摘要
随着高通量测序技术的迅速发展，基因表达数据在生物医学研究中得到了广泛应用。
生存分析作为研究疾病预后和治疗效果的重要统计方法，结合基因表达数据构建的Cox模型能够有效识别与生存时间相关的关键基因，为疾病的个体化诊疗提供科学依据。
本文首先介绍了Cox比例风险模型和基因表达数据分析的基本概念，然后综述了基于基因表达数据的Cox模型在特征选择、模型构建、预测评估等方面的研究现状，并对现有研究中存在的问题和挑战进行了探讨，最后展望了该领域的未来发展方向。
关键词：Cox比例风险模型；基因表达数据；生存分析；特征选择；模型构建；预测评估
恶性肿瘤、心血管疾病等重大疾病严重威胁着人类的生命健康，精准预测疾病风险、制定个体化治疗方案是提高患者生存率和生活质量的关键。
生存分析作为研究个体生存时间及其影响因素的重要统计方法，在生物医学领域得到了广泛应用。
其中，Cox比例风险模型是生存分析中最常用的半参数模型，其优点在于无需预先设定生存时间的分布，能够有效处理删失数据，并能分析多个因素对生存时间的影响。
近年来，随着高通量测序技术的快速发展，基因表达数据分析成为了生物医学研究的热点领域。
基因表达水平的变化与疾病的发生发展密切相关，通过分析基因表达数据，可以识别与疾病预后、治疗反应等相关的关键基因。
将基因表达数据纳入Cox模型，构建基于基因表达数据的Cox模型，能够更准确地预测个体生存风险，为疾病的精准诊疗提供重要的参考依据。
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