目的MDV3100 IC50：Tofacitinib临床试验通过多芯片整合的生物信息学方法挖掘与卵巢癌发病高度关联的靶基因，并通过体外细胞实验进行验证，为卵巢癌的靶向研究提供关键基因及重要理论依据。方法：（1）对基因表达综合数据库(GEO)中与卵巢癌相关数据集GSE38666、GSE40595和GSE54388进行差异基因(DEGs)筛选，其中包括26个正常样本和65个卵巢癌样本。（2）通过DAVID在线数据库COPD pathology对筛选的DGEs进行基因本体(GO)功能注释，明确DGEs的生物学属性特征。（3）通过京都基因与基因组百科(KEGG)进行富集分析，获得DGEs的主要作用通路。（4）基于STRING数据库运用CytoScape 软件完成DGEs蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)的构建，并结合GEPIA 2等数据库筛选出关键基因。（5）采用qRT-PCR对卵巢癌细胞关键基因的表达进行验证。结果：从GSE38666、GSE40595和GSE54388三个数据集中筛选出238个共同表达的DEGs，其中168个表达上调，70个表达下调，在卵巢癌中主要富集于有丝分裂核分裂、纺锤体、染色体区域和DNA解旋酶，主要参与细胞周期、DNA复制、氧化磷酸化和氨基酸的生物合成等生物过程，影响卵巢癌的发生发展。其中IFI27、EPCAM、CXCR4、PEA15、CLDN3和CAPG 6个差异表达基因与卵巢癌高度相关，体外细胞实验结果与其一致。结论：多芯片整合的生物信息学方法是筛选卵巢癌靶基因的有效方法，IFI27、EPCAM、CXCR4、PEA15、CLDN3和CAPG与卵巢癌发生发展高度相关，有望成为卵巢癌致病关键靶基因，需要进行深入研究。