本研究的目的是筛选卵巢癌的潜在靶基因,运用生物信息学探索卵巢癌发病机制。方法是从公共基因芯片数据库(GEO)收集并整理有关卵巢癌表达的数据,利用R语言筛选癌和癌旁表达差异基因,对差异基因进行层次聚类分析,用Cytoscape软件进行基因本体(GO)分析和蛋白相互作用网络(PPI)构建。结果表明,196个基因在卵巢癌中差异表达,其中149个上调,47个下调;通过共表达网络积分分析识别出5个卵巢癌关键基因。筛选得到ALDH6A1、HADH、FYN、SRC、TNF 5个与卵巢癌相关的基因。196个差异表达基因本体论富集分析发现B细胞增殖调节、细胞生长因子调节、化学致癌作用等与卵巢癌的发病有关。通过Kaplan Meier Plotter进行生存预后的分析。最终筛选到2个卵巢癌关键基因:HADH、SRC可能是卵巢癌潜在的治疗靶点。利用生物信息学方法能有效筛选目标基因,并可为进一步实验验证提供依据。