【摘 要】
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目的 本研究基于卵巢癌相关的高通量基因表达（GEO）和癌症基因组图谱（TCGA）数据，采用KM生存曲线和随机森林算法处理基因数据，筛选参与卵巢癌进展的关键预后基因。方法 采用GEO数据库的卵巢癌患者的GSE26712数据集表达谱做差异基因分析。采用TCGA数据库获取卵巢癌基因表达谱和总体生存的临床信息（TCGA-OV）,用于筛选与卵巢癌总体生存相关的预后基因。采用R软件的limma函数对基因表达谱
【基金项目】
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陕西省医学科学研究课题计划（2017JM2881）；
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目的 本研究基于卵巢癌相关的高通量基因表达（GEO）和癌症基因组图谱（TCGA）数据，采用KM生存曲线和随机森林算法处理基因数据，筛选参与卵巢癌进展的关键预后基因。方法 采用GEO数据库的卵巢癌患者的GSE26712数据集表达谱做差异基因分析。采用TCGA数据库获取卵巢癌基因表达谱和总体生存的临床信息（TCGA-OV）,用于筛选与卵巢癌总体生存相关的预后基因。采用R软件的limma函数对基因表达谱进行差异分析，以FDR＜0.05和|Log2FC|＞1为阈值筛选差异表达基因。采用survival和survminer函数分析差异基因的表达对卵巢癌患者的总体生存的影响，通过Log-rank检验法比较生存曲线的差异，以P＜0.05为阈值鉴定预后的基因。通过在线工具STRING对蛋白互作网络进行可视化分析，进行分类效果的验证。结果 GEO数据库获得798个差异基因，其中包括307个上调基因和491个下调基因，并成功构建卵巢癌相关的ceRNA调控网络。GO和KEGG分析表明失调的mRNAs主要富集在转化生长因子-β1调控、细胞增殖及补体信号通路。受试者工作特征曲线分析筛选诊断靶标分子并构建子网络。结论 本研究为lncRNA通过ceRNA机制介导的卵巢癌发生和发展提供了新的思路。在探索卵巢癌的分子机制时，可以选择HERC1、CALR和H2AFX相关的分子靶标作为新的目标。
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