摘要目的 利用生物信息学分析方法,鉴定自噬和铁死亡过程的共同哮喘基因.方法 从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中获取哮喘相关的GSE74986 数据集,利用GEO2R在线工具进行分析,通过设定|log2 FC|≥1 和P校正<0.05 的标准,筛选出差异表达基因(differential expression genes,DEGs).使用韦恩图获得重叠的铁死亡和自噬相关DEGs.进行功能和通路富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析和Cytoscape软件算法鉴定枢纽基因.构建转录因子(transcription factor,TF)、miRNA与枢纽基因之间的相互作用网络.分析枢纽基因在哮喘组织中免疫细胞浸润情况.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析来验证枢纽基因的诊断价值.动物实验验证枢纽基因.结果 共鉴定出 105 个自噬相关的DEGs 和 37 个铁死亡相关的DEGs.这些 DEGs 分别参与自噬、PI3K-Akt、铁死亡、PPAR等信号通路.筛选出 10 个枢纽基因(HSPA8、NPM1、HNRNPA2B1、HNRNPA1、HSPA5、EEF1A1、G3BP1、TFRC、GABARAPL1 和 XBP1),其可靶向 61 种 miRNAs和 17 种TFs.免疫浸润分析表明,枢纽基因与M0 型巨噬细胞、活化的NK细胞及 M1 型巨噬细胞之间存在相关性.ROC曲线分析结果表明,枢纽基因在哮喘诊断中具有较高价值.动物实验证实,模型组肺组织中HSPA8、NPM1、HNRNPA2B1、HNRNPA1、HSPA5 的蛋白表达水平低于正常组.结论 筛选的枢纽基因HSPA8、NPM1、HNRNPA2B1、HNRNPA1、HSPA5、EEF1A1、G3BP1、TFRC、GABARAPL1 和XBP1 可能是哮喘患者的潜在治疗靶点.