肺腺癌是一种动态多样的疾病，无论是发病率还是死亡率都居于恶性肿瘤的前列。在临床上分为四个阶段，早期缺乏特异性状，很难进行准确诊断。肺腺癌的发生发展过程中需要多种基因和蛋白质的调控参与。本论文基于多平台芯片数据，利用多种生物信息学方法对肺腺癌不同阶段的基因表达和功能进行分析研究。
　　本论文在ArrayExpress数据库下载全部关于肺腺癌分期的多平台基因芯片表达谱数据，对不同平台表达谱数据进行质量控制、预处理和探针注释，再使用经典贝叶斯方法进行数据整合，并根据临床分期信息划分得到正常及肺腺癌不同阶段的基因表达数据。第一，差异表达分析，对差异表达基因进行功能富集，并对每个阶段的差异表达基因构建蛋白互作网络。第二，构建基因共表达网络，对基因共表达网络聚类得到的模块基因进行功能富集，进一步分析模块中差异表达基因的分布并使用度分布挖掘模块核心基因。最后，对基因表达差异分析结果与基因共表达网络结果进行分析，挖掘肺腺癌不同阶段的基因与功能。
　　经过基因表达差异分析、蛋白互作网络分析和基因共表达网络分析，在肺腺癌4个不同阶段挖掘到一些重要的通道和关键基因。如关键基因IL6、EGF、EZH2、SPP1、CAV1、KIF11、FGFR4、AGER、TOP2A、CCNB1、BIRC5、KIF2C、CDC20、AURKB、HABP2、TWIST1、NOTCH4、NFIX、CBX7、B3GALNT1、GDF15、FGF2、MMP9、RRM2等与肺腺癌的发生和发展密切相关。细胞周期通路和ECM受体相互作用通路在肺腺癌4个阶段都显著富集，而p53信号通路和PI3K-Akt信号通路则在肺腺癌Ⅱ期和Ⅲ期显著富集。基因表达量的变化(上调或下调)会激活或抑制信号通路，进而对疾病的发生或发展起到一定作用。
　　本论文成功对多平台芯片表达数据进行整合，并使用表达差异分析、蛋白互作网络及基因共表达网络多种生物信息学方法对肺腺癌不同阶段进行基因表达及功能分析，并挖掘得到关键基因及功能通路。这些关键基因和功能通路与肺腺癌肿瘤细胞浸润和迁移相关，是影响肺腺癌疾病发生发展的重要因素，可以作为有前途的预后生物标志物和潜在的癌症治疗靶点，为进一步研究肺腺癌的发病机制和疾病分期提供了研究方向。