目的:黑色素细胞肿瘤包括良性黑色素细胞痣、发育不良的痣、原位黑色素瘤及侵袭性黑色素瘤等类型,目前已有大量研究对恶性黑色素瘤与正常癌旁组织进行研究,但少有将良性黑色素痣细胞与恶性黑色素瘤细胞进行关联研究。黑色素细胞的恶性转化意味着其在生存、增殖能力方面获得特定的特征,而转移扩散则依赖于增强的迁移和侵袭能力。完善良恶性黑色素细胞特定基因差异和通路异常分析有助于提出黑色素细胞肿瘤进化模型,为进一步深入了解黑色素细胞病变的发生进展、恶性转化机制提供理论基础。方法:利用GEO数据库对良性、恶性黑色素细胞病变数据进行挖掘,获取含有黑色素瘤和良性黑色素细胞痣的基因芯片,利用R软件Limma包筛选差异表达基因,输入DAVID数据库对其进行功能注释、通路富集。使用STRING数据库、Cytoscape软件构建蛋白质互作网络,使用Cytohubba分析该网络,基于Degree算法计算出在蛋白互相作用网络中排名前10位的基因。关键基因生存、预后相关性则使用GEPIA数据库进行分析。结果:本研究选用了基因芯片数据集GSE3189共筛选出787个良恶性黑色素细胞病变差异表达基因,包含上调基因193个、下调基因594个。基因功能注释及通路富集分析发现差异主要集中在RNA聚合酶转录调控、MAPK级联反应调控、细胞增殖迁移等生物过程及PI3K-Akt信号通路、Rap1等通路上,与免疫、炎症、迁移等疾病生理过程相关。从蛋白相互作用网络中基于Degree算法筛选了 10个关键枢纽基因即EGFR、CXCL8、KRT14、SOX9、KRT5、FGF2、FLG、BMP4、IGF1 和 DSP。生存分析发现KRT14、KRT5、FLG高表达及FGF2低表达可使黑色素瘤生存风险增加。结论:对良恶性黑色素细胞进行生物信息学分析旨在筛选与黑色素细胞恶性转化相关的关键枢纽基因信息,预测可能用于治疗的新靶点,最终筛选出EGFR、CXCL8、KRT14、SOX9、KRT5、FGF2、FLG、BMP4、IGF1 和 DSP 基因,目前尚缺乏 DSP、FLG在黑色素瘤中的研究报道。研究中发现的新的差异基因和通路将在分子水平上为黑色素细胞恶性转化的潜在机制提供新的见解。其中KRT14、KRT5、FLG、FGF2与预后相关,对KRT家族和FGF2、FLG的深入研究探讨或可能为黑色素瘤的筛查和治疗靶点及病理生物学见解提供新的研究方向。