陈焕庭 贺德

尽管越来越多的研究关注胃癌治疗的新策略，近年来胃癌发病率也逐步下降，但由于缺乏有效的治疗策略和预后标志物，胃癌患者的治疗和预后仍不乐观。通过检测生物标志物表达高低预测患者预后，对预后不良的患者进行更频繁的复查随访，及时发现不良征兆并进行干预，以提高患者的存活率。过去几十年里，新型治疗靶点的发现和新型靶向药物的开发已大大改变了抗肿瘤战场的局面。因此，探索新的有效的生物标志物预测胃癌预后，寻找新的治疗靶点对改善胃癌患者的预后极为重要。

1 临床资料

1.1 基因芯片与差异基因筛选 在NCBI-GEO 数据库中筛选出包含胃癌组织和正常组织基因表达谱的芯片GSE19826、GSE54129、GSE79973，所筛选的芯片均来自GPL570 检测平台，用GEO2R 工具检测胃癌和正常对照中的差异表达基因（DEGs），筛选标准为：|logFC|＞2 和调整P 值＜0.05，再绘制韦恩图选出3 个芯片中共同在胃癌组织中高表达的基因。

1.2 基因表达分析及生存分析 通过GEPIA 数据库（http：//gepia.cancer-pku.cn/）筛选胃癌高表达基因进行表达谱数据动态分析。借助Kaplan-Mei⁃er Plotter（www.kmplot.com）数据库中胃癌临床资料分析基因表达与胃癌患者总生存期的相关性。

1.3 功能及富集分析 通过HCMBD（Human Cancer Metastasis Database）数据库对胃癌中每个上调的基因进行功能分析。通过Metascape（http：//metascape.org）数据库对各个上调的基因进行基因本体（细胞组分、分子功能、生物过程）和通路富集的分析。

1.4 统计学分析 采用Graphpad Prism 统计学软件进行数据处理、图像绘制及统计学分析，计量资料两组间比较采用t 检验；基因表达与胃癌临床病理指标的相关性分析采用χ2检验。……