目的胶质瘤是世界范围内最常见的中枢神经系统脑部恶性肿瘤。基于自噬相关基因（ARGs）构建的胶质瘤临床预后预测模型很少见。本文主要利用生物信息学方法,结合多种计算机语言工具构建一个基于自噬相关基因的胶质瘤预后风险评分模型。方法从肿瘤基因组图谱公共数据库（TCGA）和基因型-组织表达公共数据库（GTEx）分别获取胶质瘤和正常脑组织的基因表达数据。用R软件筛选出胶质瘤组织和正常脑组织之间的差异化表达的自噬相关基因,并并对这些差异化表达自噬相关基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。采用单因素和多因素Cox回归分析评估自噬相关基因与胶质瘤病人预后的关系。利用COX回归分析构建一个多基因风险得分公式。利用得分公式,每个病人得到一个风险得分。中位风险得分值将病人分为高低风险两组。并采用R软件进行生存分析和ROC曲线的绘制等。采用t检验检测与预后相关的13个自噬基因的表达情况与临床特征及风险得分之间的关系。结果通过单因素Cox回归分析,共获得54个在胶质瘤组织和正常脑组织中差异表达的自噬相关基因,并最终利用其中13个关键预后相关自噬基因构建了预后风险评分模型。根据风险曲线,风险得分越高,死亡人数越多。经Cox回归分析,年龄、肿瘤分级和危险评分是影响预后的独立因素。年龄、肿瘤分级与危险评分呈正相关。结论我们构建了一个包含13个关键预后相关自噬基因的胶质瘤预后风险评分模型。这13个关键预后相关自噬基因有可能成为我们治疗胶质瘤的潜在靶基因。