殷晓晓，薛小峰，赵华

胆囊癌是胆道系统常见的恶性肿瘤，起病隐匿，早期无特异性临床症状，常被胆囊炎、胆囊结石及其并发症所掩盖。由于胆囊癌早期诊断困难，多数胆囊癌确诊时已属中晚期。目前，影像学检查结合血清肿瘤标志物检测是胆囊癌诊断和监测的方法，但有一定的局限性，特异性较低。基因表达芯片作为一种高效、大规模的基因数据获取技术，已被广泛用于收集基因微阵列表达谱数据，研究多种人类癌症的基因表达谱。这些微阵列为研究肿瘤相关基因提供了一种新的方法，为分子预测、分子靶向药物和分子治疗提供了广阔的前景。随着基因表达芯片技术的广泛应用，大量的数据已经在公共数据库平台上发布，整合这些数据库可以更加深入地研究分子机制。本研究从NCBI-基因表达综述(Gene Expression Omnibus，GEO)数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)中下载了两个原始微阵列数据集GSE76633[1]和GSE74048[2]，利用GEO2R对胆囊癌和正常胆囊样本中的差异表达基因(differentially expressed genes，DEGs)进行筛选，在DAVID(https://david.ncifcrf.gov/)和KOBAS-京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路(http://kobas.cbi.pku.edu.cn/)上对DEGs进行GO分析及通路富集分析。然后，利用STRING在线数据库蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析DEGs的关联性，发现参与肿瘤发生的相互作用分子。通过胆囊癌GEO数据库筛选出与胆囊癌发生、发展相关的DEGs，并进行分析。讨论了这些DEGs的生物学功能和关键信号通路，并分析了编码蛋白相互作用的网络。为胆囊癌的诊断和治疗提供了可靠的分子标志物。

1 材料与方法

1.1 胆囊癌微阵列数据集采集和处理 利用关键词“胆囊癌”在基因表达数据库GEO数据库下载GSE76633和GSE74048的基因表达谱。……