摘要目的 应用生物信息学方法筛选急性心肌梗死(AMI)中差异双硫死亡相关基因(DRG),分析DRG在AMI中的分子模式并构建DRG相关预测模型.方法 从基因表达综合数据库下载AMI相关数据集,筛选AMI中差异表达DRG.采用CIBERSORT法分析免疫浸润情况.基于差异表达DRG对AMI患者进行一致性聚类分析并分型,基于分型结果进行免疫浸润分析、差异分析、基因本体、京都基因与基因组百科全书和基因集变异分析;随后进行加权基因共表达网络分析(WGCNA),构建亚型相关模块并筛选枢纽基因,最后基于枢纽基因构建最小绝对收缩和选择算子、随机森林和支持向量机递归特征消除模型筛选核心基因,构建DRG相关预测模型.通过绘制列线图和受试者工作特征曲线(ROC)评估预测模型的诊断效能,并进行外部验证.结果 从AMI患者和对照者间筛选出9个差异表达DRG,根据其表达水平将AMI患者分为C1和C2两个亚型.单核细胞、M0型巨噬细胞和中性粒细胞在AMI患者及C1亚型中浸润增多(P均＜0.05),DRG与免疫细胞密切相关.DRG的C1和C2亚型间共鉴定出257个基因差异表达,且与骨髓白细胞活化和细胞因子的正向调节等生物过程相关,C1亚型中Fcγ受体介导的吞噬作用和NOD样受体信号通路活性增强.WGCNA分析显示棕色模块与DRG亚型最相关(r=0.67),从该模块中筛选出23个差异表达枢纽基因.3种机器学习方法筛选的特征基因取交集得到AQP9、F5和PYGL基因构成的DRG相关预测模型.列线图和ROC曲线(AUC训练集=0.891,AUC验证集=0.840)均显示出良好的临床诊断效能.结论 DRG与AMI发生发展密切相关,DRG相关预测模型(AQP9、F5和PYGL)可能为AMI的诊断和个性化治疗提供潜在靶点.