(青岛大学医学部基础医学院慢病研究院,山东 青岛 266071)

    卵巢浆液性囊腺癌(OV)是比良性浆液性囊腺瘤和交界性浆液性囊腺瘤(SBT)严重的一种卵巢上皮性癌亚型[1]。根据美国KURMAN教授提出的卵巢癌“二元模型”理论，可以将OV分为两种类型：Ⅰ型的低级别浆液性囊腺癌(LGSC)和Ⅱ型的高级别浆液性囊腺癌(HGSC)[2]。目前认为，HGSC发病起源于输卵管，与LGSC在分子学和组织学水平上存在明显差异[3-4]。相较于LGSC，HGSC具有发病年龄较晚(55～65岁)、发病率高、生存率低、对化疗药物敏感性高且易复发等特点，因此对HGSC预后判断和治疗策略的深入研究也显得尤为迫切。本研究运用生物信息学的方法，从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库获取OV基因芯片数据，从中挖掘HGSC的差异表达基因(DEGs)，进行基因本体(GO)富集分析和KEGG信号通路分析，构建蛋白质相互作用(PPI)网络，筛选出关键基因，并分析关键基因表达与HGSC预后的关系，从而为HGSC的靶向治疗提供一定的理论依据。

    1 资料与方法

    1.1 数据来源

    从GEO数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/GEO/)中检索并下载的OV相关数据集有5个(GSE10971、GSE14001、GSE18521、GSE27651、GSE12470)[5-6]，其中前4个数据集对应的检测平台为GPL570，而最后1个数据集对应的检测平台为GPL887。在每个GSE数据集中，只选择HGSC样本以及与之匹配的正常样本数据。其中GSE10971数据集中包含肿瘤样本13个和正常样本12个，GSE14001数据集中包含肿瘤样本10个和正常样本3个，GSE18521数据集中包含肿瘤样本53个和正常样本10个，GSE27651数据集中包含肿瘤样本22个和正常样本6个 ......