目的:2020年全球肺癌新发病例约220万,在全球恶性肿瘤发病率排名第二位。肺癌现已是全球癌症发病率和癌症相关死亡的主要原因。肺癌在组织学分类上可分为非小细胞肺癌（nonsmall-cell lung cancer,NSCLC）及小细胞肺癌,其中非小细胞肺癌占80%～85%,而肺腺癌（1ung adenocarcinoma,LUAD）是NSCLC最常见的亚型,约占40%。现研究发现癌症中存在一组与生理学干细胞相似的细胞群,它是导致肿瘤发生、发展、转移、耐药、复发等恶性生物学行为的重要原因,称之为肿瘤干细胞（cancer stem cells,CSCs）。近年来,基于基因表达的干性指数（m RNAsi）概念被引入来衡量CSCs的干性特征。并且越来越多的证据发现,m RNAsi与几种癌症的进展显著相关,但阐明m RNAsi与LUAD预后之间关系的相关文献较少。因此,本研究基于TCGA数据库探索分析m RNAsi在LUAD中的作用,进一步寻找影响患者预后的因素,以研究更多的诊断及治疗策略来改善LUAD患者的预后。方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中下载566个LUAD样本（TCGA,Pan Cancer Atlas）的基因表达数据和相应的临床数据,用R语言相关脚本及函数对数据进行整理。运用Tathiane M.马耳他的逻辑回归的方法（OCLR）计算每个样本的m RNAsi。分析m RNAsi与患者临床特征及预后间的关系。同时可运用GO富集分析和单样本基因集富集（ss GSEA）分析来定义差异基因参与LUAD的生物学过程,探寻影响LUAD的预后基因,分析m RNAsi与生物学过程之间的联系。通过我们建立两组能够预测临床患者的OS与DSS的nomograms列线图来评价LUAD患者临床预后效果。结果:与基因表达相关的m RNAsi与肺腺癌患者的临床特征,预后存在相关性,并且通过富集分析可发现胶原分解代谢过程与LUAD患者的OS和DSS均显著相关。同时我们找到了一个与预后相关的8基因（ITGB1,CTSL1,FURIN,MMP14,ADAMTS3,COL19A1,COL13A1,MMP19）序列。将样本根据风险评分分为两组,其中低风险组比高风险组显示出更长的OS和DSS。进行多变量Cox回归分析发现风险评分与患者性别、年龄、吸烟史、肿瘤分期表达水平相关。研究表明可通过绘制两个具有风险评分、m RNAsi和临床特征的预后nomograms列线图,来预测肺腺癌患者OS和DSS。结论:基于m RNAsi本研究初步获取了m RNAsi与肺腺癌患者的临床特征,及其与预后的联系,发现了参与胶原蛋白分解代谢过程的差异基因,同时并建立了稳定的预后模型,对LUAD的风险分层、生存预测具有一定价值,也为LUAD在基因靶向治疗方面提供了新的思路。