目的:创伤性颅脑损伤（Traumatic brain injury,TBI）是一种病死率、致残率极高的外科急症,因其复杂的病理生理机制导致目前的治疗方法有限。我们的研究旨在通过生物信息学方法,探索TBI病理生理作用机制,寻找潜在的诊断标志物及治疗靶点。方法:于基因表达综合（Gene Expression Omnibus,GEO）公共数据库中下载TBI患者及其配对健康对照组血浆微小RNA（micro RNAs,mi RNA）表达量的数据集GSE131695及GSE21854,并通过R语言（4.1.2）进行数据归一化处理。两数据集分别使用R语言DEseq2及limma软件包进行差异分析得到差异表达mi RNA（Differentially expressed micro RNAs,DEMs）,分析结果以火山图表示。获得两数据集共同DEMs,使用R语言multi Mi R软件包对交集DEMs进行靶基因预测,得到其靶基因集。对靶基因集进行GO（Gene Ontology）、KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）及GSEA（Gene-set Enrichment Analysis）富集分析,通过STRING数据库建立靶基因集的蛋白质相互作用网络（protein–protein interaction,PPI）并使用Cytoscape软件完成可视化;使用插件MCODE构建子网络,识别PPI网络中重要模块,使用插件cyto Hubba筛选与创伤性颅脑损伤密切相关的关键基因（hub gene）并建立差异mi RNA-m RNA调控网络。结果:经过差异分析,数据集GSE131695及GSE21854之间共有13个上调和6个下调的DEMs（FDR＜0.05,logfc＞|1|）。我们预测了19个交集DEMs的靶基因,其中包括13个上调的mi RNA预测的296个靶基因和6个下调的mi RNA预测的12个靶基因。通过GO富集分析发现,靶基因集主要富集在单核细胞分化和细胞粘附调节,KEGG富集显示靶基因集主要富集于PI3K-Akt信号通路及Fox O信号通路。使用GSEA对KEGG富集结果进行验证,结果表明在基因集两端富集最为明显的通路为细胞周期通路及p53通路。根据STRING数据库构建PPI网络,识别出4个重要模块构建子网络并筛选出10个hub基因（CDK4、E2F1、CCNE1、RB1、RBL1、CCND2、CDK6、E2F3、RBL2、CCND1）。构建差异mi RNA-m RNA调控网络筛选调控hub基因的两个关键mi RNA hsa-mi R-106b-5p与hsa-mi R-34a-5p。我们发现这10个hub基因大多数都与细胞周期途径相关,这与我们在GSEA、KEGG及PPI网络MCONE模块分析中得到的结果相符合。由此结果推测这些hub基因及其上游mi RNA mi R-106b-5p与mi R-34a-5p与创伤性颅脑损伤发病机制密切相关。结论:本研究通过生物信息学分析,得到与创伤性颅脑损伤显著相关的10个关键基因及其上游mi RNA mi R-106b-5p与mi R-34a-5p,发现这些基因与脑外伤后神经元细胞周期异常激活相关。其中mi RNA mi R-106b-5p与mi R-34a-5p在健康人群与TBI患者间的差异表达可能使其成为TBI潜在的生物标志物,而其调控的关键基因CDK4、E2F1、RB1可能作为潜在治疗靶点成为未来治疗TBI的一种新选择。