Une approche basée sur les données pour quantifier les états immunitaires dans le sepsis

Notre recherche quantifie les états immunitaires dans le sepsis en analysant les relations entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles à l’aide de la visualisation des données et de l’ajustement numérique 3D. Nous visons à établir des contraintes mathématiques et à identifier les états immunitaires distincts afin d’améliorer le suivi des maladies et les stratégies de traitement. Définir l’objectif de développement du paramètre de montagne moniteur immunitaire dans le sepsis stable.

Notre approche comprend des lignes de modèle mathématiques de septicémie combinées à l’apprentissage automatique pour quantifier les états immunitaires, en conseillant au-delà de l’univarié traditionnel, en analysant les indicateurs d’infection et les marqueurs de dysfonctionnement des organes. La technologie clé comprend trois données de démonstration, qu’il s’agisse de la relation des cartes délavées, FOFM pour les serveurs cloud. Méthodes d’évanouissement numérique et visualisation interactive par phases.

Ceux-ci permettent une analyse qualitative de la relation entre les neumocils et l’identification de l’état. Le principal défi consiste à collecter des données de densité standard auprès de diverses populations de patients. Valeur datation manuelle plus fiction et développement de métaux mathématiques robustes qui capturent avec précision la nature dynamique de la réponse immunitaire dans la septicémie.

Pour le reste de la validation des affections de classe de l’état immunitaire dans des cohortes plus larges. Investir les données en relation avec d’autres marqueurs et développer un métal prédictif pour la progression de la maladie en fonction des trajectoires immunitaires. Pour commencer, lancez le programme Microsoft Excel sur un ordinateur de bureau.

Accédez à l’icône d’insertion sur le ruban et cliquez sur d’autres commandes, puis sur obtenir des compléments dans la section des compléments. Dans la boîte de dialogue des compléments bureautiques, recherchez le lien de la feuille de calcul MATLAB dans la barre de recherche. Localisez le lien de la feuille de calcul MATLAB pour le complément Excel dans les résultats de recherche et cliquez sur le bouton Aller.

Activez le lien de la feuille de calcul et chargez le code du complément. Cliquez ensuite sur l’onglet de lien de la feuille de calcul MATLAB pour confirmer que le complément est prêt à l’emploi. Pour importer des données pour la quantification du sepsis, ouvrez la feuille de calcul contenant les données du patient sepsis, qui comprennent le nombre de globules blancs, le nombre de lymphocytes et le nombre de neutrophiles.

Ensuite, sélectionnez la plage de cellules contenant le nombre de globules blancs, le nombre de lymphocytes et le nombre de neutrophiles. Cliquez sur l’onglet de lien de la feuille de calcul MATLAB dans le ruban Excel, puis cliquez sur le bouton Envoyer des données à MATLAB. Choisissez ensuite l’instance MATLAB appropriée dans le menu déroulant de la boîte de dialogue Envoyer des données à MATLAB si plusieurs instances sont en cours d’exécution.

Spécifiez le nom de la variable pour les données dans le champ Nom de la variable et appuyez sur OK. Pour vérifier le contenu des données importées dans MATLAB, appuyez sur Entrée. Pour commencer, lancez l’application MATLAB sur un ordinateur.

Appelez la fonction immune_scatter 3A dans MATLAB, où A est une variable stockant les données immunitaires des patients atteints de septicémie. Cela générera une interface utilisateur graphique ou une interface utilisateur graphique affichant un nuage de points tridimensionnel des échantillons. Pour explorer le nuage de points 3D, cliquez et faites glisser le tracé pour le faire pivoter dans un espace tridimensionnel.

Cliquez avec le bouton droit de la souris et faites glisser le curseur pour effectuer un panoramique horizontal ou vertical, ou utilisez la molette de la souris ou les commandes de la barre d’outils pour effectuer un zoom avant ou arrière sur des zones spécifiques. Cliquez sur des points individuels pour afficher leurs valeurs correspondantes pour les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles. Ensuite, dans l’espace de travail MATLAB, attribuez le nombre de neutrophiles, le nombre de lymphocytes et le nombre de globules blancs aux variables X, Y et Z respectivement.

Ajustez les données à l’aide de la commande à l’écran pour générer un modèle polynomial. Pour évaluer la qualité de l’ajustement, calculez la racine carrée normalisée de l’erreur à l’aide de la commande affichée. Utilisez maintenant la fonction de condition immunitaire pour générer des grappes de points d’échantillonnage sur le plan tridimensionnel.

Visualisez ces clusters à l’aide des fonctionnalités interactives décrites précédemment, notamment la rotation, le panoramique, le zoom et le curseur de données. Ensuite, utilisez la commande Hold on pour maintenir la figure dans un état superposable. Utilisez ensuite les commandes présentées pour générer un tracé tridimensionnel des données de trajectoire d’un patient typique.

Le nuage de points tridimensionnel a révélé que les points d’échantillonnage des globules blancs, des neutrophiles et des lymphocytes se trouvent sur un plan avec une très petite erreur. L’analyse SOFM a permis d’identifier neuf états immunitaires distincts basés sur le regroupement des globules blancs, des neutrophiles et des lymphocytes. Les grappes un, deux et quatre représentaient une activité immunitaire accrue caractérisée par un nombre élevé de neutrophiles et de lymphocytes, tandis que les grappes 3, 5, 6 et neuf reflétaient des états d’oscillation immunitaire.

La grappe huit a été identifiée comme un état d’activité immunitaire réduite, signifiant potentiellement soit une immunosuppression, soit une phase de récupération après l’infection, tandis que la grappe sept représentait probablement des patients en phase de rétablissement, montrant une fonction immunitaire améliorée.