中文摘要
肺癌是常见的恶性肿瘤之一，死亡率高且预后效果较差；经统计约80%的肺部恶性肿瘤被诊断为非小细胞肺癌。肺腺癌(Lung adenocarcinoma，LUAD)在非小细胞肺癌中所占的比例约为40%，其发病率呈现逐年上升的趋势。细胞糖酵解(Glycolysis)过程异常是大多数实体肿瘤的共同特征。在实体肿瘤中，糖酵解与其他癌症相关特征和途径之间的相互作用导致了侵袭性表型和治疗耐药性。同时，肿瘤免疫微环境(Tumor immune microenvironment,TME)中的能量代谢状态也会被糖酵解产物所改变，导致免疫细胞功能受损，为肿瘤细胞的生长、侵袭和转移创造了有利的条件。从肿瘤的角度来看，癌基因和抑癌基因的突变可以根据肿瘤类型影响免疫微环境的改变。
本课题拟定分别从TCGA数据库和MSigDB v2022.1.Hs数据库中获取肺腺癌(LUAD)的表达谱数据和糖酵解Hallmark数据，利用上述数据进行GSEA分析以及一致性聚类处理，绘制生存曲线，按照预后状态划糖酵解状态。从TISIDB数据库中下载28种免疫细胞的参考基因集，采用ssGSEA方法对样本进行分析，并根据各细胞的表达水平对其进行划分。将上述得到的糖酵解样本与免疫样本取交集得到高糖酵解低免疫组、低糖酵解高免疫组和混合组。使用单因素的cox回归分析，获得与患者预后有显著相关的基因，再利用lasso回归分析，将基因之间的共线性剔除，之后进行多因素的cox回归分析构建临床模型。在此基础上，通过GEO数据库中所下载的肺腺癌表达谱数据对结果进行验证。
经过分析我们得到11个肺腺癌相关的糖酵解与免疫生物分子标志基因，即ALDH2、ATOH8、BICDL2、CALB2、IGFALS、KLF15、PIP5K1B、PLEK2、SRCIN1、TDRD10、VIPR1。经过验证发现这些基因大多与肺腺癌生长、转移等生物过程相关。
研究表明，糖酵解和免疫与肺腺癌的发生有显著的关系，但缺少结合二者进行肺腺癌预后模型建立的研究。本课题从糖酵解和免疫两个角度，基于RNA-seq数据识别肺腺癌相关的风险基因，旨在建立显著的预后模型，从而更为细致深入的解释肺腺癌发生机制，为肺腺癌的临床诊治提供新的科研思路。
关键词：肺腺癌；糖酵解；免疫浸润；lasso回归分析；一致性聚类
目录
中文摘要I
Abstract III
1、文献综述1
1.1肺腺癌的研究背景和国内外研究现状1
1.1.1研究背景1
1.1.2国内外研究现状2
1.2研究内容和研究意义3
2、材料与方法4
2.1数据来源4
2.1.1数据来源4
2.1.2数据的预处理5
2.2研究设计流程6
2.2.1基本技术路线6
2.2.2糖酵解及免疫风险基因识别和模型验证7
3、结果11
3.1模型样本组别构建11
3.1.1基于糖酵解状态的样本分组11
3.1.2基于免疫状态的样本分组13
3.1.3糖酵解与免疫不同状态组合的样本划分15
3.2模型构建17
3.2.1单因素cox回归分析17
3.2.2 lasso回归分析17
3.2.3多因素cox回归分析19
3.2.4临床预后预测模型构建19
3.3外部数据集验证22
3.4功能富集分析25
4、讨论29
5、结论31
6、致谢32
7、参考文献33
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