覃念群，刘 楷，米镜霖，张 勇

    (1.广西医科大学第一附属医院放疗科，广西 南宁 530021；2.广西区域性高发肿瘤早期防治研究重点实验室，广西 南宁 530021)

    宫颈癌(cervical cancer)在女性癌症患者中的发病率和死亡率均位居第4 位[1，2]。据估计[2]，2020 年全球新增宫颈癌病例604 127 例，死亡341 831 例，其中90%来自低收入和中等收入国家。人类乳头瘤病毒(HPV)的持续感染是宫颈癌进展的主要危险因素[3]。尽管接种HPV 疫苗、常规筛查和早期治疗HPV相关癌前病变可以预防大多数宫颈癌[4]，但宫颈癌患者每年的死亡率仍在上升，特别是在大多数低收入国家[2，5]。目前宫颈癌的治疗方法包括放射治疗、化疗、手术和免疫治疗，具体取决于癌症的不同阶段[5]。然而，上述治疗都没有给患者带来非常显著的生存优势。因此，迫切需要寻找新的、有效的用于预测预后和治疗靶点的生物标志物。生物信息学被广泛用于从功能上注释基因和识别与疾病相关的途径，可用来确定疾病的关键驱动因素[6]。加权基因共表达网络分析(WGCNA)是一种基因筛选技术，它可以将与复杂生物过程相关的共表达基因分成几个特征模块，根据它们与临床特征的关联来识别关键模块[7]。WGCNA 可以用来描述跨微阵列样本基因之间的关联模式，并找到在表达水平方面具有高度相关性的簇(模块)和关键基因[7，8]。目前，基于网络分析已经筛选出多种疾病的潜在生物标志物和新的治疗靶点[9]。此外，筛选正常和病变样本之间的差异表达基因也有助于发现潜在的疾病生物标志物[10]。本研究使用上述方法分析与宫颈癌预后相关的关键基因，现报道如下。

    1 资料与方法

    1.1 差异表达基因识别 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库(https://portal.gdc.cancer.gov/)中提取3 例正常宫颈组织和306 例宫颈癌组织的基因表达数据和临床资料。通过edge R 软件包筛选CAP>1 的基因进行进一步分析，并从基因表达总表(GEO)数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)下载GSE39001数据集，其中包括12 例正常宫颈和43 例宫颈癌标本的基因表达和临床资料。使用Limma 包进行筛选，以|logFC|>1 和校正后P<0.05 为筛选标准。分别使用R 软件包pheatmap 和ggplot2 以热图和火山图的形式对差异表达基因进行可视化 ......