目的通過對肝細胞癌關鍵基因的篩選從而探討其在肝細胞癌中的臨床意義及可能的潛在機制。方法從 GEO 數據庫中獲取肝細胞癌基因芯片，通過 GEO2R 在線工具及 Venn 圖篩選差異表達基因（differentially expressed genes，DEGs），利用生物學信息注釋數據庫（DAVID）進行 GO 分析和 KEGG 通路分析，應用 STRING 及 Cytscape 軟件篩選出核心基因，將核心基因通過 Kaplan-Meier Plotter 數據庫進行生存分析，再通過 GEPIA 數據庫進行表達量分析，將與預后相關且在肝細胞癌中高表達的核心基因經基因富集分析在線工具 Metascape 進行功能及通路富集分析，最后將關鍵基因在所選取的臨床病例的肝細胞癌及其癌旁組織中進行驗證。結果從 GEO 數據庫獲取了符合要求的 3 個基因芯片 GSE14520、GSE60502 和 GSE102079，共篩選出 DEGs 94 個。對篩選出的 DEGs 通過上述相應分析后，篩選出 19 個核心 DEGs，將 19 個核心 DEGs 通過 Kaplan-Meier Plotter 生存分析后，發現有 9 個基因即核糖核苷酸還原酶調節亞基 M2（RRM2）、多梳抑制復合物 1（PRC1）、DNA 拓撲異構酶Ⅱα（TOP2A）、極光激酶 A（AURKA）、核仁和紡錘體相關蛋白 1（NUSAP1）、Rac-GTPase 激活蛋白 1（RACGAP1）、紡錘體微管組裝因子（ASPM）、細胞周期蛋白依賴性激酶 1（CDK1）和 GINS 復合體 1（GINS1）與肝細胞癌的預后相關（P<0.05）。將這 9 個基因通過 GEPIA 數據庫進行表達量分析，結果 9 個基因均在肝細胞癌組織中高表達（P<0.05）。通過 Metascape 在線分析工具將 9 個高表達基因進行功能及通路富集分析。選取 RRM2 在肝細胞癌組織和癌旁組織中進行驗證，發現 RRM2 在肝細胞癌組織中的染色評分為（10.9±1.5）分，明顯高于其在癌旁組織中的染色評分 ［（4.5±1.2）分］，P<0.001。結論通過生物信息學方法分析得出的 9 個基因可能是肝細胞癌發生發展的關鍵基因，可為進一步研究肝細胞癌的發生機制、診斷及治療提供參考。