目的探索晝夜節律基因與肺腺癌（lung adenocarcinoma，LUAD）的發生發展、預后及腫瘤微環境（tumor microenvironment，TME）之間的關系。方法采用癌癥基因組圖譜數據，評估晝夜節律基因集在LUAD中的表達、拷貝數變異和體細胞突變頻率。采用GO、KEGG和GSEA富集分析晝夜節律基因影響LUAD進展的潛在機制。通過Cox回歸、最小絕對收縮和選擇算子回歸、支持向量機遞歸特征消除和隨機森林篩選特征晝夜節律基因并建立預后模型，并在此基礎上構建列線圖預測患者1、3、5年生存率。繪制Kaplan-Meier生存曲線、受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線和時間依賴性ROC曲線評價模型的預測能力，GEO外部數據集進一步驗證預測模型的預測價值。此外，我們還評估了預后模型與免疫細胞和免疫檢查點基因的關聯。最后，利用單細胞RNA測序（single cell RNA sequencing，scRNA-seq）分析預后相關的特征晝夜節律基因與TME中不同免疫細胞群體之間的分子特征。結果晝夜節律差異表達基因主要富集于cGMP-PKG信號通路、脂質與動脈粥樣硬化和JAK-STAT信號通路等相關生物學過程。篩選出7個晝夜節律基因：LGR4、CDK1、KLF10、ARNTL2、RORA、NPAS2、PTGDS，并構建風險評分（RiskScore）模型。根據中位RiskScore，將樣本分為高風險組和低風險組。與低風險組患者相比，高風險組患者預后較差（P<0.001）。免疫學特征分析顯示，低風險組和高風險組免疫細胞浸潤存在差異。大多數免疫檢查點基因在高風險組中的表達水平較高，并且RiskScore與CD276、TNFSF4、PDCD1LG2、CD274和TNFRSF9的表達呈正相關，與CD40LG和TNFSF15的表達呈負相關。通過scRNA-seq分析，RORA和KLF10主要表達于自然殺傷細胞。結論基于7個特征晝夜節律基因的預后模型在預測LUAD患者的生存方面具有一定的預測價值。晝夜節律基因的表達失調可能通過影響TME來調控LUAD的發生、進展以及預后，這為將來從晝夜節律紊亂影響免疫細胞機制的角度尋找治療LUAD的潛在策略提供了可能的方向。
目的 確定肺腺癌（lung adenocarcinoma，LUAD）預后生物學標志物，并據此建立LUAD預后的預測模型。方法 從UCSC數據庫獲取癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas，TCGA）LUAD基因表達量和臨床病理數據，把納入的數據進行綜合生物信息學分析，包括差異表達基因（differentially expressed genes，DEGs）篩選、基因本體功能富集（Gene Ontology，GO）分析、京都基因與基因組百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）分析和基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）。采用Cox分析和最小絕對值收縮和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸構建基因組的風險評估預測模型，并采用列線圖預測患者1年、2年、3年、5年和10年生存率。繪制Kaplan-Meier生存曲線、受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線和時間依賴性ROC曲線評價模型的預測能力。在驗證組中校驗模型。結果 浸潤性LUAD患者不同級別病理亞型間DEGs富集分析結果顯示，280個DEGs主要參與細胞色素P450相關物質代謝、自然殺傷細胞介導的免疫反應、抗原的呈遞和酶活性調節等生物學過程，與腫瘤的發生、發展密切相關。構建5個基因（MELTF、MAGEA1、FGF19、DKK4、C14ORF105）組成的風險預測模型，Cox分析和LASSO回歸顯示，模型的ROC曲線下面積（area under the curve，AUC）值為0.675，時間依賴性ROC曲線1年、3年、5年AUC值分別為0.893、0.713、0.632，表明該預測風險模型具有良好的敏感性和特異性。在驗證組中，校準曲線和一致性指數（C指數）也表明構建的列線圖預測精度較好。結論 5個基因組成的預測模型可作為LUAD患者生存率實用和可靠的預測工具，這可能有助于制定個體化治療的臨床決策，為患者預后預測提供一種新方法。