摘要目的基于生物信息学方法，利用基因表达数据库（GEO）分析脓毒症相关长链非编码RNA（lncRNA）和mRNA表达谱，结合微小RNA（miRNA）数据库进行竞争性内源RNA（ceRNA）网络分析。方法从GEO数据库下载脓毒症相关lncRNA数据集，使用生物信息分析工具对数据集进行基因表达差异分析，得到差异表达lncRNA（DElncRNA）和差异表达mRNA（DEmRNA），并绘制聚类热图。通过miRNA结合图谱数据库（miRcode）预测与DElncRNA结合的miRNA，并检索miRNA靶基因数据库TargetScan、miRDB和mirTarBase筛选出同时满足3个数据库的靶mRNA，比对后得到lncRNA-miRNA-mRNA相互作用关系，导入调控网络可视化软件CytoScape中得到ceRNA网络。将ceRNA网络中的DEmRNA导入基因与蛋白质相互作用检索数据库（STRING），绘制基因编码蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络图。对DEmRNA进行基因本体（GO）功能注释和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。结果在GEO数据库中通过检索、筛选获得两个脓毒症相关lncRNA芯片数据集，分别为GSE89376和GSE145227。差异分析显示，GSE89376数据集中老年脓毒症组有14个DElncRNA、359个DEmRNA，成人脓毒症组有8个DElncRNA、153个DEmRNA；GSE145227数据集中儿童脓毒症组有1 232个DElncRNA、1 224个DEmRNA。聚类热图显示，脓毒症组与对照组lncRNA和mRNA的表达存在明显差异；通过筛选的miRNA构建ceRNA网络，发现多个DElncRNA和DEmRNA参与了脓毒症的ceRNA网络。PPI网络图显示有多个基因编码蛋白相互作用，且分别与多个基因编码蛋白形成多节点的相互作用网络。在对相关基因进行功能注释及富集分析后发现，在核受体活性、配体激活的转录因子活性、类固醇激素受体活性等功能相关基因上可能存在串扰机制，并通过叉头框转录因子（FoxO）、Janus激酶/信号转导与转录激活因子（JAK/STAT）、p53、磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B（PI3K/Akt）等信号通路发挥作用。结论通过构建脓毒症相关lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA网络，结合通路分析发现，脓毒症中存在多个lncRNA和mRNA参与ceRNA网络，并在多个重要信号通路上发挥作用。
