目的:骨关节炎作为最常见的骨关节疾病,长期以来威胁着人类的运动功能甚至生存能力,并对社会经济的发展造成了沉重的负担和影响。近年来有关骨关节炎发病机理的分子研究层出不穷,但仍不能从分子角度解决骨关节炎的发生和进展问题。既往对骨关节炎发病机理的研究中,软骨和滑膜是最常选取的研究对象,但针对软骨下骨的发病机理研究并不多见。本研究欲采取生物信息学手段探寻与骨关节炎疾病发生发展相关的潜在致病分子。方法:研究从GEO数据库中,下载GSE51588基因芯片内的数据。通过GEO2R对40个内、外侧胫骨平台软骨下骨的两组样本对比分析,筛选出差异表达的基因群,以p<0.05和|log FC|≥1.5作为差异性显著、差异变化1.5倍以上的筛选条件。通过DAVID在线生物信息学数据库对筛出的差异基因进行GO和KEGG分析。并结合STRING在线分析工具,构建差异基因的蛋白质相互作用网络（protein-protein interaction network,PPI）,以置信分数（confidence score）>0.4为有统计学意义。将差异基因的PPI数据导入Cytoscape3.7.1进行可视化处理分析,并根据内置插件Cyto Hubba的度值（degree）,筛选度值前10的基因作为关键基因,逐一分析关键基因的功能以及与骨关节炎疾病的联系。结果:GEO2R分析芯片GSE51588的基因表达谱数据,共得到480个表达存在差异的基因,其中包括224个表达升高的基因和256个表达下降的基因。GO分析和KEGG分析结果发现上调基因主要富集在细胞外基质发育形成以及分解、骨化、细胞分裂等生理活动以及细胞多功能性调节和ECM-受体相互作用的信号通路;下调基因主要富集在与炎症反应和能量代谢特别是脂代谢相关的生理活动以及PPAR、AMPK和脂肪细胞因子信号途径。根据STRING构建的差异基因PPI的度值Degree结果显示,排名前10的基因为:TNF,CCL2,LEP,PPARG,PNPLA2,LIPE,APOB,ADIPOQ和LPL,并发现LEP,PPARG,PNPLA2,LIPE,APOB,ADIPOQ和LPL这些基因都与能量代谢活动,尤其是脂代谢密切相关。结论:本研究通过生物信息学分析方法,对骨关节炎患者的内、外侧胫骨平台软骨下骨的基因表达谱数据进行分析,筛选出与骨关节炎疾病发生发展在一定程度上相关联的关键基因（TNF,CCL2,LEP,PPARG,PNPLA2,LIPE,APOB,ADIPOQ和LPL）,并从能量代谢尤其是脂代谢的角度去探讨与骨关节炎疾病发生发展存在一定联系的生物分子（LEP,PPARG,PNPLA2,LIPE,APOB,ADIPOQ和LPL）,为骨关节炎分子水平的研究提供了新的视角。不足的是,本研究还是基于数据层面的分析,后期仍需要深入的探究实际条件下的分子机理,以期探寻出骨关节炎的核心发病机理。