目的:通过对卵巢癌组织与正常卵巢组织的基因表达谱进行比较,鉴定卵巢癌的关键基因和通路。方法:我们对Gene Expression Ominbus(GEO)数据库进行全面搜索,筛选出符合纳入标准的数据集。我们通过基于表达谱芯片的Meta分析鉴定差异表达基因(DEGs),并对最显著的DEGs进行GO和KEGG通路富集分析。使用MCODE软件分析DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络筛选重要的基因模块,并对每个模块的DEGs进行GO和KEGG通路富集分析。此外,使用CentiScaPe 2.1软件筛选枢纽基因。使用Kaplan Meier绘图仪(KM绘图仪,http://kmplot.com/analysis/)评估枢纽基因对生存的影响。结果:最终纳入7个数据集(GSE6008,GSE18520,GSE26712,GSE27651,GSE29450,GSE36668和GSE52037),共396个卵巢癌组织样品和54个正常对照组织样品。与正常卵巢组织相比,本研究共鉴定出245个上调基因和318个下调基因。GO和KEGG通路富集分析表明,上调基因在细胞分裂、细胞周期、紧密连接和卵母细胞减数分裂中均显著富集,而下调基因参与了内源刺激、补体及凝血级联、cGMP-PKG信号通路和5-羟色胺能突触。使用MCODE软件分析DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络检测到4个重要的基因模块。此外,PPI网络中筛选出7个具有点度中心性>45的连续性的枢纽基因,其中TOP2A、CDK1、VEGFA和CCNB2的Kaplan-Meier分析提示其与疾病的预后有关。模块分析结果显示7个基因中5个基因(TOP2A、CDK1、BIRC5、CCNB2和TYMS)都属于模块1。结论:与正常卵巢组织相比,共鉴定了563个差异表达基因和7个枢纽基因,其中TOP2A,CDK1和CCNB2作为关键基因可能成为未来研究卵巢癌分子机制和生物标志物的潜在目标。同时我们认为细胞周期通路可能为卵巢癌发病机制的关键通路。