黄溢问 吴 凤 阳 联 张文峰 贾家宝 孙 易 庞伟毅

(桂林医学院公共卫生学院，广西桂林市 541000，电子邮箱：1278769309@qq.com)

据《全球癌症数据2018》[1]的统计结果，肺癌的全球发病率和全球死亡率在所有癌症中均居首位，其中2018年有210万例新发肺癌患者，180万例患者死于肺癌，由此可见该病严重增加了全球卫生体系的负担。肺癌可分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)，以后者最为常见。以吉非替尼为代表的肺癌靶向药物出现后，患者中位生存期显著延长，不良反应也大大减少[2-3]。吉非替尼是一种表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)酪氨酸激酶抑制剂(tyrosine kinase inhibitor，TKI)，可抑制肿瘤生长，但由于肿瘤的异质性等众多因素，吉非替尼也出现了耐药现象，但其机制至今仍未完全阐明[4]。近年来，基因芯片和测序亦作为新兴技术之一，可以在极短的时间内产生大量的数据；但同时这些数据也夹杂着大量的错误信息，传统的逐个基因的探索方法也因此显得耗时且低效[5]。这使得学者们开始重视信息的规范化，以及对数据的管理及分析，因此传统的生物化学实验室逐渐向生物信息学领域发展，也由此衍生了计算生物学、生物信息学等新型分析方法；这些方法已被用于肿瘤的分类和其相关分子机制的探索，其有效性及高效性在一定程度上规避了传统生物化学方法的弊病。本研究利用基因芯片数据，运用生物信息学工具分析肺癌耐药相关的通路和基因，为吉非替尼耐药机制的研究提供线索和依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源 在GEO数据库(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)中下载基因表达谱数据集GSE122005。……