基于WGCNA分析和SVM建模对轻度认知功能障碍患者血液基因生物标志物的筛选研究

目的： 分析轻度认知功能损害（mild cognitive impairment,MCI）患者的外周血表达谱数据,寻找MCI的基因生物标志物。 方法： 从GEO数据库下载GSE63063表达谱数据,采用加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）明确与MCI相关的共表达模块,对最显著的模块进行功能富集分析,利用STRING数据库构建模块的蛋白互作（protein-protein interaction,PPI）网络,识别网络中的Hub基因,基于支持向量机（support vector machine,SVM）建立MCI的诊断模型,并进行受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）分析,检测其诊断能力。 结果： 通过WGCNA分析,发现9个与MCI相关的共表达模块,brown模块与MCI的相关性最强。通过MCC算法筛选出每个模块的前15个Hub基因,其中brown模块的Hub基因诊断能力最高,在训练集及验证集中的ROC曲线下面积分别为0.864、0.789。 结论： brown模块的Hub基因可成为诊断MCI的潜在生物学标志物。     

乳腺癌中KIF4A基因表达的临床意义及基因富集分析

目的 探讨驱动蛋白超家族4A （kinesin family member 4A,KIF4A）在乳腺癌中的表达及与临床病理特征、预后的关系。方法 利用GEO数据库的GSE3494公共数据集和TCGA数据库的乳腺癌样本及其临床资料,采用χ²检验进行KIF4A与临床病理特征的相关性分析,Kaplan-Meier法进行生存分析。通过基因富集分析预测乳腺癌中高表达KIF4A所富集的基因集。结果 KIF4A在不同Elston组织学分级和TNM分期的乳腺癌肿瘤样本中表达差异有统计学意义（P=0.000）。GSE3494和TCGA数据库中KIF4A与ER水平、PR水平均显著相关（P=0.000）;与年龄仅TCGA数据库分析结果差异有统计学意义（P=0.000）。此外,GSE3494数据集中,KIF4A与肿瘤大小、淋巴结浸润均显著相关（P=0.000）;TCGA数据库中,KIF4A仅与T分期显著相关（P=0.000）,与N分期（P=0.081）、M分期（P=0.372）均不相关。KIF4A高表达的乳腺癌患者预后较差,其疾病特异生存期（P=0.001）和总体生存率（P=0.005）均远低于KIF4A低表达患者,且富集了与细胞分裂、细胞周期调控、DNA复制及DNA损伤修复有关的基因集。结论 KIF4A与乳腺癌多个临床病理指标相关,可作为潜在的乳腺癌预后标志物和治疗靶标进一步研究。     

ITGA2基因在胰腺癌中表达和临床意义的生物信息学分析

目的：　通过生物信息学方法研究ITGA2（integrin alpha-2）基因在胰腺癌中的表达情况、表达与预后的关系、表达与临床病理特征的关系,并进一步预测ITGA2的生物学功能。方法：　使用GEPIA在线工具分析肿瘤基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）中ITGA2基因在胰腺癌组织和正常组织中的表达差异,并回顾性分析表达水平与生存预后的关系。利用LinkedOmics数据库筛选ITGA2在胰腺癌中的共表达基因列表,在WebGestalt数据库中分析生物学功能。下载TCGA数据库中胰腺癌患者临床信息和ITGA2表达数据,分析ITGA2表达量与临床病理特征的关系,研究影响胰腺癌生存预后的危险因素。结果：　ITGA2在胰腺癌组织中显著高表达（P<0.05）;与低表达患者相比,ITGA2高表达的胰腺癌患者的总体生存期（log-rank P=0.002）、无病生存期（log-rank P=0.004）明显降低。利用LinkedOmics找出278个与ITGA2共表达的基因,GO分析显示这些基因主要参与细胞黏附、细胞间连接组成、细胞骨架形成等生物过程;KEGG分析显示显著富集于黏着斑、黏附连接、紧密连接、肌动蛋白细胞骨架的调节、肿瘤蛋白聚糖等通路。ITGA2表达水平与肿瘤分期（χ²=6.380,P=0.036）、肿瘤大小或侵袭范围（χ²=5.214,P=0.022）、肿瘤分化程度（χ²=11.998,P=0.002）显著相关具有统计学意义。Cox回归分析结果显示,ITGA2表达水平是影响胰腺癌患者预后的独立危险因素（HR=1.888,95%CI=1.021~3.490,P=0.043）。结论：　ITGA2基因与胰腺癌发生发展密切相关,可作为临床判定胰腺癌预后的标志物,并有成为肿瘤治疗靶点的潜力。     

筛选与探讨乳腺癌的关键生物标志物及预后价值

目的 基于生物信息学方法筛选乳腺癌的关键生物标志物，并分析其预后价值。方法 利用TCGA和GEO数据库筛选乳腺癌的共有差异表达基因；DAVID数据库对差异基因进行GO和KEGG富集分析；单因素和多因素Cox分析获得具有显著预后价值的基因；利用UALCAN在线工具对关键基因进行病理特征分析。结果 从TCGA和GEO数据库中分别获得1566和231个差异基因；通过共表达分析得到140个共有的差异表达基因；单因素和多因素Cox回归分析中发现S100B和TFF1在乳腺癌中具有独立预后价值；临床病理特征分析结果显示，S100B和TFF1在乳腺癌组织中的表达与其患者的性别、分期、淋巴结转移、TP53突变等均有显著差异。结论 S100B和TFF1可作为关键生物标志物影响乳腺癌的发生和发展。     

结直肠癌差异基因筛选及功能预测

目的 基于美国癌症肿瘤基因图谱（TCGA）数据库分析结直肠癌组织及正常组织的差异表达基因,并探讨其相关分子机制。方法 从TCGA数据库下载所有结直肠癌中mRNA转录组数据。共包含样本740例,其中,结直肠癌组织为571例,正常组织为169例。在R语言环境下,采用edge R工具包处理数据,得到差异表达基因。利用DAVID数据库对差异表达的前1 000个基因进行GO分析及KEGG通路富集分析。对显著差异表达的前200个差异表达基因进行分析,基于Cysctoscape绘制蛋白互作网络图。比较关键基因在癌组织及正常组织中的表达水平。以关键基因的中位表达水平为界值,将关键基因分为高表达组与低表达组,比较高表达组与低表达组的生存情况。结果 共筛选出5 073个差异表达基因,其中,上调基因2 136个,下调基因2 937个。GO分析结果显示,其生物过程主要在细胞增殖、转运、rRNA加工、受体介导的内吞作用等功能富集。KEGG富集分析结果表明,差异表达基因的信号通路主要有细胞周期、转录失调、胆汁分泌、甲状腺激素信号通路、血小板活化等信号通路。筛选出的前7位关键基因为PLK1、BRD4、EHMT2、HIST2H4B、PRPF19、SUV39H1、TRIM28。进一步分析显示,癌组织中PLK1、PRPF19、SUV39H1表达均高于正常组织（P <0.05）。从生存分析曲线可知,PLK1和SUV39H1高表达组总生存时间与低表达组比较,差异无统计学意义（P >0.05）;HIST2H4B低表达组总生存时间高于HIST2H4B高表达组（P <0.05）。结论 基于TCGA数据库分析出PLK1在结直肠癌组织中高表达,其参与细胞增殖、有丝分裂细胞周期的G2/M转换等生物过程,通过P53信号通路发挥作用,在结直肠癌的发生、发展中起重要作用,有望成为诊断结直肠癌的肿瘤标志物。     

基于生物信息学方法筛选结直肠癌转移的相关基因

目的：　应用生物信息学对基因芯片数据进行分析,探讨结直肠癌的转移机制,寻找潜在的转移及预后标记物。方法：　从GEO数据库选取GSE41568、GSE68468进行分析,使用R语言limma包筛选结直肠原发癌与转移瘤之间的差异基因,获得2个数据集的共同差异基因;运用clusterProfiler包进行功能富集分析并进行可视化;通过STRING数据库、Cytoscape软件进行蛋白质互作网络分析及关键模块的筛选;使用TCGA数据库的结直肠癌数据对差异基因进行表达分析和生存分析。结果：　共筛选出108个共同差异基因;通过基因富集分析发现,差异基因主要富集在补体及凝血级联等通路及生物学过程中;通过蛋白质互作网络分析发现3个关键模块;基于TCGA数据对共同差异基因分析发现,CLCA1、COLEC11、FCGBP、PDZD2、SERPINA1、SPINK4共6个基因在Ⅰ-Ⅱ和Ⅲ-Ⅳ期结直肠癌的表达有显著差异（P<0.05）,并且与结直肠癌的预后显著相关（P<0.05）。结论：　通过生物信息学筛选出108个共同差异基因及3个关键模块,并得到6个预后相关基因,为研究结直肠癌的转移机制及预后、靶向治疗提供了一定的理论支持。     

基于生信分析对脓毒症相关性脑病中神经炎症相关核心基因的筛选

目的：通过生信分析筛选脓毒症相关性脑病（sepsis associated encephalopathy,SAE）中小胶质细胞介导神经炎症的核心基因,并通过体外细胞学实验验证。方法：从基因表达综合数据库（gene expression omnibus,GEO）中获取脓毒症患者外周血全转录组测序数据集 GSE65682 以及体外脂多糖（lipopolysaccharides,LPS）诱导小胶质细胞活化模型基因芯片数据集 GSE103156。采用加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）筛选GSE65682数据集中与脓毒症临床诊断显著相关的模块,与GSE103156数据集中LPS处理前后小胶质细胞的差异表达基因（differentially expressed gene,DEG）相交,利用基因本体论（gene ontology,GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG）对DEG进行功能富集分析。采用STRING构建蛋白质-蛋白质相互作用网络、Cytoscape以及Lasso回归分析筛选核心基因。构建LPS诱导BV2小胶质细胞活化体外细胞模型,采用实时荧光定量PCR（quantitative real-time PCR,RT-qPCR）检测基因表达;采用慢病毒载体法过表达组蛋白去乙酰化酶9（histone deacetylase 9,HDAC9）,Western blot检测炎症相关分子表达。结果：WGCNA 分析得到 GSE65682 数据集中与脓毒症临床诊断相关的 9 个模块、共 332 个基因,通过 Limma 分析得到 GSE103156数据集中LPS刺激前后小胶质细胞的1 272个DEGs,二者取交集后得到18个交集基因,进一步采用Lasso回归分析筛选得到4个枢纽基因分别为七跨膜G蛋白偶联受体183（G protein-coupled receptor 183,GPR183）、HDAC9、烟酰胺腺嘌呤二核苷酸激酶（nicotinamide adenine dinucleotide kinase,NADK）、富含亮氨酸重复蛋白25（leucine rich repeat containing 25,LRRC25）。RT-qPCR 结果证实在LPS刺激的小胶质细胞炎性活化模型中,Gpr183和Hdac9基因的mRNA表达下调、Lrrc25表达上调,而Nadk表达无明显变化;Western blot显示过表达HDAC9可促进LPS诱导小胶质细胞促炎因子白介素（interleukin,IL）-1β、诱导型一氧化氮合酶（inducible nitric oxide synthase ,iNOS）的表达、促进JAK1-STAT3磷酸化。结论：本研究利用生物信息学筛选得到SAE中小胶质细胞介导神经炎症的4个关键基因,并初步证实HDAC9对于小胶质细胞具有促炎活性,为SAE的机制研究提供了新的思路和数据。     

基于加权基因共表达网络对胎儿生长受限发病机制的分析诊断标记物筛选

目的 宫内生长受限(IUGR)发病原因复杂,其发生机制也受多因素影响。文中利用加权基因共表达网络(WGCNA)分析IUGR机制,并寻找可能的诊断标志物。方法 从基因表达综合数据库(GEO)下载GSE100415和GSE12216数据集,利用WGCNA分析与IUGR相关的模块,对模块内的基因进行生物学功能(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)和疾病本体论(DO)富集分析,并且联合蛋白相互作用(PPI)得出诊断标志物的候选基因。用ROC曲线对候选基因的预测能力进行探索。为进一步验证生物信息学结果,用PT-qPCR检测17例胎儿生长受限胎盘组织和16例正常胎盘组织中的候选基因的表达水平。结果 WGCNA共表达网络表明,blue模块与IUGR密切相关,通过筛选blue模块基因得到PKM、LDHA、HK2、PIK3CB、OCRL共5个候选基因。RT-qPCR结果提示胎儿生长受限胎盘组织中HK2、PIK3CB和OCRL的表达水平均显著低于正常胎盘组织(P<0.05)。结论 通过WGCNA分析方法,筛选出与IUGR相关的枢纽模块,其中HK2、PIK3CB和OCRL可能作为潜在的诊断标记...     

长药隔重楼化学成分研究

目的 研究长药隔重楼Paris polyphylla var. pseudothibetica根茎中的化学成分,为阐明其有效成分及扩大重楼属植物的药用资源提供科学依据。方法 利用正相硅胶柱色谱、葡聚糖凝胶Sephadex LH-20、正反相制备色谱等手段进行分离纯化,并通过¹H-NMR、¹³C-NMR、ESI-MS等波谱技术进行结构鉴定。结果 从长药隔重楼中分离得到了12个化合物,分别鉴定为：薯蓣皂苷元（1）、薯蓣皂苷元-3-O-α-L-呋喃阿拉伯糖基-(1→4)-[α-L-吡喃鼠李糖基-(1→2)]-β-D-吡喃葡萄糖苷（2）、偏诺皂苷元-3-O-α-L-呋喃阿拉伯糖基-(1→4)-β-D-吡喃葡萄糖苷（3）、偏诺皂苷元-3-O-α-L-呋喃阿拉伯糖基-(1→4)-[α-L-吡喃鼠李糖基-(1→2)]-β-D-吡喃葡萄糖苷（4）、偏诺皂苷元-3-O-α-L-吡喃鼠李糖基-(1→4)-α-L-吡喃鼠李糖基-(1→4)-[α-L-吡喃鼠李糖基-(1→2)]-β-D-吡喃葡萄糖苷（5）、β-谷甾醇（6）、豆甾醇（7）、胡萝卜苷（8）、豆甾醇-3-O-β-D-吡喃葡萄糖苷（9）、山柰酚（10）、β-蜕皮激素（11）、蔗糖（12）。结论 化合物1～9为首次从该植物中分离得到。     

利用CRISPR/Cas9系统建立叉头框G1基因敲除的人胚胎干细胞系

目的 采用成簇的规律间隔的短回文重复序列及其相关蛋白9（CRISPR/Cas9）基因编辑技术构建叉头框G1（FOXG1）基因敲除的人胚胎干细胞系,研究FOXG1基因在人胚胎干细胞早期神经诱导过程中的作用。方法 利用CRISPR/Cas9基因编辑技术,通过转染2个向导RNA（gRNA）诱导人胚胎干细胞FOXG1基因的大片段敲除,经单克隆筛选、测序分析和蛋白质印迹分析验证获得FOXG1基因敲除的人胚胎干细胞;通过细胞免疫荧光染色、qRT-PCR检测FOXG1基因敲除前后细胞在早期神经诱导过程中关键标志物配对框基因6（PAX6）、性别决定区Y框蛋白2（SOX2）和正小齿同源物2（OTX2）的表达。结果 利用CRISPR/Cas9基因编辑技术成功获得FOXG1基因大片段缺失的人胚胎干细胞,细胞免疫荧光染色、qRT-PCR结果均显示人胚胎干细胞早期神经诱导过程中的关键标志物PAX6、SOX2和OTX2的表达并未受FOXG1缺失的影响。结论 通过2个gRNA共转染可以快捷地诱导人胚胎干细胞FOXG1基因的大片段敲除。FOXG1基因缺失并不影响人胚胎干细胞的早期神经诱导。     

通过加权基因共表达网络分析法探索胰腺癌特异表达的关键基因及表达网络

目的 通过使用加权基因共表达网络分析(WGCNA)法研究胰腺癌潜在的分子机制,并寻找关键基因。方法 从肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库中获得胰腺癌和对照组的基因表达数据。通过limma包在R中识别差异表达的基因(DEGs)。采用WGCNA构建胰腺癌的基因共表达网络,并识别共表达模块,进行蛋白质相互作用(PPI)分析,及进行关键基因的筛选。结果 共鉴定出胰腺癌106个DEGs,通过WGCNA分析,确定了一个关键模块(MEpurple)。进一步筛选出10个关键基因,包括PKP3, EPCAM, RAB25, CBLC, AP1M2, PRP15L, B3GNT3, ESRP1, AGR2, ARHGEF16。结论 WGCNA法可以识别出与胰腺癌相关的模块和基因,为进一步研究胰腺癌发生发展的分子机制以及靶向治疗提供理论依据。     

加权基因共表达网络挖掘并验证调控前列腺癌转移的枢纽基因

目的 通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）挖掘并验证前列腺癌转移的关键枢纽基因。方法 对前列腺癌全基因组芯片GSE6919进行主成分分析（PCA）,通过R语言分析差异表达基因（DEGs）;利用WGCNA构建基因共表达网络并筛选关键基因;在 TCGA 公共数据中分析基因表达量及其与患者预后的关系;设计和验证针对转移相关的关键基因HNRNPA2B1的小分子干扰片段,通过MTT、流式细胞术、克隆形成、Transwell等实验验证其对前列腺癌细胞系生长、凋亡、克隆形成、迁移和侵袭的影响。结果 PCA分析显示癌转移组和原位及癌旁组明显分开聚类,基因表达差异显著。WGCNA分析得到与癌转移组密切相关的模块,与干细胞分化、氨基酸代谢及免疫反应密切相关。进一步筛选得到与前列腺癌发生相关的（BDH1、PAK4、EXTL3）和转移相关的（NKTR、CTBP2、HNRNPA2B1）6个枢纽基因,在TCGA数据库中有表达差异,且与患者的总生存期相关。Western blotting结果显示HNRNPA2B1小分子干扰成功;干扰片段转染PC3及LNCap细胞,MTT实验结果显示沉默HNRNPA2B1可抑制前列腺癌细胞的生长,流式细胞术结果显示沉默HNRNPA2B1可诱导细胞凋亡,克隆形成实验显示沉默HNRNPA2B1可抑制其克隆形成,Transwell实验显示沉默HNRNPA2B1显著抑制前列腺癌细胞的迁移和侵袭（P<0.05）。结论 发现前列腺癌发生相关的BDH1、PAK4、EXTL3和转移相关的NKTR、CTBP2、HNRNPA2B1 6个枢纽基因,为前列腺癌调控机制的研究提供了新思路。     

加权基因共表达网络分析在鉴定卵巢癌干细胞特性关键基因的应用

目的 探讨关键干细胞特性基因在卵巢癌的诊断和治疗中的意义.方法 加权基因共表达网络分析(WGCNA)方法筛选出关键模块和基因;基因集富集分析(GSEA)和单细胞测序数据分析关键基因上调组高表达的信号通路;pRRophetic预测卵巢癌的化疗药物的敏感性;流式细胞术检测SKOV3细胞和肿瘤干细胞中CD44及CD117的表...     

基于TCGA数据库及分子对接探讨黄芪治疗胃癌的作用机制

目的 探讨黄芪治疗胃癌的作用机制。方法 通过中药系统药理学数据库和分析平台检索黄芪的化学成分及作用靶点。癌症基因组图谱数据库下载胃癌基因表达谱及临床特征数据,采用加权基因共表达网络分析（weighted correlation network analysis,WGCNA）识别胃癌共表达模块。将黄芪的作用靶点与胃癌共表达模块、差异基因取交集。STRING数据库构建蛋白质–蛋白质相互作用（protein-protein interaction,PPI）网络并提取黄芪改善胃癌预后的潜在靶点。通过GSE54129数据集、人类蛋白质图谱数据库、分子对接对潜在靶点进行验证。结果 共检索到黄芪有效活性成分16个及对应靶点190个;筛选得到差异表达基因2694个,其中上调基因1124个,下调基因1570个;构建的WGCNA共表达网络发现青绿色模块与胃癌有显著而稳定的相关性,构建韦恩图得到黄芪改善胃癌预后的27个差异表达基因。PPI网络鉴定得到10个关键基因,其中,微囊蛋白1(caveolin 1,CAV1)、前列腺素E2受体EP3亚型（prostaglandin E2 receptor EP3 su...     

生物信息学方法分析与宫颈癌有关联的基因

目的 通过TCGA和GEO数据库筛选与宫颈癌相关的关键基因,探讨其分子机制及临床意义。方法 通过TCGA和GEO数据库获取宫颈癌的基因表达谱数据,采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)获取宫颈癌与正常宫颈组织差异表达基因(DEGs),对DEGs进行富集分析、蛋白-蛋白互作网络(PPI)分析并识别关键基因,进一步对关键基因与预后及蛋白表达、以及与宫颈癌免疫浸润的关系进行分析。结果 通过TCGA与GEO数据库中共得到88个宫颈癌DEGs, GO分析发现大部分基因与核染色体减速分裂、核染色体分裂、染色体集缩、核染色体等相关;KEGG信号通路分析发现宫颈癌DEGs参与了细胞周期、DNA复制、卵母细胞减数分裂、p53信号通路、同源重组等信号通路。鉴定出20个宫颈癌关键基因,仅有丝分裂阻滞缺陷2样蛋白1(MAD2L1)低表达患者的总生存期(OS)长于MAD2L1高表达患者(P=0.013),但MAD2L1高表达患者的无病生存期(DFS)与低表达患者差异无统计学意义(P>0.05),宫颈癌组织中MAD2L1蛋白高于正常组织。TIMER在线软件分析显示,MAD2L1与肿瘤的免疫浸润水平均相关(...     

于WGCNA的尿道下裂相关基因鉴定分析

目的 利用基因共表达权重网络（weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）探索与尿道下裂发病相关的潜在基因。方法 利用WGCNA算法将数据集GSE35034处理并构建基因共表达权重网络,筛选出与尿道下裂相关性最高的模块,通过基因本体论（gene ontology,GO）、京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）对模块中的基因进行富集分析。同时进行差异分析,筛选差异基因。将差异基因导入String数据库,利用Cytoscape软件,找出网络中枢纽基因。将以上3 种方法的结果系统分析,筛选出交集中的核心基因。利用外部数据集对核心基因进行mRNA表达变化及受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线诊断验证。结果 基于WGCNA方法得到15个共表达模块。通过差异分析获得了93个满足条件的共同差异基因。通过Cytoscape软件分析最终得到10个核心基因。最后3种方法得到2个交集基因：FBXL16、SYNDIG1。ROC曲线验证了交集基因在尿道下裂患者与正常人中表达存在差异。结论 本研究通过WGCNA获得了2个与尿道下裂具有显著相关性的关键基因,可用于尿道下裂发病及治疗的探索。     

利用加权基因共表达网络分析识别胆道闭锁相关的枢纽基因

目的:通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别胆道闭锁（BA）发病相关的枢纽基因。方法:从基因表达汇编（GEO）数据库下载BA基因芯片数据集GSE46960,利用WGCNA构建基因共表达网络,识别与BA相关的模块与枢纽基因,对关键模块进行基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果:通过WGCNA分析构建了20个基因共表达模块,确定与BA显著相关的模块为黄色模块（r=0.69,P＜0.05）,将黄色模块中的基因按基因连通性及基因显著性的不同阈值进一步筛选出16个枢纽基因。对黄色模块进行GO及KEGG分析显示,与BA显著相关的基因主要富集在细胞外基质（ECM）、细胞黏附分子、色氨酸代谢、甘油磷脂代谢、过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）信号通路。结论:利用WGCNA方法识别出与BA相关的关键模块和16个枢纽基因,其中新发现有12个基因可能与BA发病相关,可能帮助阐明BA发病的机制。     

基于转录组学膀胱癌临床预后模型的构建

目的：筛选膀胱癌预后相关基因,建立膀胱癌预后评分模型。方法：通过UCSC Xena平台下载癌症基因组图谱（TCGA）数据库、基因型和基因表达量关联数据库（GTEx）中406例膀胱癌患者的临床信息和膀胱癌组织RNA测序数据,以及28名健康对照者正常膀胱组织RNA测序数据。采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、单因素Cox回归分析、LASSO回归分析和多因素Cox回归分析筛选膀胱癌预后相关基因并建立预后模型,结合Kaplan-Meier生存曲线、受试者操作特征曲线（ROC曲线）验证模型的准确性。结果：分析得到膀胱癌相关差异表达基因共2308个。WGCNA拟合得到6个基因模块,筛选出对膀胱癌预后有显著作用的基因829个。运用单因素Cox回归与LASSO回归分析筛选出24个与膀胱癌患者预后相关的基因,多因素Cox回归分析训练集数据得到9个作为独立预测因子的基因,分别是ADCY9、MAFG_DT、EMP1、CAST、PCOLCE2、LTBP1、CSPG4、NXPH4、SLC1A6,以此建立膀胱癌患者预后预测模型。训练集中高风险组和低风险组3年存活率分别为31.814%和59.821%,测试集中高风险组和低风险组3年存活率分别为32.745%和68.932%,模型预测训练集和测试集患者预后的ROC曲线下面积均在0.7以上。结论：本研究建立的模型对膀胱癌高风险和低风险人群的生存情况具有较好的预测能力。