目的建立一种预测能力佳、成本低的肝细胞癌预后模型。方法从癌症基因组图谱(TCGA)和国际癌症基因组联盟(ICGC)下载肝细胞癌患者mRNA表达数据及其临床信息。筛选与总生存期(overall survival,OS)相关的差异基因,采用排列组合方法批量基于TCGA队列建模,进行ICGC队列验证,通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristiccurve,ROC)的曲线下面积(AUC)筛选满足条件的基因组合。结果本研究共筛选预后相关差异基因692个,并筛选出最佳基因组合DPYSL4、DTYMK、HOXD9,构建一个含3个基因的模型,将患者分为高、低风险2组。与低风险组相比,高风险组患者的OS显著降低(TCGA队列中P<0.001,ICGC队列中P<0.001)。在多因素Cox回归分析中,风险评分仍是OS的独立预测因子(TCGA队列中HR>1且P<0.001,ICGC队列中HR>1且P<0.001)。功能分析显示细胞周期、核糖体、代谢相关过程富集。结论本研究开发了一种新型肝细胞癌预后模型,可用于预测肝细胞患者的预后。