目的 采用生物信息学分析方法从GEO数据库筛选与阿尔茨海默病（AD）发生、发展密切相关的基因及信号通路。方法 从GEO数据库选择GSE118553作为分析数据集，GSE106241作为关键基因的验证数据集。从GSE118553数据集筛选出差异表达基因，对差异表达基因进行基因本体（GO）富集分析、京都基因与基因组数据库（KEGG）通路分析。构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，筛选出评分居前10位的关键基因。采用GSE106241数据集验证筛选出的10个关键基因在不同braak分级AD患者与正常对照者颞叶皮层组织中表达的差异及其与β-淀粉样蛋白（Aβ）42表达的相关性。结果 从GSE118553数据集中筛选出157个差异表达的基因，其中表达上调88个、表达下调69个。GO富集和KEGG通路分析结果显示，差异表达基因涉及γ-氨基丁酸（GABA）信号通路、神经递质传递和突触传递等。在PPI网络中，筛选出的评分居前10位的关键基因分别为SNAP25、SYT1、GRIN2A、SLC12A5、GAD1、GABRG2、GABRD、PVALB、GABRB2和FN1。采用GSE106241数据集进行验证，结果显示，不同braak分级AD患者之间颞叶皮层组织SNAP25、SYT1、GRIN2A、SLC12A5、GAD1、GABRG2、GABRD、PVALB和GABRB2表达差异均有统计学意义（P<0.05）。Pearson相关分析结果显示，SNAP25、SYT1、SLC12A5表达与Aβ42表达呈负相关（r值分别为-0.354、-0.283、-0.310,P<0.05）。结论 筛选出的关键基因SNAP25、SYT1和SLC12A5或可作为AD潜在的生物标志物，为AD的诊疗提供新的靶点。