【目的】高级别浆液性卵巢癌(high-grade serous carcinomas,HGSC)不仅在临床表现上呈现高度的异质性,在分子水平也是如此,因此本文从公共数据库分析入手,找到并验证卵巢癌转移相关基因。【方法】用R语言分析已共享的HGSC的表达谱芯片,分析出转移灶相对于原位灶的差异基因;采用Bioconductor中的curated Ovarian Data包,对全基因组每个基因进行meta分析,获得该基因与无进展生存(PFS)的HR值及其p值;将芯片分析的差异基因和meta分析的结果合并后,按照综合效应得出了候选基因,并在临床标本上验证。【结果】表达谱芯片GSE2109共有222例,剔除掉非HGSC后剩余124例,在R语言中通过质控剔除不合格芯片后剩余90例。其中HGSC原位灶共62例,网膜转移灶共28例。采用gcrma方式标准化后,本文用SAM检验得到差异基因若干。通过R语言包curated Ovarian Data筛选出7个包含PFS临床信息的数据集,并用meta分析获得全部基因对PFS的风险比(Hazard Ratio,HR)值及其p值。将差异基因和Gene Meta的结果综合分析后,得到了在原位和转移灶差异表达且与临床预后相关的基因,且这两种数据具有很好的线性关系。这些基因的top100通过pathway分析确认其主要富集在转移相关通路。取前12的基因设计引物后在本院临床标本中进行验证,所得结论与前述相符。【结论】采用生物信息学加临床验证的方式挑选出的转移相关基因,且从统计学和临床标本的角度验证了这些结果。这些基因可能参与了HGSC的侵袭转移过程。对于临床的意义在于,对其干预可能阻止肿瘤的侵袭转移,也可以作为肿瘤发生转移的分子标志,或者可以用来对预后进行评估。