目的:通过对肿瘤基因组图谱计划(TCGA)基因表达谱和micro RNA测序数据的生物信息学分析,寻找乳腺癌预后相关的关键分子事件。方法:收集并整理TCGA数据库中乳腺癌基因表达谱和micro RNA测序数据,通过线性模型和经验贝叶斯方法结合传统t检验筛选乳腺癌中异常表达的基因和micro RNA,利用R语言包micro RNA-m RNA预测micro RNA潜在靶向调控的基因。另外通过基因集富集算法(GAGE)分析预测micro RNA及其潜在靶基因在乳腺癌中参与的异常信号调控通路;Cox回归风险模型探讨影响乳腺癌患者预后的关键分子事件。结果:共发现17 533个基因中有344个基因在乳腺癌中异常表达,同时鉴定了135个异常表达的micro RNA;通过预测分析发现8个micro RNA及31个潜在调控的靶基因参与了139条乳腺癌中异常变化的分子信号通路;Cox回归风险模型结果显示SFRP1表达升高提示预后良好(HR=0.9,P=0.015),has-mi R-342-5p单独作用对乳腺癌预后无明显影响(HR=0.99,P=0.144),然而,交互作用研究显示,has-mi R-342-5p抑制SFRP1表达时提示乳腺癌病人预后不良(HR=1.88,P=0.016)。结论:通过对TCGA乳腺癌基因表达谱和micro RNA测序数据深入挖掘发现了乳腺癌中表达异常的micro RNA及其靶基因,进一步分析了它们所参与的关键信号通路,并揭示has-mi R-342-5p抑制SFRP1表达的分子事件发生时,乳腺癌病人预后较差。