系统性硬化症（SSc）的发病机制目前仍不明确，铁死亡通过介导细胞代谢紊乱和膜破坏等一系列途径，可能在SSc的病理过程中扮演重要角色。本文基于生物信息学寻找系统性硬化症中铁死亡的标志物，试图探索铁死亡在SSc发病机制中的作用、探索潜在的治疗靶点。

（1）从公共基因表达总库GEO下载包含有SSc患者和健康对照组皮肤活检样本的2个基因芯片数据集（GSE181549和GSE125362），ferrDb数据库中下载铁死亡相关基因（FRGs）。将GSE181549和GSE125362基因集筛选差异表达基因，与FRGs取交集，得到目的基因。（2）对差异基因进行火山图、热图、GO、KEGG、GSEA分析，探索特异基因的生物学功能、可能参与的通路。（3）对上述获取的SSc-FRGs的差异基因进行PPI分析，用CytoHubba插件MCC算法筛选关键基因，共同取交集后得到目的关键基因；在GSE146092数据集验证关键基因的表达。（4）将得到的关键基因构建SSc的诊断模型，采用ROC曲线评估。

（1）运用R软件及“Limma”R 包分别对两个芯片的SSc组和健康对照组筛选出表达上调及下调的差异基因（GSE181549中上调基因1034个、下调基因460个，与FRGs取交集得到上调基因28个、下调基因9个；GSE125362中上调基因284个、下调基因80个，与FRGs取交集得到上调基因10个、下调基因4个；共同取交集得到上调基因6个)，用韦恩图、火山图、热图展示。将以上差异基因进行GO、KEGG、GSEA富集分析。（2）用STRING在线数据库、Cytoscape对上述差异基因分析并构建PPI网络图；用CytoHubba 筛选的前10个关键基因与两个数据集筛选到的SSc与FRGs共表达的6个基因取交集，得到目的基因4个：IL-6(Interleukin- 6)、NOX4 (NADPH Oxidase 4)、TIMP1（tissue inhibitor of metal protease 1）、CTSB（Cathepsin B）。（3）将得到的4个目的基因（IL6、NOX4、TIMP1、CTSB）联合检测构建SSc的诊断模型，采用ROC曲线评估（AUC=0.959，CI：0.933-0.986，灵敏度为92%，特异度为86.4%）。

本研究筛选到4个FRGs（IL6、NOX4、TIMP1、CTSB）在SSc患者中高表达，可能参与SSc的病理过程。以此构建的SSc的血清学诊断预测模型准确度高，有很高临床应用价值。针对IL6的靶向治疗药物已广泛用于SSc的治疗，疗效得到认可，而NOX4、TIMP1、CTSB亦可能成为潜在的治疗靶点。