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
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