背景据估计,2019年有73820名患者被诊断为肾细胞癌（RCC）,其中约14000人死亡,这表明这种疾病带来了巨大的死亡负担。大多数肾癌患者病理类型为肾透明细胞癌。过去的二十年里,我们对肾癌的发病机制、分子途径和基因组畸变的理解有了很大的发展,因此也出现了越来越多的治疗方法。然而,目前尚无与肾透明细胞进展或临床应用相关的分子标志物。因此迫切需要更多有效的诊断生物标志物和治疗靶点。目的在应用R语言及生物信息学知识的基础上,对GEO和TCGA等多个数据库分析和挖掘在正常肾组织和肾透明细胞癌中显著性差异表达的基因及其信号通路,并筛选出与肾癌进展及生存相关的的重要肿瘤标记物和信号作用途径,为肾癌的靶向治疗预测可能有效的靶向基因。方法基于NCBI GEO数据库筛选并下载基因芯片GSE53757、GSE73731、GSE89563三个数据集,在基于R语言平台和相应R包的基础上,完成对GSE5377的差异基因筛选,进一步利用GSE73731进行加权共表达网络分析,将分析结果导入多个生物信息学相关网站和软件后筛选出real hub gene。最后,根据real hub gene表达均位数对数据集GSE89563分组后进行GSEA分析以明确基因参与的主要通路,同时对real hub gene进行了可能的靶点药物筛选。结果通过对GEE53757数据集进行差异分析筛选出3238个差异基因,进一步对GSE73731进行加权共基因表达网络分析后得出247个与肾透明细胞癌诊断及分期相关的基因。基于蛋白互作网络构建、生存分析、免疫组化验证后最后筛选出ANLN、EZH2、AURKB、MELK、FOXM1 这五个基因。结论筛选出的ANLN、EZH2、AURKB、MELK、FOXM1这五个基因在肾透明细胞癌的发生发展中起着重要作用,它们以后可能作为肾透明细胞癌靶向治疗的靶点或成为筛查及诊断的重要肿瘤标记物。