目的 基于生物信息学探究内吞体运输必需分选复合物（endosomal sorting complex required for transport,ESCRT）相关基因对骨肉瘤（osteosarcoma,OS）预后的价值评估。方法 对基于TARGET数据库下载的88份骨肉瘤测序样本（死亡结局29例）数据及257份患者临床信息进行预处理；并使用Survival包构建Cox比例风险模型，筛选与生存相关的ESCRT基因。使用STRING数据库构建蛋白相互作用网络，并基于PPI筛选出核心基因；对筛选出的节点数5个以上的核心基因进行KEGG富集分析。运用Lasso回归分析技术，识别与骨肉瘤患者预后更为紧密相关的ESCRT相关基因。结果 筛选到与ESCRT相关基因1 486个；与生存相关的ESCRT基因164个。CLTC、MYC、INSR、PTPN1、TNFRSF1A可作为骨肉瘤患者预后相关的核心基因。将OS患者随机分为训练集（n=44）和验证集（n=44），在训练集中，被归为高风险组的骨肉瘤患者的总生存期明显短于被归为低风险组的患者（P <0.05），验证集同样得到相似结果（P <0.01）。ROC(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线显示，在训练集中，AUC为0.846；在验证集中，AUC为0.877。对核心基因的预后生存分析与差异分析结果显示：在验证集中，MYC在高低风险组间无统计学差异；在训练集中INSR无统计学差异。在总的数据集中，所有预后核心基因均有统计学差异（P <0.05）。采用R包Survival对核心基因进行生存分析显示，除MYC基因生存率没有差异外（P> 0.05），其他4个基因CLTC、INSR、PTPN1、TNFRSF1A生存率均存在明显统计学差异（P <0.05）。经单因素独立预后分析，发现存在3个基因（TNFRSF1A、PTPN1、MYC）与骨肉瘤患者的生存存在相关性。经多因素独立预后分析并最终得到2个关键基因（TNFRSF1A、PTPN1）是影响骨肉瘤生存预后的独立因子，与骨肉瘤患者的生存预后密切相关。结论 应用生物信息学成功构建了基于TNFRSF1A、PTPN1 2个关键基因表达的骨肉瘤生存预后风险评分模型，可为骨肉瘤的临床治疗及生存预后评估提供更多的选择。