目的 鉴定心房颤动（atrial fibrillation,AF）患者的炎症相关基因，并探讨这些基因与浸润免疫细胞在AF的发生发展过程中可能的作用和机制。方法 通过一系列的生物信息学分析结合机器学习算法识别AF的生物标志物，使用受试者操作特性曲线（receiver operating characteristic,ROC）验证关键基因的预测及诊断价值，采用Spearman相关分析明确关键基因与浸润免疫细胞的相关性。结果 筛选出593个差异基因[|log2(fold change,FC)|>1,P<0.05],7种免疫细胞亚型（P<0.05），获得190个免疫相关差异基因，识别出3个生物标志物（IGF1、PTGS2和PPARG），相关性分析结果显示3个标志物与浸润免疫细胞显著相关（P<0.05）。结论 IGF1、PTGS2和PPARG是AF的炎症相关基因，推测其与免疫细胞浸润过程和途径密切相关。