目的:通过生物信息学方法分析子宫内膜异位症(EMs)铁死亡相关诊断基因及治疗靶点。selleck VX-765方法:从GEO及FerrDb数据库下载EMs相关基因芯片数据和铁死亡相关基因信息；通过LASSO算法及SVM-RFE算法筛选EMs铁死亡相关诊断基因，并分析这些基因的诊断能力；应用R软件对筛选出的诊断基因进行功能、通路、GSEA富集分析及GSVA富集分析；通过DGIdb数据库检索与诊断性基因相关的药物，并基于诊断基因构建ceRNA网络。应用CIBERSORT分析诊断基VE-822浓度因与免疫细胞之间的相关性。结果:获得31个EMs铁死亡相关差异基因，通过LASSO算法及SVM-RFE算法筛选出8个EMs铁死亡相关的诊断基因，包括DUOX2、SLC38A1、MAPK1、PANX1Carcinoma hepatocellular、HSPB1、JUN、P4HB及PDK4,并证明了这些基因具有可靠的诊断能力。功能富集分析表明，这些诊断基因可能通过参与自噬、免疫细胞、细胞因子和多种激酶的调节等，在EMs的发病机制中发挥着重要的作用。通过DGIdb数据库检索到245种与8个诊断性基因相关的药物，而基于诊断基因构建的ceRNA网络揭示了这些基因之间存在着复杂的调控关系。CIBERSORT分析表明，EMs免疫微环境的变化可能与SLC38A1及P4HB密切相关。结论:本研究挖掘了EMs的铁死亡相关诊断基因及其治疗靶点，为研究EMs的分子机制、临床诊断和治疗提供了新的研究方向及理论基础。