背景与目的：胰腺癌是一种难治的癌症，90%以上的患者在诊断后1年内死亡。胰腺癌病变组织和正常组织之间存在差异表达基因（DEGs）可能与胰腺癌的发生和发展密切相关。本研究运用机器学习方法对胰Barasertib纯度腺癌DEGs进行筛选，以期为研究该病的发生机制提供依据。方法：从公共基因GEO数据库中筛选胰腺癌基因表达谱，使用线性回归模型软件包Limma对不同组的芯片进行差异性计算，归一化；使用R语言获得DEGs，对筛选出来的DEGs特征选择方法进一步进行筛选；基于获得的核心DEGs，采用AdaBoost和Bagging算法分别构建胰腺癌预测模型。用DAVID网站对核心DEGs进行GO功能分析和KEGG通路富集分析，再用STRING网站及Cytscape软件对核心DEGs进行蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络分析，最后用GEPIA网站对预后相关的核心DEGs行生存分析。结果：通过特征筛选，得到了18个关键的DEGs；以该18个DEGs建立特征子集，结合AdaBoost算法建立了预测模型，预报准确率可以达到92.3%。通过对DEGs的GO和KScabiosa comosa Fisch ex Roem et SchultEGG分析，发现CDK1、CCNA2和CCNBCH-223191 MW1有间接作用，对胰腺癌的形成和发展有一定的作用。生存分析显示，CDK1 (P=0.0008)、CCNB1 (P=0.012)、CSK2 (P=0.023)、CKS1B (P=0.001 3)的表达量与患者总生存期（OS）有相关性，它们的表达量越高，患者OS越短。结论：机器学习方法可较好地对胰腺癌特征基因进行筛选，对胰腺癌的诊治及相关的药物开发具有一定意义。