蒲俊兴，何颖，陈娟娟

    (1.南昌大学第二附属医院检验科 江西省检验医学重点实验室，江西 南昌 330006；2.南昌大学公共卫生学院，江西 南昌 330031)

    肝细胞癌(HCC)是世界癌症相关死亡的第二 大常见原因[1]，由于早期诊断困难，大部分患者在入院检查时已进入中晚期[2]。 目前的治疗手段包括手术切除、肝移植、介入治疗和分子靶向，而首选治疗方式是手术治疗。 尽管肝移植和手术切除等治疗可用于早期肿瘤，但只适用于少数患者。 对于晚期患者，仅适用于支持性治疗，而其中大多数患者对常规化疗或放疗耐药[3]。HCC 的发病率正在上升，预计在不久的将来还会继续增长[4]。 因此，探索HCC 的预后标志物是有必要的。

    近年来， 生物信息学和多组学分析广泛应用于肿瘤发生和发展过程中基因表达变化的研究。随着大数据时代的到来， 通过对各种生物医学公共数据库进行数据挖掘，可以方便、快捷地发现具有差异表达的基因(DEGs)，从而找到疾病治疗相关的潜在靶标以及预后评估的可能标志物。 本研究从GEO 数据库下载了HCC 患者的数据， 通过DEGs 构建了PPI 网络。 筛选出枢纽基因并验证其在HCC 患者中的转录、 翻译和生存情况。 利用TIMER 数据库评估枢纽基因的表达水平及其与肿瘤纯度和浸润免疫细胞的相关性。

    1 材料和方法

    1.1 数据来源及处理 从GEO 数据库(https://www.NCBI.nlm.nih.gov/GEO/) 下载两个肝细胞癌芯片数据(GSE14520[5]和GSE46408[6])。 GSE14520 基 于GPL3921 平台， 包括225 例HCC 样本和220 例正常肝脏样本；GSE46408 基于GPL4133 平台， 包括6 例HCC 样本和6 例正常肝脏样本。 GEO2R 软件(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r)筛 选HCC 和正常组织之间的DEGs。 校正后P0.4配对的PPI 网络。 通过Cytoscape 软件对其进行可视化，利用CytoHubba 插件计算蛋白质节点的连接度。 连接度较高的基因被视为枢纽基因 ......