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)2.中国人民解放军空军军医大学航空航天医学系航空航天医学训练教研室，陕西 西安 710032
3.中国人民解放军空军军医大学 航空航天医学系航空航天临床医学中心 教育部航空航天医学重点实验室，陕西 西安 710032
筛选骨肉瘤（OS）发生发展的核心驱动基因，从分子水平探讨OS的致病机制，并构建基因模型用于患者生存期的预测。
采用基因表达汇编（GEO）数据库下载OS芯片对应矩阵数据GSE12865、GSE14359和GSE36001。采用生物信息学方法筛选OS与正常组织的差异表达基因（DEGs）。通过基因本体论（GO）、京都基因和基因组百科全书（KEGG）分析全面了解DEGs富集的分子功能及通路，采用STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络，采用Cytoscape软件对DEGs进行相关性分析，找出与OS进展最相关的基因集，明确OS核心致病基因。采用肿瘤基因组图谱（TCGA）数据库下载OS的379个样本相关的临床记录信息和转录组数据，进行Kaplan-Meier（K-M）生存分析以进一步明确和验证核心基因与OS患者预后之间的关系，并寻找性别和种族等与预后相关的因素。对6个基因特征集的表达量进行建模以预测OS患者的生存时间。
MCC算法获得的排名前十的DEGs为TYROBP、LAPTM5、FCER1G、CD74、HCLS1、ARHGDIB、HLA-DPA1、CD93、GIMAP4和LYZ，其表达水平在骨肉瘤患者与正常患者中比较差异有统计学意义（P<0.05）。GO和KEGG分析，DEGs在PI3K-AKT和Notch信号通路显著富集。K-M生存分析，6个基因（ARHGDIB、CD74、FCER1G、HCLS1、HLA-DPA1和TYROBP）表达量更低的OS患者较高表达患者的总生存时间更长（P<0.05）。由该6个基因组成的基因集在预测模型的构建中C指数为0.71。
筛选出的OS的核心驱动基因高表达与OS的发生发展相关。OS发生发展的异常信号通路为PI3K-AKT和Notch信号通路。6个核心驱动基因组成OS的特征基因集构建的预测模型有良好的预测能力。