中文摘要
肝癌是全球恶性肿瘤死亡的重要原因之一，其中肝细胞癌是最常见的原发性肝癌类型，占所有原发性肝癌的90%。在中国，肝细胞癌的发病率和死亡率分别位列恶性肿瘤第四和第三位，属于恶性程度较高的类型。因此，本研究将基于加权平均共表达网络的构建，探究与肝细胞癌进展相关的关键基因，以期为此类肝癌的临床治疗提供有力的帮助。
我们对TCGA中获得的HCC转录组数据以及样本临床信息数据进行了预处理和差异表达分析，并利用加权平均共表达网络筛选出与肝细胞癌进展相关的关键模块。基于前期研究，我们将关键模块的基因和差异基因进行比较，从而确定最佳的关键基因，并运用单因素Cox回归和Lasso回归，构建出预测模型。通过计算关键基因的风险回归系数，我们获得了样本的风险评分，将样本按风险评分进行分组，并进行K-M生存分析。最终，我们采用高低风险分组的差异表达分析、单多因素Cox回归以及对外部验证集进行验证模型等多项评价，证明了所建立的肝细胞癌风险预后模型的良好预测能力。
经过分析，我们发现16905个基因的表达水平存在显著的变化，为此，我们利用超几何分析、功能富集等方法，创建出一个加权的基因共表达网络，从而确定出一些具有重要意义的关键模块。最后，通过对这些关键模块的比较，我们确定出最佳的候选基因。通过使用Cox和Lasso回归技术，我们可以确定重要的基因。我们还可以对这些基因进行K-M生存率测定，比较不同风险水平的表达情况，同时还可以对其他两种方法的结果进行比较，最后通过外部验证来ACK结果的准确性。结果证明低风险患者预后相对高风险患者要好，从而证明了我们所建立的模型具有良好的预后效能。
我们获得了16905个基因的表达值进行差异表达分析，在其基础上构建加权基因共表达网络得到多个模块，并通过超几何分析和功能富集筛选关键模块。将关键模块与差异基因取交可得到候选关键基因。利用单因素Cox及Lasso回归筛选关键基因并建立模型，根据模型将样本进行分组，进行K-M生存分析、高低风险组的差异表达分析以及单、多因素Cox分析以及外部验证集验证等多项评价。结果证明低风险患者预后相对高风险患者要好，从而证明了我们所建立的模型具有良好的预后效能。
经过深入研究，我们发现在HCC的发展历史上，一系列重要的基因起着至关重要的作用，而且它们的表达水平也会对HCC的预后产生重要影响，从而为hcc的诊断、治疗以及预后评估提供重要的参考依据。
关键词：肝细胞癌；WGCNA；关键基因；预后模型
目录
中文摘要I
Abstract II
1、文献综述1
1.1研究背景和国内外研究现状1
1.2研究内容及研究意义2
2、材料与方法4
2.1肝细胞癌数据处理4
2.2差异表达分析及功能富集4
2.2.1差异表达分析4
2.2.2差异基因的功能富集5
2.3基于加权平均共表达网络筛选关键模块及候选关键基因6
2.3.1处理数据格式6
2.3.2软阈值的筛选6
2.3.3识别加权平均共表达模块7
2.3.4加权平均共表达网络的分析7
2.3.5超几何分析筛选出富集到差异基因上的模块7
2.3.6筛选关键模块7
2.3.7筛选候选关键基因8
2.4基于生存分析筛选与HCC进展相关的关键基因建立预后模型8
2.4.1单因素Cox及Lasso回归分析筛选关键基因8
2.4.2建立肝细胞癌风险预后模型9
2.4.3基于模型进行生存分析9
2.5预后模型验证10
2.5.1根据高低风险分组进行差异表达分析并功能富集10
2.5.2单因素cox回归验证肝细胞癌风险模型预后效能10
2.5.3多因素Cox回归验证肝细胞癌风险模型预后效能11
2.5.4 GEO数据集验证集验证预后模型11
3、结果13
3.1肝细胞癌数据处理13
3.2差异表达分析及功能富集13
3.2.1差异表达分析13
3.2.2差异基因的功能富集16
3.3基于加权平均共表达网络筛选关键模块及候选关键基因17
3.3.1处理数据格式17
3.3.2软阈值的筛选18
3.3.3识别加权平均共表达模块19
3.3.4加权平均共表达网络的分析20
3.3.5超几何分析筛选出富集到差异基因上的模块21
3.3.6筛选关键模块21
3.3.7筛选候选关键基因23
3.4基于生存分析筛选与HCC相关的关键基因建立预后模型23
3.4.1单因素Cox及Lasso回归分析筛选关键基因23
3.4.2建立肝细胞癌预后模型25
3.4.3基于模型进行生存分析26
3.5预后模型验证27
3.5.1根据高低风险分组进行差异表达分析并功能富集27
3.5.2单因素Cox回归验证肝细胞癌风险模型预后效能30
3.5.3多因素Cox回归验证肝细胞癌风险模型预后效能31
3.5.4 GEO数据集验证集验证预后模型32
4、讨论33
5、结论35
6、致谢36
7、参考文献37
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