目的:为建立肾透明细胞癌预后模型,通过GSEA数据库获取细胞脂质摄取相关基因,并从TCGA数据库获取肾透明细胞癌与癌旁正常组织的相关数据。然后利用生物信息学技术建立肾透明细胞癌的预后模型,用以预测肾透明细胞癌患者预后。本研究基于脂质摄取相关基因建立可预测肾透明细胞癌患者预后的模型,从而更有效地指导临床患者的个体化治疗并预测肾透明细胞癌患者的生存。方法与步骤:在本研究中,我们首先通过GSEA网站获取到有关细胞脂质摄取的相关基因。利用Pearson分析对所获得的细胞脂质摄取相关基因间的相关性进行两两分析。然后通过TCGA数据库获取到正常肾脏组织样本及肾透明细胞癌组织样本相关数据,利用R语言limma包对正常肾脏组织样本及肾透明细胞癌组织样本数据脂质摄取相关基因表达差异进行分析,并利用R语言pheatmap包及vioplotb包绘制热图及提琴图。使用单变量COX回归的方法结合TCGA数据库中患者临床生存数据来筛选脂质摄取相关基因中与患者生存相关的基因,以期待寻找判断肾癌预后的分子标记物,并计算脂质摄取基因的风险比（hazard ratio,HR）以及95%可信区间,p<0.05则认为具有统计学意义,HR<1为保护基因,HR>1为危险基因。进一步使用LASSO回归分析构建预后风险模型,将肾透明细胞癌患者分为高风险和低风险组,通过绘制Kaplan-Meier生存曲线来评判该预后模型是否有足够的区分性,随后绘制ROC曲线,通过计算曲线下面积（area under curve,AUC）来进一步评价该预后模型的质量。最后结合肾透明细胞癌其他预后可能相关的其他因素年龄、T分期、M分期、grade分期及stage分期,采用单因素和多因素COX回归的方法来进一步验证该风险预后模型能否作为肾透明细胞癌预后的独立危险因素。结果:通过GSEA网站获取17个细胞脂质摄取相关基因（ACSL1、ACSL3、ACSL5、AKT1、AKT2、CD36、FABP3、RPS6KB1、SLC27A1、SLC27A2、SLC27A4、SLC27A5、SLC2A1、SPX、THBS1）,细胞摄取细胞外脂质过程可能是通过细胞的跨膜转运或内吞作用实现的。利用Pearson分析得出,部分脂质摄取基因成员之间的表达具有相关性。通过TCGA数据获取72例正常肾脏样本及539例肾透明细胞癌样本数据,利用R语言limma包对17个脂质摄取基因的表达情况进行差异性分析,在正常肾脏组织和肾透明细胞癌中有15个脂质摄取基因（ACSL1、ACSL3、ACSL5、AKT1、AKT2、CD36、FABP3、RPS6KB1、SLC27A1、SLC27A2、SLC27A4、SLC27A5、SLC2A1、SPX、THBS1）的表达水平存在差异,且具有统计学意义（P<0.05）。通过单因素COX回归分析,在17个脂质摄取基因中,有5个脂质摄取相关基因（ACSL1、EPRS、THBS1、SLC27A2、CD36）与肾透明细胞癌预后相关（P<0.05）,且为保护基因（HR<1）。通过进一步LASSO回归分析,最终确定7个脂质摄取相关基因（ACSL1、ACSL5、AKT2、EPRS、RPS6KB1、SLC27A1、SLC27A2）为预测基因,并用以建立肾透明细胞癌的预后风险模型。为验证该预后模型的质量,利用ROC曲线分析计算该预后模型3年、5年、7年、10年的曲线下面积分别为0.697、0.701、0.728、0.732,表明该预测模型质量较好,具有一定的预测能力。该预后模型的K-M生存曲线表明模型中低风险组与高风险组的肾透明细胞癌患者的生存时间有明显差异,且具有统计学差异。单因素COX回归分析及多因素COX回归分析均得出,该基于脂质摄取基因建立的肾透明细胞癌预后模型可以作为独立危险因素预测患者预后。结论:本研究根据7个脂质摄取基因构建了肾透明细胞癌的预后模型,经过验证得出该预后模型质量良好,对于肾透明细胞癌患者的预后具有一定预测能力。同样这些脂质摄取相关基因可能会成为肾透明细胞癌的个体化治疗提供新的诊疗思路。