来一波基于干细胞指数的生信分析思路吧！

背景知识：

大多数人类癌症是通过各种遗传和表观遗传学改变的顺序积累，从干细胞和祖细胞群体发展而来的。在肺癌中已经鉴定出了癌症干细胞，但是对肺癌干性缺乏全面的了解，包括肿瘤免疫微环境和肺癌干性之间的相互作用，在这里，我们提供了新颖的干性指数来评估致癌性去分化的程度。我们使用一种创新的一类逻辑回归机器学习算法来提取源自非转化多能干细胞及其分化后代的转录组和表观遗传特征集，建立干细胞指数模型，评估肿瘤干细胞指数在不同亚型、临床特征上分布，以及与预后的关系。进一步，使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）等方法鉴定可能对干细胞指数有重要关联的模块和关键基因，并深入分析这些关键基因可能的功能和参与的通路。为了验证结果的可靠性，将利用另一组独立数据集对这些关键基因进行重复性检验。