背景:特发性肺纤维化（Idiopathic Pulmonary Fibrosis,IPF）是一种病因不明的、累及肺泡及肺间质的慢性弥漫性肺疾病,以肺功能进行性下降、呼吸困难持续加重为特征。IPF发病机制不明,但发病率呈上升趋势,目前尚无确切有效的治疗方法。研究IPF发生过程中参与的生物通路或寻找生物标记物以指导疾病诊治,是目前肺纤维化研究的重要议题。近年来,微阵列芯片技术及二代测序技术的蓬勃发展,尤其是基因芯片的广泛应用,为人类在基因层面上理解疾病的发生发展带来了便利,并衍生出了海量的高通量数据库,如GEO（Gene Expression Omnibus）数据库。GEO数据库是迄今为止全球最大的统一管理的公共基因表达数据库,基于GEO数据库分析疾病在基因水平的变化情况,进而分析参与疾病发生的重要信号通路并筛选出关键基因甚至是生物学标志物,这是近年来兴起的新的科学研究方法。目的:本研究旨在利用R语言分析GEO数据库中IPF患者的基因表达变化情况,分析IPF中信号通路的参与情况并筛选出关键基因（Hub gene）,进而分析Hub基因在IPF中的临床应用价值。方法:从GEO数据库中下载GSE110147和GSE53845两个数据集,其中均包含IPF患者和健康人的肺组织基因表达数据。以GES110147数据集为训练集,通过R软件对GSE110147的基因表达数据进行差异分析,确定IPF患者和正常对照组之间的差异表达基因（Differential Expressed Genes,DEGs）,并利用STRING数据库和Cytoscape软件分析蛋白质-蛋白质相互作用网络（Protein-Protein Interaction Network,PPI）和显著差异表达基因,利用 Cluster file R包对差异基因进行基因本体论（Gene Ontology,GO）和 KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）富集分析。然后,通过验证集GSE53845筛选出关键基因,并分析其在不同性别的IPF患者之间的表达情况。最后结合已发表的文献,总结5个Hub基因在IPF中的诊断及预后价值。结果:最终在训练集中筛选出了 376个DEGs,其中234个基因表达上调,142基因表达下调。GO和KEGG分析显示这些基因主要参与细胞周期及其调节过程,并与单纯疱疹病毒感染等通路相关。此外,通过验证集筛选出了CCL2、COL1A1、SPP1、MMP1 和 MMP7 共 5 个关键基因,其中 MMP1、SPP1、MMP7在女性IPF患者中有过表达趋势,但没有统计学差异。根据现有研究报道,我们发现多个Hub基因联合应用,对IPF的诊断和预后评估具有重要的临床意义。结论:我们确定了与IPF发生具有密切相关性的5个关键基因和生物学通路,明确了 COL1A1、SPP1、MMP1、MMP7基因在IPF中表达水平是升高的,这些基因尤其是SPP1、MMP1、MMP7具有诊断及评估IPF预后的潜在价值,为深入研究IPF提供了见解。