目的 采用生物信息学方法挖掘公共数据库，构建房颤（AF）的内源性RNA（ceRNA）免疫调节网络，了解AF的发生发展机制。 方法 从基因表达数据库（GEO）中下载AF患者和健康对照者环状RNA（circRNA）（GSE129409）、微小RNA（miRNA）（GSE28594）和mRNA（GSE41177）基因表达数据。采用R软件中的“limma”数据包鉴定出差异表达的circRNA、miRNA和mRNA，并通过相关数据库进行可视化展示。通过ENCORI、circBank、TargetScan和miRDB数据库预测差异表达的circRNA、miRNA和mRNA之间的调控关系，并基于circRNA-miRNA对和miRNA-mRNA对构建ceRNA调控网络。采用DAVID数据库对差异表达mRNA（DEmRNA）进行基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析以注释其功能。采用受试者工作特征（ROC）曲线筛选最佳基因特征并计算ROC曲线下面积（AUC）。采用CIBERSORT软件分析AF中免疫细胞浸润情况。 结果 共鉴定出103个差异circRNAs、37个差异miRNAs和296个mRNAs（|log2（FC）|>1且P<0.05）。其中预测出与差异表达的circRNA相结合的miRNA 589个，将预测得到miRNA与差异表达miRNA（DEmiRNA）取交集获得9个miRNAs，预测出差异表达miRNA的靶基因3 000个，将预测得到的靶基因与差异表达基因（DEGs）取交集获得32个差异基因。最终，建立了1个由7个circRNAs、5个miRNAs和19个mRNAs组成的circRNA-miRNA-mRNA网络。ceRNA网络中的差异基因主要富集在蛋白质降解、细胞的胞吐作用和蛋白酪氨酸激酶活性等生物过程中。KEGG富集分析，DEGs主要富集在趋化因子信号通路、刺猬信号通路、T淋巴细胞受体信号通路和细胞-细胞因子相互作用等信号通路中。ROC曲线，MAL2、STT3B、SHISA3、ZBTB41、CPNE4、EPHA7、hsa_circ_0006562、hsa_circ_0024957、hsa-miR-199a-5p和hsa-miR-142-3p等具有预测AF的潜在价值（AUC>0.8）。 结论 构建 circRNA-miRNA-mRNA网络为AF中RNA相互作用机制研究提供依据， circRNA可能是AF的潜在治疗靶点。