次建立了基于双硫死亡特征基因的风险预测模型,由 3 个双硫死亡特征基因(ACTB、MYL6、TRIP6)构建的疾病预测模型可以较好预测脓毒症患病风险;②首次发现脓毒症患者可分型为两种完全不同的双硫死亡分子亚型(簇C1 和簇C2).结论 簇C2患者免疫功能更强.

陆冠宇、刘志兵、兰韦幸、韩振远、刘文健、王静

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广西医科大学第九临床附属医院急诊医学科,广西壮族自治区 北海 536000

脓毒症 双硫死亡 机器学习 预测模型

2024

10.3969/j.issn.1001-8131.2024.03.016

哈尔滨医药
哈尔滨市医学会

哈尔滨医药

影响因子：0.697
ISSN：1001-8131
年,卷(期)：2024.44(4)
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