背景:胃癌是危害人类健康的疾病,由于患者缺乏特异性症状,其诊断往往会延迟。也因此,许多胃癌患者失去了手术的最佳机会,但对于进展其胃癌,放化疗治疗的临床疗效并不是很理想,患者预后较差。随着对肿瘤研究地更加透彻,免疫治疗、靶向治疗方案逐渐得到发展,为晚期胃癌患者带来了可行的治疗方案。基于胃癌肿瘤微环境基础,构建出能较准确评估进展期胃癌患者预后的模型,具有重要意义。方法:本研究从Gene Expression Omnibus（GEO）数据库中下载了单细胞测序数据和GSE62254相关数据、从TCGA数据库中下载了转录组数据、突变数据和对应临床资料。基于public数据库进行深入的转录组和单细胞测序分析,获得与胃癌转移且与免疫细胞相关的基因。分析胃癌转移样本和非转移样本之间免疫细胞基因表达的差异并基于此差异构建预后模型,并评估模型的应用价值和稳定性。本研究还应用模型将胃癌分为高、低风险组,分析组间免疫细胞的表达差异,用来筛选胃癌候选疫苗基因。结果:（1）对胃癌的单细胞数据进行降维聚类后,发现细胞可划分为cluster0和cluster1,其中cluster0主要是免疫细胞,cluster1为非免疫细胞。转移的胃癌细胞中cluster1的占比较高,可能提示免疫细与抑制肿瘤的转移有关。基因HEG1、FCGBP、NDRG2、RPL28、GNB2L1、GSN、CORO2A、UBC、RPL13、COL5主要在cluster0中表达,而SREK1、NUFIP2、ORC5、ZBTB41、PRKAA2、OSBPL8、SERPINB13、MAF、LOC64376主要在cluster1中表达。（2）在免疫细胞分化过程中,无论是胃癌转移样本还是非转移样本,均优先进行免疫细胞的分化,后续进行非免疫细胞的分化。在胃癌转移样本中以免疫细胞分化为主,胃癌转移样本中的免疫细胞表达与胃癌非转移样本间的免疫细胞表达具有差异。（3）通过LASSO回归分析筛选了8个与预后相关的基因（APOD、MAP3K9、CD59、TAP1、BNC2、CRAMP1L、SMAD5、COL6A3）构建模型,并根据模型可将胃癌区分为高风险组和低风险组;高风险组的预后较差,模型能准确评估胃癌预后。在TCGA数据库和GSE62254数据库中分别对模型的价值和稳定性进行评估,结果显示在两个数据集中,模型的1、3、5年的ROC曲线均大于0.65且在TCGA数据库中5年的ROC曲线下面积为0.748,提示该模型在评估胃癌患者预后方面具有较高的准确性,而且模型较为稳定。（4）结果显示,在高风险组和低风险组中,具有不同的基因突变共生景观。在高、低风险组中免疫细胞的表达存在差异,在低风险组中CD4和CD8主要表达,在高风险组中巨噬细胞M2主要表达。（5）研究筛选出FAT3可作为胃癌高风险组的候选m RNA疫苗基因;PTPN6可作为治疗胃癌的候选m RNA疫苗基因。结论:胃癌转移样本和非转移样本间免疫细胞表达具有差异,根据此构建的预后模型评估胃癌预后有一定帮助,且为胃癌的独立预后相关,该模型具有临床实际应用价值。针对该模型中胃癌高风险组病人预后较差的情况,候选潜在的m RNA疫苗基因FAT3、PTPN6以及候选化疗药物,为临床治疗胃癌提供个性化新思路。