黎 越 林丹丹 何晓琴 徐细明

胰腺癌是消化系统常见的恶性肿瘤之一，恶性程度极高，发生率和病死率几乎相同，5年总生存率不足8%[1]。胰腺癌起病隐匿，早期发现率极低，确诊时多处于晚期进展阶段。目前胰腺癌的诊治现状不容乐观，根治性手术切除仍是最有效的方法，但仅有20%的患者可行手术治疗，术后易复发和转移，根治性手术后的患者5年生存率也仅为25%[2]。迄今，胰腺癌的病因和确切的分子机制尚不清楚，可能涉及多个基因的表达异常。因此，寻找胰腺癌的关键基因对于确立早期诊断、预后标志物和治疗新靶点至关重要。

近年来，随着高通量技术的发展，基因芯片和基因测序的运用已成为研究肿瘤疾病必要且高效的方法。如今是数据共享时代，各大数据库中拥有丰富的基因检测和分析结果，但缺少精确、有效的数据挖掘。本研究利用生物信息学方法对胰腺癌与癌旁正常组织进行差异表达基因筛选并深入分析，旨在为胰腺癌寻找到特异的肿瘤分子标志物和药物治疗靶点。

材料与方法

1.数据获取：在美国国立生物信息中心(NCBI)的GEO(https:∥www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)数据库中下载全基因组表达谱数据集GSE15471进行分析，该芯片数据集基于GPL570平台，共72例样本，包含36例胰腺癌组织和配对的癌旁正常组织[3]。

2.数据处理及筛选：使用GEO数据库的在线分析工具GEO2R(https:∥www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/)进行差异表达基因的筛选。GEO2R利用R语言程序的limma包对基因表达矩阵进行分析并用Benjamini-Hochberg方法将P值调整为错误发现率(false discovery rate，FDR)[4]。本研究以胰腺癌组织为实验组，癌旁正常组织为对照组，以FDR<0.05且|log2FC|>2为标准筛选出显著差异表达基因，其中FC为fold change即两组间基因差异表达倍数。……