目的 探寻能有效区分类风湿关节炎（RA）和骨关节炎（OA）的潜在生物标志物，并探讨二者在生物信息学方面差异的意义。方法 从基因表达综合（GEO）数据库下载2份RA和OA作为相GSK1120212研究购买互对照样品的公开可用基因表达谱（GSE55235、GSE55457数据集），并筛选OA与RA的差异表达基因（DEG）。采用LASSO回归模型和SVM-RFE算法识别maternally-acquired immunity并筛选生物标志物，在验证组（GSE55584数据集）中进行受试者操作特征（ROC）曲线验证，利用ROC曲线下面积（AUC）值评估辨别能力。利用CIBERSORT算法与筛选出的生Erastin物标志物预估RA与OA的生物信息学关联。结果 共鉴定出410个DEG，涉及多种信号通路、细胞组分、分子功能和疾病。特征基因有COPZ2、FAH、IL15RA、LTC4S、SCRG1、SFRP1和SLAMF8共7个，且ROC曲线验证结果符合预期。免疫细胞浸润分析显示，巨噬细胞M1、CD8+T细胞、静息肥大细胞、浆细胞、静息树突状细胞等与特征基因相关。结论 基于免疫细胞浸润的模型可用于预测RA与OA的鉴别诊断，为RA与OA的治疗靶点提供了新的视角。