目的：肝细胞癌(HCC)现已成为世界范围内发病和死亡的主要疾病。越来越多的实验数据表明,表达异常的 microRNA（miRNA）参与了 HCC 的发病机制。然而,仍然缺乏对 HCC 血浆中 miRNA-mRNA 调控网络的综合研究。方法 在 GEO 数据库中下载微阵列数据集 GSE71540 和 GSE71545,使用 GEO2R 工具进行分析,识别 HCC 和正常血浆之间差异表达的 miRNAs (DEMs)。筛选出两个数据集中变化一致的 miRNA 作为候 选 DEMs。通过使用 FunRich 和 miRNet 工具分别预测候选 DEMs 的上调转录因子与下调转录因子。接下来,利用 DAVID 对目的基因进行 GO 功能分析与 KEGG 通路富集分析。并且,利用 STRING 数据库和 Cytoscape 软件对 PPI 和 DEM-hub 基因网络进行了构建。最后,用 GSE102759 评估核心基因的表达。结果 在上述 2 个数据集中,共筛选出 3 个 DEMs。其中 1 个上调,2 个下调。RFX1 和 ARNT 可以调节大部分下调的 DEMs, 而 SP4 和 ZIC1 可以调节大多数上调和 DEMs。预测共有 446 个靶基因,其中 161 个上调基因,285 个下调基因。DEMs 的靶基因主要富集于 Wnt 信号通路、细胞周期过程以及癌细胞中的粘蛋白中。通过 DEM-hub 基因网络构建,发现大部核心基因都可能受到 miR-5100、miR-1275、 miR-530b-5p 和 miR-530-3p 的调控。在排名前 6 位的中心基因中,AGO2 和 IGF1R 的表达与 GSE102759 数据集一致。结论 本研究首次在 HCC 血浆中构建了潜在的 miRNA-mRNA 调控网络,可以为 HCC 的发病和治疗提供新的思路。