目的:本研究旨在使用生物信息学的方法,分析宫颈癌差异表达lncRNA、mRNA和mi RNA之间潜在的调控关系,构建宫颈癌竞争性内源RNA调控网络,探究宫颈癌潜在的转录后调控机制。并寻找影响宫颈癌患者预后的RNA,构建预后预测模型,为宫颈癌的进一步分子机制、治疗靶点和精准医疗的研究提供新思路。方法:从TCGA数据库下载宫颈癌的RNA-seq和mi RNA-seq数据文件和宫颈癌患者的临床信息数据,在R语言软件上进行分析。通过变化倍数和错误发现率筛选差异表达的lncRNA、mRNA和mi RNA,并在GEO数据库的三个数据集中验证差异表达的mRNA。利用cluster Profiler包和SRTING数据库对差异表达基因进行GO基因功能富集分析和KEGG信号通路分析。使用mi Rcode和DIANA Lnc Base数据库预测mi RNA和lncRNA的靶向关系,star Base和mi RTar Base数据库获取mi RNA的靶基因。mi RNA-lncRNA和mi RNA-mRNA对根据ceRNA假说理论进行分析,筛选显著的lncRNA和mRNA对,最后构建并分析宫颈癌的lncRNA-mi RNA-mRNA ceRNA调控网络。对差异表达RNA进行生存分析,一方面识别ceRNA网络中预后相关的RNA,另一方面进行5年预后预测模型的构建。模型的构建采用随机森林、支持向量机和基于LASSO算法特征选择的Cox风险比例模型三种算法进行,比较三个模型的在宫颈癌5年预后预测性能。最后根据Cox风险比例模型绘制列线图。结果:本研究筛选出491个差异表达mRNA,191个差异表达mi RNA和241个差异表达lncRNA。差异表达基因主要富集在染色体分离、核分离和核染色体分离等生物学功能上,及富集在细胞周期信号通路、p53信号通路和粘着斑信号通路上。通过4个RNA数据库的靶向关系预测结果和GDCRNATools包的分析,最终获得一个由44个lncRNA、27个mi RNA和42个mRNA构建的宫颈癌竞争性内源RNA网络。ceRNA网络中的基因主要富集在有丝分裂细胞周期的G1/S转变和细胞周期G1/S的相变等生物过程上,并富集在多条与癌症相关的信号通路。根据蛋白互作网络识别出hub基因和两个潜在的蛋白复合体。ceRNA网络中有15个预后相关的RNA,其中BCL2、AC008771.1和SOX21-AS1是独立预后因素。在5年预后预测模型中,随机森林的AUC值为0.840,召回率83.33%,F1-score为0.8571;基于径向基函数的支持向量机模型的AUC值为0.868,召回率88.89%,F1-score为0.8889。LASSO回归模型最佳λ值为0.1378,得到16个系数不为零的特征。将这16个特征纳入Cox风险比例回归模型构建风险函数预测模型,测试集AUC值为0.833,高低风险组的生存曲线有显著性差异,最后根据Cox风险预测模型绘制列线图。列线图在测试集C-index为0.775,在1年和5年生存率预测上有较好的预测性能。结论:本研究构建了一个宫颈癌lncRNA-mi RNA-mRNA的ceRNA调控网络,并发现三个独立预后因子,为宫颈癌RNA转录后调控机制和生存预后的研究提供参考。16-RNA风险评分预测模型在宫颈癌患者5年生存结局中有较好的预测性能,基于此模型的列线图能预测宫颈癌患者1年和5年的生存率,为宫颈癌的个体化精准治疗提供参考。