脓毒症患者不同生命周期细胞死亡与免疫抑制生物标志物识别与应用

本发明的脓毒症患者不同生命周期细胞死亡与免疫抑制生物标志物识别与应用，通过收集不同年龄段脓毒血症患者与正常对照组的转录组数据，利用生物信息学进行差异表达基因分析，结合CIBERSORT算法估算免疫细胞浸润，并通过相关性分析探讨DEGs与特定免疫细胞亚群之间的联系。与程序性细胞死亡方式相关基因取交集，用机器学习算法构建脓毒血症风险评估模型，并通过SHAP算法量化基因对脓毒症预测结果的贡献。构建的模型特别适用于新生儿、儿童和成人脓毒血症患者，能够区分不同年龄段的风险评估，识别关键的程序性细胞死亡模式，为脓毒血症的早期诊断、治疗和风险评估提供了新的生物标志物和工具，有助于提高临床治疗效果和患者预后。