全世界范围内,食管癌发病率及死亡率分别居恶性肿瘤第八、第五位,而胃癌高居恶性肿瘤发病率第五及死亡率第三位,两种癌症都是危害人类健康的常见恶性肿瘤。研究探讨两种癌症的相关问题,对评价癌症防治效果、延长患者生存时间以及提高其生存质量具有重要的理论意义和实际应用价值。本文以来自《Nature》中Adam J.Bass研究的癌症数据为例,首先应用Kaplan-Meier估计刻画了总体的生存曲线,然后利用单因素Cox模型分析可能影响癌症患者生存状态的临床病理学和人口学因素并作出不同影响因素下患者的K-M生存曲线。本文通过建立多因素Cox比例风险回归模型和加速失效时间模型分析影响癌症患者生存时间的预后因素,研究表明多因素Cox模型中的预后因素为诊断年龄、性别、手术切缘状态、组织学分级、基因倍增和肿瘤分期,加速失效时间模型中的预后因素为诊断年龄、手术切缘状态、Lauren分型、基因倍增、肿瘤分期和肿瘤状态,两种模型都能很好的解释影响患者生存时间的多种因素。本文还将基因风险评分作为影响因素探讨其对Cox模型的影响,通过比较几种不同因素影响下Cox模型的ROC曲线,结果表明纳入基因风险评分后的Cox模型效果更好,最后通过列线图将患者生存时间的预测结果可视化。由于医学上对食管腺癌、食管鳞状细胞癌和胃腺癌的区分还存在一定的难度,为了减小医学上对三种癌症类型进行区分存在的难度,本文采用五种机器学习分类算法对三种癌症类型进行分类并比较分类模型的效果,结果表明随机森林分类效果最好,食管鳞状细胞癌最易区分。近年来与食管癌、胃癌发生有关的癌基因和抑癌基因受到重视,如何扭转或恢复癌基因或抑癌基因的异常改变也成为防治胃癌的研究热点。本文对患者进行了全面的分子分析,并将致癌树模型应用于胃癌和食管癌肿瘤体细胞改变的数据中,为阐明流行病学观察的潜在基因组基础提供了机会;还通过xgboost模型研究了基因突变和基因甲基化与癌症患者的临床病理现象之间的关系,为癌症患者的预后治疗提供更好的帮助。本文最后还根据研究结果对癌症患者的防治提供了一些有效建议。