目的用生物信息学法筛选和分析非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）中差异表达的关键基因。方法从GEO数据库下载与NAFLD相关的GSE89632表达矩阵。Limma包装用于筛选健康样本、脂肪变性（SS）样本和非酒精性脂肪性肝炎（NASH）样本、差异表达基因（DEGs）。WGCNA分析了输出模块的基因。利用模块基因和差异基因的交叉点确定特征差异基因，然后进行GO函数和KEGG信号通路富集分析。利用在线网站STRING和Cytoscape软件构建了蛋白质相互作用网络（PPI），并筛选了关键（Hub）基因。最后，R软件被用于分析Hub基因的受试者运行特征曲线（ROC）。结果共获得92个特征，主要集中在脂多糖反应与细菌起源分子反应的炎症反应相关功能，以及癌症中蛋白聚糖和T细胞白血病病毒感染相关肿瘤信号通路。10个Hub基因（FOS、CXCL8、SERPINE1、CYR61、thbs1、FOSL1、CCL2、MYC、SOCS3和ATF3）具有良好的诊断价值。结论通过生物信息学分析获得的10个NAFLD疾病相关特征中Hub基因的差异表达可能成为NAFLD的诊断和潜在治疗目标，需要进一步的基础和临床研究来验证。