# 论文模板（Manuscript Outline）

> 对应教程第 13 章。此模板为"焦亡相关基因 × 肝细胞癌 × 预后模型"示例论文的写作骨架，
> 各节占位符用【】标出，完成分析后逐项替换为真实数据与结果。
> 写作纪律：数字必须与 results/ 中真实输出一致；推测明确标注；局限如实写。

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## Title（题目，暂定）

**Identification and validation of pyroptosis-related genes as prognostic biomarkers in hepatocellular carcinoma based on public databases**

备选：
- A pyroptosis-related gene signature for prognosis prediction in hepatocellular carcinoma: a bioinformatics analysis based on TCGA and GEO
- Comprehensive analysis of pyroptosis-related genes in hepatocellular carcinoma: expression, prognosis, and immune landscape

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## Abstract（摘要，300 词内四段式）

- **Background**: 【HCC 疾病负担 1-2 句；焦亡与肿瘤的关联 1-2 句】
- **Methods**: 【数据：TCGA-LIHC（371 tumor + 50 normal）+ GSE14520 验证；方法链一句话：limma 差异分析 → GO/KEGG 富集 → PPI/hub → 生存与 LASSO 风险模型 → 独立验证】
- **Results**: 【关键数字：X 个差异焦亡基因；Y 个 hub 基因；风险模型 AUC；HR 等】
- **Conclusion**: 【焦亡基因风险模型可预测 HCC 预后，为个体化治疗提供潜在靶点】

**Keywords**: hepatocellular carcinoma; pyroptosis; prognosis; TCGA; GEO; bioinformatics

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## 1. Introduction（引言，500-800 词，漏斗结构）

1. **宽**：HCC 流行病学与治疗困境（全球高发、诊断晚、预后差）【引用 2-3 篇】
2. **窄**：焦亡机制概述（GSDMD/GSDME、炎症小体、IL-1β/IL-18）与肿瘤双重角色（促炎抗肿瘤 vs 促癌微环境）【引用焦亡综述 2-3 篇】
3. **更窄**：现有研究缺口——焦亡相关基因在 HCC 中的系统表达模式、预后价值与风险模型尚缺乏综合评估【引用相关焦亡×肿瘤研究 2-3 篇】
4. **最窄**：本研究目的（系统分析 + 预后模型 + 独立验证）

## 2. Materials and Methods（方法，600-1000 词）

### 2.1 数据获取
- TCGA-LIHC：表达（HTSeq-FPKM）+ 临床，下载来源（UCSC Xena / GDC），下载日期【YYYY-MM-DD】
- GSE14520：GEO accession、平台【GPL3921】，样本数【N】
- 焦亡基因集：来源文献【作者, 年份】，共【K】个基因（补充表列出）

### 2.2 差异表达分析
- limma（R 包版本【】）；|log2FC|>1；adj.P<0.05（BH 校正）

### 2.3 功能富集
- clusterProfiler（版本【】）；GO（BP/CC/MF）+ KEGG（hsa）；qvalueCutoff=0.05；GSEA（排序指标【】，FDR<0.25）

### 2.4 PPI 与 hub 基因
- STRING（版本 v【】，confidence≥0.4）；Cytoscape（版本【】）+ cytoHubba（MCC 算法，取前【20】）

### 2.5 生存分析与风险模型
- 分组：中位数/最佳截点（说明方法）；KM+log-rank；单因素→多因素 Cox（校正：年龄、性别、分期）
- LASSO（glmnet，10 折交叉验证，lambda.min）；风险评分公式
- timeROC：1/3/5 年 AUC

### 2.6 独立验证
- GSE14520 重复：hub 基因表达验证 + 风险模型 KM/AUC

### 2.7 统计软件
- R【4.x】+ 包版本列表（sessionInfo）

## 3. Results（结果，1000-1500 词，一段一图）

- **3.1 差异表达焦亡基因**（Figure 2）：X 个差异焦亡基因（上调/下调各多少）；热图/PCA 分离
- **3.2 功能富集**（Figure 3）：显著富集的 GO 条目与 KEGG 通路（列出 top 通路名）
- **3.3 PPI 与 hub 基因**（Figure 4）：网络特征；MCC top hub 基因列表
- **3.4 单基因生存分析**（Figure 5A）：hub 基因与 OS 的关系（KM P 值、单因素 Cox HR）
- **3.5 多因素 Cox**（Figure 5B / Table 2）：校正后独立预后因素
- **3.6 LASSO 风险模型**（Figure 5C-D）：选中的基因与系数；训练集 KM 分层
- **3.7 模型评估**（Figure 5E-F）：1/3/5 年 ROC（AUC 值）
- **3.8 独立验证**（Figure 6）：GSE14520 中的表达验证 + 模型验证结果

## 4. Discussion（讨论，700-1000 词，四层）

1. 重述主要发现（1 段）
2. 与文献对话：与既往焦亡×HCC 研究的一致/差异点
3. 机制解释（标注"推测，需实验验证"）：hub 基因（如 GSDMD）在肿瘤微环境/免疫调节中的可能角色
4. 局限性与展望：
   - 纯生信分析，缺乏实验验证（qPCR/WB/功能实验为未来方向）
   - 队列偏倚（TCGA 人群、治疗信息不完整）
   - 风险模型临床应用需前瞻性验证
   - 可扩展：单细胞测序、多癌种泛癌分析、免疫浸润细化

## 5. Conclusion（结论，2-3 句）

【本研究系统评估了焦亡相关基因在 HCC 中的表达与预后价值，构建并验证了预后风险模型，为 HCC 预后评估与潜在治疗靶点提供了生信依据。】

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## Figures（图件清单）

| Figure | 内容 | 数据来源（results/ 或 figures/） |
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| Figure 1 | 技术路线图 | figures/fig01_technical_route.png（示意） |
| Figure 2 | 差异表达（火山图/热图/PCA） | figures/R_volcano.png, R_heatmap.png, R_pca.png |
| Figure 3 | GO/KEGG 富集 | figures/R_go_dotplot.png, R_kegg_dotplot.png |
| Figure 4 | PPI 网络 + hub 基因 | figures/R_ppi_igraph.png / Cytoscape 导出 |
| Figure 5 | KM / 森林图 / LASSO / ROC | figures/R_km_curve.png, R_forest_plot.png, R_roc.png |
| Figure 6 | 独立验证 | figures/R_validation_boxplot.png 等 |

## Tables（表格清单）

| Table | 内容 | 数据来源 |
| --- | --- | --- |
| Table 1 | 患者临床特征（TCGA-LIHC） | 由临床数据整理 |
| Table 2 | 多因素 Cox 回归 | results/paper_table_multivariate_cox.csv（模板） |
| Supplementary 1 | 焦亡基因列表 | 文献补充材料 |

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## 自查清单（投稿前逐项核对）

- [ ] 每个数字都能在 results/ 中找到（数字一致性核对）
- [ ] 焦亡基因集有明确文献出处
- [ ] Methods 写清 accession、版本、参数（可复现）
- [ ] 独立验证结果已包含
- [ ] 局限性段落已写（不回避）
- [ ] 图 300 dpi、图注含统计方法与 n
- [ ] 参考文献格式符合目标期刊要求（用 Zotero/EndNote 管理）
- [ ] 全文查重与语言润色（英文期刊）
