本研究旨在通过整合生物信息学分析与机器学习算法，筛选种植体周围炎中与线粒体功能相关的枢纽基因，并在SD大鼠体内进行实验验证，以探讨线粒体功能障碍在种植体周围炎发生发展中的作用及潜在机制。

从GEO数据库获取人类种植体周围炎牙龈组织数据集（GSE223924、GSE33774、GSE106090），与MitoCarta3.0人类线粒体基因取交集，获得线粒体相关差异表达基因（MitoDEGs）。通过PPI分析、GO和KEGG富集分析探究其功能。进一步应用LASSO回归和Boruta算法筛选枢纽基因，并通过ROC曲线评估其诊断价值。最后，在SD大鼠种植体周围炎模型中用qRT-PCR技术验证枢纽基因的表达。

共鉴定出115个MitoDEGs，其中80个基因构成核心互作网络，机器学习筛选出5个枢纽基因（TSPO、THEM5、SARDH、COX4I2、ACSM1），在训练集和验证集中均表现出良好的诊断效能（AUC > 0.7）。动物实验证实，与健康组相比，种植体周围炎组大鼠枢纽基因表达变化与生物信息学分析结果一致。

TSPO、THEM5、SARDH、COX4I2和ACSM1可能是种植体周围炎中与线粒体功能障碍相关的枢纽基因，通过调控细胞凋亡、代谢紊乱和免疫应答参与疾病进程。本研究为探索种植体周围炎的分子机制及靶向治疗提供了新线索。