1. 研究目的与意义
1.1 肺鳞癌的背景及现状
肺癌位居全球癌症死亡人数的榜首，占男性患者癌症死亡总数27%，女性患者由肺癌导致死亡的约22% [1] 。每年，全球肺癌新增病例估计超过25000例，在所有癌症类型中排名第二，5年生存率仅为18.5%[2,3]。
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，检索肺鳞癌-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鳞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相关肺鳞癌差异表达基因进行功能、通路分析和互作用网络构建，系统揭示其在肺鳞癌调控中的分子机制。
3. 研究的方法与步骤
1、从TCGA数据库下载肺鳞癌RNA测序（RNA-seq）数据、从GEO数据库下载肺鳞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，得到在肺鳞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] Chen W, Zheng R, Zhang S, Zeng H, Xia C, Zuo T, Yang Z, Zou X and He J. Cancer incidence and mortality in China, 2013. Cancer Lett 2017; 401: 63-71.
[2] Nicot C. RNA-Seq reveals the circular RNAs landscape of lung cancer. Mol Cancer 2019; 18: 183.
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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