摘要背景:铁死亡与缺血性脑卒中的发病密切相关,靶向铁死亡是一种治疗缺血性脑卒中有前景的方案,但具体调控靶点尚不明确.目的:通过生物信息学和机器学习方法筛选缺血性脑卒中铁死亡相关特征基因,并通过细胞实验进行验证,探讨铁死亡在缺血性脑卒中的作用.方法:基于GEO数据库和FerrDb数据库选取符合条件的缺血性脑卒中相关数据集和铁死亡表达数据集,通过t检验筛选铁死亡相关差异基因.对铁死亡相关差异基因进行GO功能富集分析与KEGG信号通路富集分析.通过PPI网络分析和机器学习筛选缺血性脑卒中铁死亡的特征基因,利用ROC分析和GSEA分析探究特征基因的准确性和生物功能.然后进行细胞实验,将HT22细胞分为对照组与缺血性脑卒中组,对照组不作任何干预,缺血性脑卒中组加入0.1 mol/L的H2O2干预24 h诱导细胞氧化应激和铁死亡,通过实时荧光定量RT-PCR和Western Blot验证铁死亡的发生和特征基因表达.结果与结论:①共获取45个铁死亡相关差异基因,GO和KEGG富集分析发现差异基因与氧化应激、自噬、铁死亡、脂肪细胞因子信号通路和线粒体代谢密切相关.②通过PPI网络中的MCODE插件和cytoHubba插件与机器学习中的LASSO算法和SVM-RFE算法共鉴定出1个铁死亡特征基因核因子E2相关因子2(nuclear factor erythroid 2-related factor 2,NFE2L2).③对NFE2L2进行ROC曲线分析,发现在训练集和验证集中构建的诊断预测模型具有良好的准确性与特异性;对NFE2L2进行GSEA分析,发现特征基因通过免疫、炎症反应、氨基酸代谢及神经因子调控等方面参与缺血性脑卒中发病机制的调控.④细胞实验的RT-PCR和Western Blot分析表明,与对照组对比,缺血性脑卒中组中的酰基辅酶A合成酶长链家族成员4 mRNA和蛋白表达水平显著增高(P<0.05),谷胱甘肽过氧化物酶4 mRNA和蛋白表达水平显著降低(P<0.05);与对照组对比,缺血性脑卒中组中特征基因NFE2L2 mRNA和蛋白表达水平显著增高(P<0.05).⑤上述结果证实,缺血性脑卒中与铁死亡密切相关,靶向特征基因NFE2L2可以为研究和治疗缺血性脑卒中提供一定的思路与方向.