研究背景与意义
（一）研究背景
1. 肺癌是全球发病率和死亡率均居首位的恶性肿瘤，非小细胞肺癌占比超85%，多数患者确诊时已达中晚期，5年生存率不足20%，现有靶向治疗存在耐药性、靶点覆盖不全等痛点，亟需从分子层面挖掘新核心调控靶点。
2. 高通量RNA测序技术普及推动肺癌临床样本基因表达谱数据大量积累，为解析疾病机制提供数据支撑，但海量基因数据维度高、噪声大，常规差异分析无法有效挖掘基因间协同调控关系。
3. 基因共表达计算是医学组学数据分析核心技术，通过量化基因表达量协同变化规律，将分散基因整合为功能模块，实现“数据→机制”高效转化，是解析肿瘤分子调控网络的关键工具。
4. 目前共表达计算在肺癌研究中多为单一算法分析，缺乏“数据预处理-相关性分析-网络构建-功能验证”系统性流程，且核心模块与肺癌临床表型（分期、转移、预后）关联研究不足，难以满足精准诊疗需求。
5. 前期预实验已完成50例肺癌患者及20例癌旁正常组织样本收集、RNA测序及初步差异分析，筛选出326个差异基因，为本研究奠定坚实基础。
（二）研究意义
1. 理论意义：明确肺癌核心共表达基因模块及关键调控基因，完善肺癌发生发展分子调控网络理论体系；优化临床样本基因共表达计算标准化流程，为同类恶性肿瘤组学研究提供范式参考。
2. 临床意义：挖掘肺癌潜在诊断biomarker及新型治疗靶点，为早期诊断提供精准指标，为靶向药物研发提供实验依据；明确核心基因与肺癌分期、转移、预后的关联性，为预后评估提供新参考，助力基础研究向临床转化。
3. 技术意义：整合多算法共表达分析策略，提升肺癌组学数据分析准确性与可靠性，为临床肿瘤大数据挖掘提供技术支撑。
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1. 肺癌是全球发病率和死亡率均居首位的恶性肿瘤，非小细胞肺癌占比超85%，多数患者确诊时已达中晚期，5年生存率不足20%，现有靶向治疗存在耐药性、靶点覆盖不全等痛点，亟需从分子层面挖掘新核心调控靶点。
2. 高通量RNA测序技术普及推动肺癌临床样本基因表达谱数据大量积累，为解析疾病机制提供数据支撑，但海量基因数据维度高、噪声大，常规差异分析无法有效挖掘基因间协同调控关系。
3. 基因共表达计算是医学组学数据分析核心技术，通过量化基因表达量协同变化规律，将分散基因整合为功能模块，实现“数据→机制”高效转化，是解析肿瘤分子调控网络的关键工具。
4. 目前共表达计算在肺癌研究中多为单一算法分析，缺乏“数据预处理-相关性分析-网络构建-功能验证”系统性流程，且核心模块与肺癌临床表型（分期、转移、预后）关联研究不足，难以满足精准诊疗需求。
5. 前期预实验已完成50例肺癌患者及20例癌旁正常组织样本收集、RNA测序及初步差异分析，筛选出326个差异基因，为本研究奠定坚实基础。
（二）研究意义
1. 理论意义：明确肺癌核心共表达基因模块及关键调控基因，完善肺癌发生发展分子调控网络理论体系；优化临床样本基因共表达计算标准化流程，为同类恶性肿瘤组学研究提供范式参考。
2. 临床意义：挖掘肺癌潜在诊断biomarker及新型治疗靶点，为早期诊断提供精准指标，为靶向药物研发提供实验依据；明确核心基因与肺癌分期、转移、预后的关联性，为预后评估提供新参考，助力基础研究向临床转化。
3. 技术意义：整合多算法共表达分析策略，提升肺癌组学数据分析准确性与可靠性，为临床肿瘤大数据挖掘提供技术支撑。
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