背景：近年来，甲状腺乳头状癌（PTC）发病率迅速增加，放疗、激素效应、基因突变等因素被认为与其发病密切相关。然而，PTC 的分子机制尚不清楚。因此，本研究拟结合 RT² Profiler PCR 阵列和生物信息学方法，筛选出更准确的 PTC 关键基因和通路。
方法：首先通过 RT² Profiler PCR 阵列分析 PTC 中差异表达基因（DEGs）。RT-qPCR 检测验证呈现显著差异表达的基因。使用 TCGA 数据库对扩展数据进行进一步验证。对差异基因进行了基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。为了构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络，我们使用 STRING 和 Cytoscape 对这些 DEGs 进行模块分析。
结果： RT² Profiler PCR 序列显示 16 个差异表达基因，其中 13 个下调 DEGs（dDEGs）， 3 个上调 DEGs（uDEGs）， 13 个稳定的 DEGs 最终得到验证。TCGA 数据库中共有 155 个 DEGs，其中上调 DEGs（uDEGs） 82 个，下调 DEGs（dDEGs） 73 个。综合这两个结果，共提取 29 个重要基因，用 GO 和 KEGG 分析观察这些 DEGs 可能的作用机制。构建 PPI 网络，观察节点基因。预后分析进一步证实这些基因参与了 PTC 的生物学过程。
结论：本研究确定了一些潜在的分子靶点和信号通路，可能有助于提高我们对 PTC 发病机制的认识。
关键词：甲状腺乳头状癌；Qiagen RT² Profiler PCR 阵列；生物信息学；DEGs；信号通路