目的本研究基于TCGA数据库筛选肝细胞癌中差异表达的自噬相关基因,进一步明确差异基因在肝细胞癌的发生及预后中可能发挥的作用,分析HCC患者的LncRNA表达谱,筛选与HCC预后密切相关的潜在LncRNA,通过预后相关LncRNA构建预后分析模型,并通过分析HCC患者的LncRNA表达及临床信息,构建了一个新型的LncRNA风险评估模型,为预判HCC患者预期生存期提供科学的工具。方法1.通过TCGA数据库下载374例肝细胞癌患者肝组织以及50例健康对照组的转录组数据,同时下载HCC患者相应临床资料,利用Perl语言对转录组数据及临床数据进行整理,并分离转录组数据中的m RNA与LncRNA。2.通过HADb网站下载自噬相关基因,采用Pearson相关法计算LncRNA与自噬相关基因的相关性。3.利用R语言survival包对生存数据进行分析,对生存数据进行K-M检验及单因素cox分析,筛选出了能独立预测HCC患者预后的自噬LncRNA,并构建HCC预后风险预测模型。通过Perl语言整理自噬相关基因及与其具有共表达关系的LncRNA,并利用Cytoscape构建可视化共表达网络。4.应用LncRNA模型,对374例具有临床预后信息的HCC患者进行风险评分计算,并应用中位值将患者分为高风险组和低风险组,进一步通过生存曲线、受试者工作曲线（Receiver operator characteristic curve,ROC）、风险曲线、独立预后分析、临床相关性及基因富集分析（Gene Set Enrichment Analysis,GSEA）来评估风险模型的预测效能。结果1.通过TCGA数据库获取了374例HCC患者肝组织及50例正常对照组的转录组表达谱数据及相关临床信息,并提取了LncRNA表达信息,通过差异表达分析,得到与自噬相关的919个LncRNA（|R~2|＞0.3,P＜0.001）。2.通过单因素和多因素Cox分析,筛选出了能独立预测HCC患者预后的LncRNA,并构建了一个基于12个LncRNA的风险预测模型:PI（β）=（AC015908.3*-0.18455）+（AC020915.3*0.28384）+（SNHG12*0.17685）+（AC004816.1*0.16441）+（AL049840.4*0.06063）+（ZFPM2-AS1*0.07220）+（AL365203.2*0.08663）+（PCAT6*0.12169）+（AC09403.1*0.16738）+（AC074117.1*0.25811）+（LINC01138*0.25871）。3.根据风险评分模型以及中位值,将HCC患者分为了高风险组和低风险组。K-M曲线显示两组患者生存显著不同。此外,上述模型预测患者1年、3年、5年生存的曲线下面积（Area Under Curve,AUC）分别为0.807、0.747、0.788,显示具有较好的预测效能。4.根据临床实验的结果,我们发现与低风险组相比,高危组患者的预后显著较差。临床数据集验证患者1年、3年、5年生存的曲线下面积（Area Under Curve,AUC）分别为0.788、0.658、0.716,进一步证明模型具有良好的预测效能。结论通过分析TCGA数据库中HCC患者的LncRNA表达及临床信息,构建了一个基于自噬相关LncRNA的HCC预后风险评估模型,可有效预测HCC患者的生存时间,为司法鉴定提供衡量期望生存期缩短的重要工具。