目的 基于生物信息学方法筛选肿瘤微环境（TME）中与胃癌进展和预后相关的潜在关键基因。方法 通过对TCGA数据库中胃癌及癌旁正常组织样本的转录组RNA-Seq数据进行生物信息学分析，筛选出在TME中与胃癌患者生存和预后密切相关的基因。通过R语言软件计算胃癌组织样本中基质成份及免疫成份比例，获得基质评分和免疫评分，并分析患者生存率、临床病理特征与基质评分、免疫评分的相关性；采用R语言软件分析获得胃癌组织与癌旁正常组织的差异表达基因（DEGs）,并进行KEGG和GO富集分析；通过构建蛋白质相互作用网络（PPI）及利用单因素COX回归分析进一步筛选出显著DEGs;对显著DEGs进行样本配对分析，获得关键DEGs;对关键DEGs进行患者生存率及其与临床病理特征相关性分析；再对关键DEGs进行基因集富集分析（GSEA）;最后通过CIBERSORT计算方法获得肿瘤浸润性免疫细胞（TICs）的类型，并对TICs类型和比例与关键DEGs的表达水平进行相关性分析。结果 基质和免疫评分与患者生存率的相关性分析显示，高基质评分与患者生存率呈负相关，与胃癌grade分级、Stage分期、TNM分期的T分期显著相关（P<0.05）;对通过R语言软件初步筛选出的1 305个DEGs进行KEGG富集分析显示，这些DEGs主要参与了免疫应答过程，GO富集分析显示大部分DEGs主要参与免疫应答过程；对分析获得的显著DEGs进行样本配对分析，获得F13A1、MCEMP1两个关键DEGs,对关键DEGs的患者生存率及其与临床病理特征相关性分析显示，F13A1、MCEMP1高表达与患者生存率呈负相关，与胃癌患者的临床病理特征grade分级、Stage分期、TNM分期的T、N分期呈正相关（P<0.05）;关键DEGs的GSEA结果表明，F13A1、MCEMP1高表达主要集中在免疫相关通路；关键DEGs与TICs的相关性分析表明，F13A1的高表达与8种TICs存在显著相关性（P<0.05）,MCEMP1的高表达与14种TICs存在显著相关性（P<0.05）。结论 F13A1、MCEMP1可能是胃癌TME中与TICs密切相关并影响胃癌进展和预后的潜在关键基因，可以为胃癌的防治提供新的靶点。