目的基于生物信息学方法筛选与玫瑰痤疮发生发展相关的信号通路及关键基因,并探寻沙利度胺减轻玫瑰痤疮皮肤炎症的作用及机制。方法1生物信息学分析:以“rosacea”作为搜索词,进入美国国立生物中心基因表达综合数据库（GEO）中搜索已公布的rosacea基因芯片数据集,获得相应数据集。利用GEO2R平台对该数据集进行分析,筛选出3种亚型玫瑰痤疮共同差异基因,并利用在线分析工具DAVID完成基因本体论（GO）富集分析及京都基因和基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。运用String和Cytoscape软件构建差异表达基因的蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）,应用Mcode及Cytohubba插件筛选出参与玫瑰痤疮的最显著模块及关键基因。2动物实验:构建玫瑰痤疮小鼠模型,用免疫组织化学染色和RT-q PCR检测关键基因的表达。选择6-8周龄Balb/c小鼠,皮内注射LL37构建玫瑰痤疮小鼠模型,随机分为5组,每组6只,分别为:对照组、单纯沙利度胺给药组、LL37模型组、LL37+25mg/kg沙利度胺给药组和LL37+50mg/kg沙利度胺给药组。于12h、36h和60h给予腹腔注射沙利度胺（按小鼠体重25mg/kg和50mg/kg给药）,于24h、36h、48h和60h皮内注射40μl LL37（320μM）。动态拍照观察小鼠背部皮肤状态。HE染色观察小鼠皮肤炎症病理形态改变,免疫印迹检测TLR4、Myd88、p-NFκB、p-IκBα、IL1β和TNF-α蛋白的表达。结果1生物信息学分析结果:GEO中搜索得到GSE65914数据集,分析得到与正常人皮肤组织相比较,红斑毛细血管扩张型（ETR）、丘疹脓疱型（PPR）和鼻赘型（PHR）玫瑰痤疮患者分别有1795、2746和2751个差异表达基因。使用微生信云平台分析得到957个共同差异表达的基因,其中上调基因533个,下调基因424个。GO富集分析结果显示,差异基因富集的生物途径主要在免疫反应、炎症反应、细胞间信号转导、T细胞增殖的正调控、趋化因子介导的信号通路、细胞表面受体信号通路和对干扰素-γ的细胞反应等方面,细胞组分主要富集在细胞外间隙、胞外区、细胞表面、胞外外泌体、细胞外基质,质膜和角质化包膜等部位。分子功能主要富集在趋化因子活性、肝素结合、丝氨酸型内肽酶活性和蛋白质同二聚化活性等方面。KEGG结果显示,上述共同差异表达的基因在Toll样受体信号通路,NF-κB信号通路、TNF信号通路、趋化因子信号通路和PPAR信号通路可能发挥一定作用。通过String在线工具和Cytoscape软件对957个差异基因进行PPI网络分析。运用Cytohubba插件,以各蛋白之间相互关联紧密程度的等级（degree）为标准筛选出总分排名前10位的关键基因,分别是PTPRC、MMP9、CCR5、IL1B、TLR2、STAT1、CXCR4、CXCL10、CCL5和VCAM1。2动物实验验证生物信息学分析结果:构建玫瑰痤疮小鼠模型,RT-q PCR检测IL1B、TLR2、CAMP。免疫组化检测IL1B、CAMP和TNF-α。结果显示与正常小鼠皮肤相比,玫瑰痤疮小鼠背部皮肤中IL1β、TLR2、CAMP和TNF-α水平均升高,差异有统计学意义（P＜0.05）。3动物实验研究沙利度胺对玫瑰痤疮小鼠皮肤炎症的影响:大体观察沙利度胺减轻小鼠背部皮肤玫瑰痤疮红斑样皮疹。HE染色提示沙利度胺减轻真皮层炎症细胞浸润程度。免疫印迹结果显示,LL37诱导的玫瑰痤疮小鼠模型中,CAMP、TLR4、My D88、p-NFκB、p-IκBα、IL-1β和TNF-α等蛋白表达水平均升高,在25mg/kg和50mg/kg沙利度胺给药组中上述因子蛋白表达水平均降低,差异有统计学意义（P＜0.05）。结论1生物信息学分析及小鼠实验验证结果均提示,TLR2和IL1B是玫瑰痤疮皮损组织中关键基因。2沙利度胺可能通过抑制Cathelicidin LL37介导的TLR4/My D88/NF-κB信号通路减轻玫瑰痤疮炎症。图 16 幅;表 11 个;参 128 篇。