1. 研究目的与意义
1.1 肺鳞癌的背景及现状
肺癌是全球最常见的癌症，也是发病率最高且最主要的导致死亡的癌症之一[1]。其中，非小细胞肺癌占肺癌病例的约85%[2]。非小细胞肺癌有两种主要的组织学亚型，分别是肺腺癌（LUAD）和肺鳞状细胞癌（LUSC），分别占所有肺癌病例的40%和30%左右[3]。近年来，肺腺癌的治疗取得了长足的进步，但鳞状细胞癌的治疗远远落后。
1.2 肺鳞癌的病因及病状
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，检索肺鳞癌-正常样本对照的转录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Β-CATENIN/WNT相关基因进行表达水平和分类能力评价，构建ROC诊断模型。此外，还将对Β-CATENIN/WNT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MSigDB数据库v7.1（MSigDB）下载并通过Pubmed文献检索获取Β-CATENIN/WNT相关基因。
2、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，使用GEO2R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，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。
3、利用Gepia在线分析Β-CATENIN/WNT相关差异基因表达水平与临床病理特征(T分期、病理分期、临床特征)的相关性和显著性。
4. 参考文献
[1]（ Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2018;68(6):394–424. doi: 10.3322/caac.21492.）
[2] Duma N, Santana-Davila R, Molina JR. Non-small cell lung cancer: epidemiology, screening, diagnosis, and treatment. Mayo Clin Proc. 2019;94(8):1623–1640. doi: 10.1016/j.mayocp.2019.01.013.
[3]Chen Z, Fillmore CM, Hammerman PS, Kim CF, Wong KK. Non-small-cell lung cancers: A heterogeneous set of diseases. Nat Rev Cancer. 2014;14:535–546. doi: 10.1038/nrc3775. .
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。利用Gepia在线分析 Β-CATENIN/WNT相关差异基因表达水平与临床病理特征。
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