现如今,癌症无时无刻不在威胁着人们的健康,且多数癌症预后效果较差,胰腺癌的死亡率更是接近发病率。若要提高胰腺癌患者的生存率,早期诊断和精准治疗至关重要。迄今为止,人们尚未精准掌握胰腺癌发生的分子机制以及完善可靠的胰腺癌诊断和治疗方法。由于人类基因数量众多,快速全面地研究每个基因对于胰腺癌发病机制的影响并不现实,因此亟需筛选出在胰腺癌发展过程中起到关键作用的基因并进行深入研究。随着信息时代的到来,机器学习和深度学习也被广泛应用到生物信息学领域。本文基于多种机器学习和深度学习算法,得到一种识别胰腺癌关键基因的综合网络模型,以期望筛选出的基因可以成为精准研究胰腺癌发生分子机制的“关键钥匙”并作为胰腺癌临床标志物和治疗靶点。本文提出了一种名为Bio-SVM-RFE-DNN（Biological SVM-RFE Deep Neural Network）的四步综合网络方法用于胰腺癌关键基因的筛选。首先,对来源于GEO数据库的7个基因表达谱文件进行过滤、标准化以及批次效应矫正,然后对处理好的数据进行基因差异表达分析,使用Robust Rank Aggregation算法确定了646个胰腺癌的稳定差异基因。接下来利用基于本文设计的递归特征删除准则的SVM-RFE算法初步得到37个特征基因。紧接着通过加权基因共表达网络分析从特征基因列表中得到在蛋白质层面具有重要作用的15个核心基因。最后通过含有三个隐藏层的深度神经网络以及本文提出的反向传播特征选择方法IBFS确定7个胰腺癌关键基因:SDR16C5、AHNAK2、LAMC2、CTSE、TSPAN1、S100P、TMPRSS4。本文将Bio-SVM-RFE-DNN方法与随机森林、SVM-RFE、LASSO回归这三种特征选择方法进行实验对比,结果表明本文提出的方法具有最高的分类准确率,并且可以为医学人员提供更精准的研究范围。在查阅各种文献资料后发现,多数基因（例如SDR16C5、S100P）已经被证实在胰腺癌的发展过程中起到重要作用,提前检测这些基因的含量有助于尽早诊断胰腺癌的发生。此外,本文对筛选出来的基因进行功能分析、差异分析、生存分析以及Cox分析,结果发现上述基因与胰腺癌患者的生存息息相关,这些基因的异常表达会影响胰腺癌的发展。大量实验结果证明,本文设计的识别胰腺癌关键基因的综合网络效果较为理想,可以为研究胰腺癌的发展机制和精准治疗提供有价值的参考信息。