目的：利用生物信息学技术筛选 2 型糖尿病（T2DM）枢纽基因。方法：从 GEO 数据库下载 T2DM 相关芯片 GSE20966，筛选差异表达基因（DEGs），通过加权基因共表达网络（WGCNA）分析基因与临床性状的关系，获取关键 DEGs 并进行功能富集。采用 LASSO 回归筛选枢纽基因，并绘制 ROC 曲线评估诊断效能。结果：共鉴定 209 个 DEGs， 其中 157 个上调、52 个下调。WGCNA 显示黄色模块与 T2DM 最相关（r=0.69, P=0.001）。交集获得 59 个关键 DEGs， GO 和 KEGG 富集分析显示其主要参与转运、细胞外区域、胰腺分泌等过程。LASSO 回归筛选出 7 个枢纽基因（MDFIC、 EFHD2、LMBRD2、GALNT14、IGFBP3、KCNG3、GPR116），ROC 曲线 AUC=0.96，显示良好诊断效能。结论：这 7 个基因有望作为 T2DM 的新型诊断标志物和治疗靶点。