目的:本文探讨不同病理等级胶质瘤的预后相关分子,期望可为弥漫性胶质瘤患者的预后评估,找到具有临床价值的生物标志物。方法:使用 WGCNA（weighted gene co-expression network analysis）在TCGA（The Cancer GenomeAtlas）胶质瘤测序表达数据和 GEO（Gene Expression Omnibus）表达差异合并数据集中挖掘与弥漫性胶质瘤恶性进展相关的基因,采用套索回归（Lasso regression）构建风险评估模型;然后,综合使用IDI和Cindex挑选出最佳模型;最后,运用构建的最佳风险评估模型,结合CNV、甲基化、临床特征和突变情况在内的多组学数据对评价候选分子的预后能力进行整体评估。结果:1.差异分析结果显示TCGA数据库中共有705个差异基因,GEO数据库中筛选到254个差异表达基因,取两者交集共得到67个差异基因（p<0.05）。2.单因素回归分析排除了 30个基因,得到37个基因在各级别胶质瘤中均有显著统计学意义（P<0.05）,多因素COX回归分析筛选出4个差异基因,并建立了预测模型。计算所有样本的风险值,根据最佳截值将患者分为高、低风险两组,K-M生存曲线结果显示低风险组的平均生存时间高于高风险组（P<0.05）,1-10年生存预测ROC曲线结果显示曲线下面积均高于0.75。其中1-3年AUC（ROC曲线下面积）分别为 0.878,0.903,0.903,C 指数为 0.838。3.结合IDH1（异柠檬酸脱氢酶1）突变与否及ATRX（α地中海贫血伴智力低下综合征X连锁基因）状态将低风险组（low-risk group）分为三个亚型,不同亚型之间生存时间有明显差异（P<0.05）,进一步分析后发现,4基因预后模型具有多组学特征。4.富集分析表明4个基因参与了细胞外基质的构成、凝血及止血等相关过程,也参与了巨噬细胞、树突状细胞等多种免疫信号的激活,在细胞因子受体、黏着斑等代谢通路中也发挥了作用。结论:1.筛选出与弥漫性胶质瘤患者预后密切相关的4个基因:KDELR2、EMP3、TIMP1和TAGLN2,基于4基因建立的预后模型对弥漫性胶质瘤患者的整体生存状况具有良好的预测能力,且不依赖弥漫性胶质瘤的病理分级。2.4种分子标记物与弥漫性胶质瘤的临床和遗传背景有关,包括临床特征,基因突变,甲基化,CNV,信号通路。