目的 探讨克罗恩病（CD）潜在生物标志物，并分析其与病情活动的相关性。方法 通过基因表达综合数据库（GEO）下载CD患者的表达数据，筛选差更多异基因进行GO功能富集分析及KEGG信号通路分析，通过3种机器学习方法在差异基因中进一步筛选并取交集得到核心基因。验证核心基因在健康对照组与CD组中差异表达情况，分析其与病情活动的相关性。结SAG分子量果 研究共筛选到差异基因75个，GO富集分析显示其主要包括有机酸跨膜转运蛋白活性、中性粒细胞迁移、急性炎症反应。KEGG信号通路分析显示其富集于白介素-17(IL-17)信号通路、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)信号通路、核因子κB(NF-κB)milk-derived bioactive peptide信号通路等通路。通过机器学习进一步筛选出WNT5A和NAMPT两个与CD发病相关基因，并与克罗恩病内镜严重程度指数（CDEIS）呈正相关（P<0.01）。结论 WNT5A和NAMPT与CD病情活动度相关，可能为CD潜在的诊断及治疗靶点。