1材料与方法

    1.1数据的来源和预处理 本文中我们利用的前列腺癌样本基因表达谱数据和患者临床信息数据均是从TCGA数据库(https：//cancergenome.nih.gov/)中下载。在TCGA数据库中搜索“prostate cancer”，下载具有基因表达谱数据的样本及其临床信息数据，并对下载数据进行处理。首先将原始数据中无生存时间和表达量信息的样本数据删除，留下495个样本进行后续的分析。随后将495个样本随机分成用于前列腺癌预后模型构建的训练集(包含248个样本)，和用于检验模型对患者预后预测性能的检验集(包含247个样本)。

    1.2统计学分析 通过单因素Cox回归筛选与患者生存时间显著相关的基因，采用多因素Cox回归构建模型，Kaplan-Meier、ROC检验所构建模型的预后预测性能，以上分析均通过R语言完成。P<0.01表示统计学意义显著。

    2结果

    2.1预后模型的建立 本研究中共使用495个前列腺癌样本，其中60岁及以上患者有273个，60岁以下有222个。患者的临床信息还包括肿瘤T分期、N分期、M分期等(见表1) ......