研究背景和目的:骨肉瘤是一种儿童、青少年和年轻人群中最常见的骨肿瘤,其具有恶性程度高,复发率高和转移性强等特点,这些特点常常导致该疾病患者预后不良。随着针对骨肉瘤的多学科综合治疗的研究发展,大多数骨肉瘤患者的5年生存率已提高至近70%。然而,近40年来,骨肉瘤预后相关的研究进展并没有取得进一步突破。本研究的目的是通过联合GEO和TARGET公共数据库中RNA芯片和测序数据来识别骨肉瘤潜在的基因生物标志物,从而进一步改善骨肉瘤患者的预后。研究方法和结果:基于GEO数据库,我们在GSE99671数据集的18对骨肉瘤/健康骨组织样本中鉴定了730个差异表达基因,并通过富集分析和蛋白质-蛋白质互作网络分析探索这些基因的潜在功能。此外,我们从TARGET数据库筛选了94例骨肉瘤患者,并提取了他们差异基因表达矩阵和临床信息,最终得到了703个基因的表达矩阵和70例患者的完整临床相关数据。联合运用单因素Cox回归分析、LASSO回归、生存分析和多因素Cox回归分析,我们筛选出三个基因（GCA、GFRA3和MOCOS）并构建基因预后模型。进一步的分析表明,该模型的预后能力独立于其他临床特征。ROC曲线AUC值为0.812,说明该模型预测性能较好。我们基于三基因模型构建了nomogram图,并使用TARGET数据库进行了内部验证,C-指数为0.813,95%置信区间为0.722-0.904,提示nomogram图预测能力良好。3年和5年生存率的校正曲线均显示有较好的预测精度。结论:骨肉瘤中差异表达基因主要富集在中性粒细胞介导免疫、中性粒细胞脱颗粒、参与免疫反应的中性粒细胞激活等生物学过程,以及细胞外基质受体相互作用通路。三基因（GCA、GFRA3和MOCOS）预后模型的风险评分是骨肉瘤的独立预后因子。联合三基因预后模型的nomogram图可以为临床医生给骨肉瘤患者选择个性化治疗方案提供依据。