简介：摘要目的探索转录因子（transcription factors, TFs）和结肠癌预后的联系，通过TCGA和GEO双数据库构建预后模型，从而量化患者的风险并指导临床治疗决策。方法本研究运用TCGA和GEO数据库中结肠癌的转录组和临床数据，先将转录组数据进行基因注释并计算基因表达量，对TCGA和GEO中TFs行差异性分析（| log2FC| >1，P-Value（Fdr）<0.05）。取双数据交集的差异TFs行相关预后分析（P<0.01）。利用COX多因素分析计算出预后相关TFs的风险系数和其风险值，应用"survival"和"glmnet"包进行COX模型构建TFs预后模型。绘制出序列集和验证集的生存曲线（P<0.001）及ROC曲线（AUC>0.75），对风险值的分布进行可视化。按风险值分组后计算GSEA富集分析，构建基因集网格，进行靶基因预测，最后进行GO和KEGG的通路富集分析。结果取TCGA和GEO数据库两者交集的387个表达差异的TFs绘制热图，火山图及TFs相关的森林图，按照COX多因素分析构建出结肠癌预后模型=0.310×HSF4+0.137×IRX3-0.127× ATOH1+0.290×OVOL3+0.137×HOXC6+0.155×SIX2+0.092×ZNF556-0.444×CXXC5+0.429×TIGD1+0.413×TCF7L1。通过富集分析，结果显示这些预后因子可能直接或间接作用于癌通路，如基础细胞癌与癌症信号通路、局部组织与细胞黏附及细胞外基质等。结论构建的TFs对结肠癌预后模型可量化结肠癌预后风险，其高风险组是结肠癌预后的独立风险因素，该模型是一种评估结肠癌预后的新方式。