在癌症的化疗与靶向药物的治疗过程中,普遍存在耐药性问题。目前,研究者通常通过建立耐药细胞系模型,研究耐药性机制和筛选耐药基因标志。然而,现有的耐药细胞系分析方法存在很大的缺陷,其中两个主要的问题是(1)缺乏判断耐药细胞系模型是否建立成功的金标准(gold standard);(2)在耐药与敏感细胞系间选择差异表达基因的方法普遍缺乏严格的统计控制。这些问题可能是导致不同研究工作找到的耐药基因表达标志不具有可重复性的重要原因。针对此问题,本文以癌细胞系耐药模型为主要研究对象,提出了一种细胞系分析方法,从多组用不同处理方法建立的耐药细胞系中筛选具有显著可重复性的耐药关键基因。本文主要研究内容分为以下两个部分:第一部分针对之前工作中采用的人为设定倍数差异(Fold Change,FC)阈值的方法存在的不确定问题,提出由技术重复细胞系样本(replicates)获得的耐药相关基因的可重复性判断的统计模型,用于评估由耐药细胞系的样本获得的差异基因的可靠性。然后,在几套培养处理模式各不相同的独立细胞系数据中分别筛选差异表达基因,并评价其差异表达模式(上、下调方向)一致的基因,将其作为耐药基因标志。最后,寻找几套数据集的差异基因富集到的具有重现性的功能类,分析耐药性影响的相关功能。在第二部分中,针对三类临床常见的癌症治疗药物(他莫昔芬、奥沙利铂和厄洛替尼)的耐药细胞系模型,我们应用上述算法分别在其中筛选耐药基因表达标志。在他莫昔芬耐药的乳腺癌细胞系中,我们确定了91个与他莫昔芬耐药相关的基因表达标志,并发现了他莫昔芬耐药性的产生主要与溶酶体、RNA运输等功能相关;在奥沙利铂耐药的结肠癌细胞系中,我们发现了20个与奥沙利铂耐药相关的基因表达标志,其耐药性的产生与mRNA修饰、碱基替换或颠换编辑相关;在厄洛替尼耐药的肺癌细胞系中,我们找到了18个与厄洛替尼耐药相关的基因表达标志,且发现厄洛替尼耐药性的产生会扰动细胞扩增相关的功能。