张立洁，彭 泉，芦东徽，张明金

    (解放军第901 医院肿瘤中心1，普外科2，安徽 合肥 230031)

    据世界卫生组织统计，全球范围内丙型肝炎病毒(hepatitis C virus，HCV)的感染率约为3%，其中有30%的患者可能在30 年内发展为肝硬化(HCVCirr)，而HCV-Cirr 出现后，HCV 相关肝癌(HCVrelatedhepatocellularcarcinoma，HCV-HCC)的发生率会以每年4%～7%的速度上升，因此对HCV-Cirr 患者的早期诊断和治疗是非常重要的[1，2]。HCV 感染肝组织后，可导致宿主基因组的表达变化和基因的突变，从而影响细胞的信号转导、氧化应激、增殖凋亡等生物学过程，使得肝脏组织出现代谢失调、纤维化及异常增殖等病理现象。在HCV-Cirr 的发生、进展过程中会有多基因参与，其中一些基因的表达改变，会在疾病的进程中发挥决定性的作用。由于技术及研究成本的限制，既往难以进行大规模的基因表达分析，而随着测序技术、基因芯片技术和大数据分析技术的发展[3]，对发现HCV-Cirr 关键基因和这些基因的调控机制提供了保障。本研究旨在通过生物信息学的方法，筛选出在HCV-Cirr 与正常肝脏组织之间存在差异表达的关键miRNA 和基因，为鉴定HCV-Cirr 发生、发展过程中的关键生物标志物和潜在的调控机制研究提供依据。

    1 材料与方法

    1.1 数据来源 从GEO 数据库查询包含正常肝脏组织和HCV 相关肝硬化组织的基因表达谱和miRNA表达谱原始数据集。为保证数据集的可信度，芯片表达数据需同时包含HCV-Cirr 样本和正常肝脏组织样本，总样本量≥20 且各分组需≥5。最终选择GSE14323 和GSE40744 数据集。GSE14323 基于GPL571 平台，包括41 个HCV 相关肝硬化组织样品，19 个正常肝脏组织样品。GSE40744 基于GPL14613 平台，包括18 个HCV 样品和7 个正常肝脏组织样本。

    1.2 差异miRNA、差异基因分析 将数据集中的样本分为两组(HCV-Cirr 组vs.正常肝脏组织)进行差异表达分析，使用GEO 数据库自带GEO2R 分析软件，鉴定出在两组间存在差异表达的基因(DEGs)和miRNA(DEMs)。本研究中将探针与基因关系为一对多或多对一的情况予以删除 ......