1. 研究目的与意义
1.1 癌症的背景及现状
肺腺癌(LUAD)是一种起源于肺部细胞的致命恶性肿瘤，5年生存率低于15%[1]。肺癌分为两种亚型，分别为非小细胞肺癌和小细胞肺癌[2]。肺腺癌是非小细胞肺癌的主要亚型，通常在肺组织中的腺体内形成。肺腺癌分为两种类型：原发性肺腺癌和转移性肺腺癌。前者是指肺部最初就发生的肿瘤，后者则是来自身体其他部位的恶性肿瘤转移到肺部所导致的肿瘤[3]。尽管肺腺癌治疗近年来取得了一系列突破，治疗后放疗和耐药性仍是患者生存面临的主要挑战。癌症分期可帮助确定癌症发展程度并为肿瘤扩散的界定提供了标准化框架。正确的癌症分期作为治疗的基础至关重要（特别是需要术前治疗和/或对于辅助治疗，手术的程度）。不正确的分期会导致不正确治疗。先前的研究表明，肺癌分期与预后标记的患者成数量关系。肺癌早期的患者往往比晚期患者具有更长的术后生存期。因此，辨认与癌症分期相关的基因和信号通路十分重要，这将有助于了解病理机制，设计靶向治疗药物。尽管外科、放射治疗和化疗、靶向、免疫、和其他积极治疗方法干预，肺癌患者总体预后仍然不理想，5年生存率仅为 ＜15%。因此，精确评价肺癌患者的预后具备重要意义。
1.2 癌症的病因及病状
2. 研究内容和预期目标
本课题将从公共数据库TCGA和GEO进行数据挖掘，检索肺腺癌-正常样本对照的基因表达数据并进行差异表达分析，从中筛选获得表达水平和肺腺癌患者生存及预后显著相关基因，对其中参与调控EMT的相关基因进行表达水平分析，并据此进行单因素和多因素Cox回归，构建预后诊断模型并对模型的生存预测能力进行评价。此外，还将对EMT相关肺腺癌差异表达基因进行功能、通路分析和互作用网络构建，系统揭示其在肺腺癌调控中的分子机制。
3. 研究的方法与步骤
1、从TCGA数据库下载肺腺癌RNA测序（RNA-seq）数据、从GEO数据库下载肺腺癌及正常样本基因芯片数据与相关临床数据，利用limma按照log2FC绝对值大于2与FDR小于0.05的标准筛选出差异基因，取两个数据库的交集，得到在肺腺癌中差异表达的基因，绘制基因表达热图和火山图。
2、对候选基因进行单变量回cox回归，计算cox系数和风险值，缩小候选基因范围，并绘制森林图。
3、根据设定阈值筛选基因进行多变量Cox回归，鉴定出与癌症患者的预后显著相关基因，并得到预后风险模型和风险值函数。
4. 参考文献
[1]Quan Li, Pan Zhang, Huixiao Hu, Hang Huang, Dong Pan, Guangyun Mao and Burong Hu,The DDR-related gene signature with cell cycle checkpoint function predicts prognosis,immune activity,and chemoradiotherapy response in lung adenocarcinoma(2022) 23:190
[2]Zheng Jia-min , Dai Wei, Lu Ye and Pan Xiang-tao，et al.Correlation between C-reactive protein/albumin ratio and prognosis in patients with lung adenocarcinoma[J]2022;50(6)
5. 计划与进度安排
1、第1周～第2周 接受任务，按照指导教师要求查阅资料，撰写开题报告。
2、第3周～第4周 进行数据收集，熟悉相关程序软件，数据的预处理等。
3、第5周～第8周 标准筛选出差异基因，并用TCGA中的RNA-Seq数据验证差异表达，绘制基因表达热图和火山图。
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