【摘 要】
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目的 探讨KIF20B对高级别浆液性卵巢癌的早期预测并进行验证。方法 使用在GEO数据库中3个含有HGSOC微阵列数据集中鉴定出了176个差异表达基因（DEGs）,并利用MCODE插件筛选出了22个核心基因。使用R语言对正常组织和肿瘤组织进行差异基因分析，并对差异基因进行功能富集分析，构建蛋白互作网络并进行核心基因的鉴定，并对与预后相关的核心基因KIF20B进行免疫浸润分析和分子相关性分析，最后实
【基金项目】
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河北省卫生健康委立项科研基金青年项目（编号：20200754,编号：20220862）；
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目的 探讨KIF20B对高级别浆液性卵巢癌的早期预测并进行验证。方法 使用在GEO数据库中3个含有HGSOC微阵列数据集中鉴定出了176个差异表达基因（DEGs）,并利用MCODE插件筛选出了22个核心基因。使用R语言对正常组织和肿瘤组织进行差异基因分析，并对差异基因进行功能富集分析，构建蛋白互作网络并进行核心基因的鉴定，并对与预后相关的核心基因KIF20B进行免疫浸润分析和分子相关性分析，最后实验验证KIF20B在卵巢癌组织和正常组织中的差异性表达。结果 Kaplan-Meier Plotter数据库，TIMER数据库中TCGA数据集挖掘结果及分子相关性分析提示HGSOC中高表达的核心基因KIF20B的高表达与低表达患者的PFS和OS差异均有统计学意义（P＜0.05）。ROC曲线显示AUC为0.875。KIF20B的表达与B细胞的浸润程度呈负相关（P＜0.05）,与CD4+T细胞、巨噬细胞浸润程度呈正相关（P＜0.05）。KIF20B与BIRC5及BCL2A1的表达密切相关。免疫组化结果提示在HGSOC患者中KIF20B的阳性表达率显著高于HOSE患者（P＜0.05）。结论 KIF20B与高级别浆液性卵巢癌患者的预后密切相关，对于卵巢癌预后具有良好的预测性，可作为预测卵巢癌预后的生物标志物，其可能通过抑制凋亡及参与调节肿瘤免疫微环境促进卵巢癌的增殖侵袭。
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