【摘 要】
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目的 利用生物信息学方法筛选卵巢癌中具有诊断和预后价值的生物标志物，探索卵巢癌新的诊疗靶点。方法从基因表达综合数据库（Gene expression omnibus database,GEO）中下载GSE12470、GSE14407、GSE15578及GSE38666数据集，利用GEO2R分析获得差异表达基因。通过LASSO回归模型和Cox回归分析进一步筛选卵巢癌Hub基因，并借助R语言分析Hub
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区科学技术上海合作组织项目（项目编号：2020E01053）；
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目的 利用生物信息学方法筛选卵巢癌中具有诊断和预后价值的生物标志物，探索卵巢癌新的诊疗靶点。方法从基因表达综合数据库（Gene expression omnibus database,GEO）中下载GSE12470、GSE14407、GSE15578及GSE38666数据集，利用GEO2R分析获得差异表达基因。通过LASSO回归模型和Cox回归分析进一步筛选卵巢癌Hub基因，并借助R语言分析Hub基因的表达水平及与诊断和预后的相关性。结果 从数据集中共鉴定出27个差异表达基因，通过LASSO和Cox回归分析，提取出MELK、TTK、BIRC5及FGF7为核心基因。K-M生存分析和诊断效能评估表明，MELK、TTK、BIRC5及FGF7具有较好的诊断和预后预测价值。此外，这些差异基因主要涉及细胞周期、微管蛋白结合及细胞骨架运动活性等生物功能，并显著富集在P53信号通路、铂类耐药及谷胱甘肽代谢等关键通路上。结论 MELK、TTK、BIRC5和FGF7是与卵巢癌发生发展显著相关的核心基因。这些基因的异常表达与卵巢癌患者的预后密切相关，且具有较高的诊断价值，有望成为卵巢癌患者潜在的生物标志物和治疗靶点。
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