摘要该研究基于生物信息学筛选糖尿病肾病(DKD)胞葬相关的特征基因,并探寻调控特征基因的中药.整合GSE96804和GSE30528数据集作为训练集,将差异基因与胞葬相关基因(ERGs)取交集作为DKD-ERGs,并对其进行相关性分析、蛋白-蛋白互作(PPI)网络构建、富集分析和免疫浸润分析.基于DKD-ERGs表达,对DKD患者进行共识聚类,探究不同亚型间DKD-ERGs的表达水平、免疫浸润特征以及基因集变异分析.构建8种机器学习模型,并预测其效能.通过列线图、校准曲线和外部数据集,对表现最佳的机器学习模型有效性进行评估进而筛选模型中与DKD相关的胞葬特征基因,最后预测能够调控胞葬特征基因以治疗DKD的潜在中药.结果显示,训练集获得640个差异基因,与ERGs取交集后获得12个DKD-ERGs,这些基因具有相互调控和免疫调节作用.共识聚类将DKD分为C1和C2 2个亚型.支持向量机(SVM)模型是最佳模型,预测生长抑制特异性蛋白6(GAS6)、S100钙结合蛋白A9(S100A9)、C-X3-C基序趋化因子配体1(CX3CL1)、5'-核苷酸外酶(NT5E)和白细胞介素(IL)33是DKD的特征基因.具有潜在治疗作用的中药有黄芪、鳖甲、海藻、大黄、郁金、泽泻等,功效主要以清热、补虚、活血化瘀和利水渗湿为主,分子对接中这些中药的关键成分β-谷甾醇(beta-sitosterol)、槲皮素(quercetin)和谷甾醇(sitosterol)与5个靶点均表现出良好的结合活性.结果表明,胞葬在DKD的发生发展过程中扮演着关键角色,鉴定出GAS6、S100A9、CX3CL1、NT5E和IL33等与DKD及胞葬密切相关的特征基因.黄芪、鳖甲、海藻、大黄、郁金、泽泻等中药可能通过调控胞葬过程,为DKD的治疗提供新策略.