目的:通过生物信息学手段分析原发性开角型青光眼(POAG)进展过程中调控铁死亡相关的关键基因，旨在进一步揭示铁死亡在POAG中的生物学机制。方法:从GEO数据库中获取小梁网来源的GSE27276数据集，其中包括19个POAG小梁网组织样本和17个正常小梁网组织样本；下载FerrDb数据库整理的铁死亡相关基因，将GSE27276数据集与铁死亡基因集进行映射，筛选POAG中铁死亡相关的预后差异表达基因(DE-FRGs)并进行相关性分析，进一步了解DE-FRGs的GO和KEGG通路富集。应用LASSO回归模型与SVM-RFE模型两种机器学习的算法筛选铁死亡相关POAG的关键基因，将两种模型的筛选结果取交集，获得最佳特征基因，使用受试者特征曲线(ROC)评估临床诊断能力；对最佳特征基因进行单基因基因组富集分析(GSEA)和变异分析(GSVA);借助视乳头来源的GSE2378与GSE9944数据集验证最佳特征基因的表达水平。结果:与正常小梁网组织相比，POAG的小梁网组织有396个铁死亡基因存在差异表达，其中39个为上调基因，64个为下调基因，Spearman相关性分析显示上调基因和下调基因均IACS-010759溶解度有一定的相关性。GO功能和KEGG通路富集分析显示，差异基因主要富集在氧化应激反应和铁死亡通路；通过noncollinear antiferromagnetsLASSO和SVVX-765半抑制浓度M-RFE算法将18个DE-FRGs确定为关键基因，具有更高的诊断价值。GSEA和GSVA富集分析显示GDF15、MFN2和OTUB1基因与谷胱甘肽代谢通路密切相关，其中MFN2和OTUB1分别在高表达组和低表达组中激活谷胱甘肽代谢通路。GSE2378与GSE9944数据集交叉验证明确视乳头标本中CREB1的表达水平相对于正常视乳头样本显著升高，这与GSE27276数据集小梁网样本表达一致。结论:基于生物信息学分析挖掘得到396个POAG的DE-FRGs,通过构建机器筛选模型和外部数据集交叉验证，筛选出CREB1有望成为潜在诊断生物标志物的最佳特征基因，为进一步深入阐明POAG铁死亡相关的分子机制和诊断提供靶点。同时筛选的基因还需要进一步体内、外实验验证，揭示铁死亡在POAG中的生物学机制。