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目的 采用生物信息学方法筛选胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)中的关键基因、信号通路和预后生物标志物.方法 从高通量基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)下载GBM的5个数据集中的基因芯片数据.首先,对原始数据进行预处理,并用R语言中的limma包分析得到参与GBM发生发展过程中的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs).为注释基因的功能,对DEGs进行基因本体论(gene ontology,GO)分析、京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析,对所有基因的表达矩阵进行基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA).通过STRING构建DEGs的蛋白互作网络(protein-protein interaction,PPI)以注释蛋白质之间的相互作用,分析得到互作强度最高的Hub基因,下载癌症基因图谱数据库(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中GBM的基因芯片数据和临床预后资料,用COX回归模型评价DEGs的预后价值,并对风险比值(hazard ratio,HR)最高的基因进行总生存(ovarall survival,OS)分析.结果 对基因表达矩阵分析得到797个DEGs.GO分析结果显示,DEGs参与了神经递质转运、突触后膜电位的调节和膜电位的调节等生物过程;KEGG分析结果主要富集于细胞周期、ECM-受体、FoxO、HIF-1、P53和PI3K-Akt信号通路;GSEA分析显示NF-κB信号通路和P53信号通路在GBM机制中发挥着重要的作用.并通过PPI网络分析得到10个Hub基因.COX回归模型和OS分析结果表明,ANXA2(HR=1.53,P=0.011),DNAJA4(HR=1.45,P=0.030),P4HB(HR=1.66,P=0.002),VMP1(HR=1.64,P=0.005),MICAL2(HR=1.83,P＜ 0.001),EMP3(HR=1.67,P=0.006),PAK1(HR=1.69,P=0.002)和TIMP1(HR=1.54,P=0.010)的高表达提示患者预后较差.结论 通过生物信息学分析定义了参与GBM的重要生物过程,也得到了参与GBM发生发展的关键分子、信号通路和预后生物标志物.