摘要：目的應用綜合生物信息學來識別骨肉瘤中涉及的肺轉移的關鍵致病基因并揭示潛在的分子機制。方法GSE85537的表達譜從Gene Expression Omnibus(GEO)數據庫下載,該數據庫包含6個樣品,包括3個原位骨肉瘤樣品和3個骨肉瘤肺轉移樣品。整理微陣列數據集以獲得差異表達的基因(DEG),并通過生物信息學方法進行深入分析。利用基因本體論(GO)和京都百科全書基因和基因組(KEGG)途徑對DEGs富集并通過DAVID在線進行分析。DEG的蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)網絡由STRING數據庫構建。MCODE分析通過Cytoscape軟件中的MCODE插件制作。關鍵基因的生存分析通過在線(www.ualcan.path.edu/index.html)分析獲得。結果從GEO數據集中共鑒定出差異基因662個,其中234個基因被上調,428個基因被下調,通過基因拓撲學分析從PPI網絡中鑒定出DEG中最密切相關的137個基因。其中38個基因被上調,99個基因被下調。GO分析表明DEGs的生物學功能主要集中在血管生成,轉錄中RNA聚合酶II啟動子的正向調節。主要的細胞成分包括外泌體和細胞外基質。分子功能包括ATP結合。KEGG通路分析顯示這些DEG主要參與PI3K-Akt信號通路和腫瘤信號通路。MCODE插件分析從PPI網絡中檢測到3個重要模塊,此外選擇了15個具有高度關聯性的差異基因,并經過總體存活率和相關性分析,發現基因ACTA2可能在防治骨肉瘤肺轉移中發生作用。結論利用生物信息學分析篩查骨腫瘤轉移前后的DEGs和通路可以幫助了解骨肉瘤轉移發生的分子機制,對早期診斷和預防骨肉瘤轉移具有臨床意義,并提供有效的指導治療骨肉瘤轉移的聯合用藥。