Ovarian cancer (OVC) is often diagnosed at the advanced stage resulting in a poor overall outcome for the patient. The disease mechanisms, prognosis, and treatment require imperative elucidation. A rank-based module-centric framework was proposed to analyze the key modules related to the development, prognosis, and treatment of OVC. The ovarian cancer cell line microarray dataset GSE43765 from the Gene Expression Omnibus database was used to construct the reference modules by weighted gene correlation network analysis. Twenty-three reference modules were tested for stability and functionally annotated. Furthermore, to demonstrate the utility of reference modules, two more OVC datasets were collected, and their gene expression profiles were projected to the reference modules to generate a module-level expression. An epithelial-mesenchymal transition module was activated in OVC compared to the normal epithelium, and a pluripotency module was activated in ovarian cancer stroma compared to ovarian cancer epithelium. Seven differentially expressed modules were identified in OVC compared to the normal ovarian epithelium, with five up-regulated, and two down-regulated. One module was identified to be predictive of patient overall survival. Four modules were enriched with SNP signals. Based on differentially expressed modules and hub genes, five candidate drugs were screened. The hub genes of those modules merit further investigation. We firstly propose the reference module-based analysis of OVC. The utility of the analysis framework can be extended to transcriptome data of other kinds of diseases.

卵巢癌 (OVC) 通常在晚期被诊断出来，导致患者的总体结果不佳。疾病的机制、预后和治疗需要迫切的阐明。提出了一个基于等级的以模块为中心的框架来分析与 OVC 的发展、预后和治疗相关的关键模块。来自基因表达综合数据库的卵巢癌细胞系微阵列数据集 GSE43765 用于通过加权基因相关网络分析构建参考模块。对 23 个参考模块进行了稳定性测试和功能注释。此外，为了证明参考模块的实用性，收集了另外两个 OVC 数据集，并将它们的基因表达谱投影到参考模块以生成模块级表达。与正常上皮相比，OVC 中的上皮-间质转化模块被激活，与卵巢癌上皮相比，卵巢癌基质中的多能性模块被激活。与正常卵巢上皮相比，在 OVC 中鉴定出七个差异表达的模块，其中五个上调，两个下调。一个模块被确定为可预测患者的总生存期。四个模块富含 SNP 信号。基于差异表达的模块和枢纽基因，筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。与卵巢癌上皮细胞相比，卵巢癌基质中的多能性模块被激活。与正常卵巢上皮相比，在 OVC 中鉴定出七个差异表达的模块，其中五个上调，两个下调。一个模块被确定为可预测患者的总生存期。四个模块富含 SNP 信号。基于差异表达的模块和枢纽基因，筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。与卵巢癌上皮细胞相比，卵巢癌基质中的多能性模块被激活。与正常卵巢上皮相比，在 OVC 中鉴定出七个差异表达的模块，其中五个上调，两个下调。一个模块被确定为可预测患者的总生存期。四个模块富含 SNP 信号。基于差异表达的模块和枢纽基因，筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。与正常卵巢上皮相比，在 OVC 中鉴定出七个差异表达的模块，其中五个上调，两个下调。一个模块被确定为可预测患者的总生存期。四个模块富含 SNP 信号。基于差异表达的模块和枢纽基因，筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。与正常卵巢上皮相比，在 OVC 中鉴定出七个差异表达的模块，其中五个上调，两个下调。一个模块被确定为可预测患者的总生存期。四个模块富含 SNP 信号。基于差异表达的模块和枢纽基因，筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。筛选出五种候选药物。这些模块的中心基因值得进一步研究。我们首先提出了基于参考模块的 OVC 分析。分析框架的实用性可以扩展到其他类型疾病的转录组数据。