目的:子宫内膜癌（Uterine corpus endometrial carcinoma,简称UCEC）是严重威胁女性健康的常见癌症病种之一,其发病率及死亡率在世界范围内位居前列,其中II型子宫内膜癌的临床预后更差。深入挖掘与II型子宫内膜癌发生发展相关的分子机制,有助于疾病的早期诊治及预后改善。本研究旨在运用生物信息学方法分析子宫内膜癌基因表达谱,以期获得与II型子宫内膜癌有显著关联的生物学标志物,探讨关键基因表达情况与患者生存预后之间的关系,分析可能存在的分子机制,为II型子宫内膜癌靶向治疗提供理论依据。方法:从TCGA数据库中下载子宫内膜癌的RNA-seq数据及其临床特征信息,并从中挑选、转换为m RNA、lnc RNA、mi RNA的基因表达谱矩阵。利用R语言程序分别运算三种RNA的差异基因,绘制火山图和热图。使用WGCNA技术分别构建与子宫内膜癌病理组织亚型相关的m RNA和lnc RNA,并构建病理组织亚型相关的ce RNA调控网络。此外,对亚型相关的差异m RNA进行GO功能注释和KEGG通路分析,并运用STRING数据库预测编码的蛋白质之间相互作用网络,分析关键基因的生物学功能。结合TCGA数据库患者临床信息及多个在线数据库,对ce RNA调控网络和蛋白互作网络中的关键分子进行不同亚型、临床分期的基因表达水平验证和生存分析。结果:TCGA数据库中共收集587例样本文件（35例正常样本和552例子宫内膜癌样本）,得到差异表达的m RNA、lnc RNA、mi RNA分别为4611个、3568个和47个。其中,72个m RNA、55个lnc RNA在WGCNA结果中显示与病理组织亚型相关。通过构建ce RNA调控网络,进一步筛选得到LINC02418、RASGRF1和GCNT1与II型子宫内膜癌的不良预后有关。GO功能注释和KEGG通路分析提示72个差异表达m RNA与Wnt信号通路相关,蛋白互作网络中揭示以LEF1和NKD1为Wnt信号通路相关分子的代表。GEPIA数据库和Oncomine数据库均得到了相应的验证。结论:本研究表明,基于RNA-seq数据和综合性的生物信息学方法,能够为探索II型子宫内膜癌的发生发展的分子机制,发现新的预后相关的分子标记物和潜在治疗靶点提供有利的理论依据。