目的:利用生物信息学构建基底膜相关长链非编码RNA(Long non-coding RNA,lncRNA)的风险模型,评估骨肉瘤(Osteosarcoma,OS)的预后.方法:基于癌症基因组图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)和UCSC xena数据库获取相关信息,筛选出基底膜(Basement membrane,BMs)相关lncRNAs.将BMs相关lncRNAs的表达量与生存数据相结合,筛选出与预后相关的lncRNAs.通过最小绝对收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建模型,计算出风险得分,根据得分的中位值将每个样本列为高风险或低风险.分析风险模型、临床性状和OS患者预后的相关性,对模型进行评估和验证.分析和评价风险与功能通路的关系.最后进行了肿瘤免疫分析.结果:筛选出256种与预后相关的lncRNAs,7个参与模型构建.高危组的预后比低危组预后差,分析结果均证明模型可靠.功能富集分析表明,风险评分主要与细胞外基质生物学功能和肿瘤相关生物学功能有关.肿瘤免疫分析提示风险评分与骨肉瘤免疫之间存在关联.结论:BMs相关lncRNAs可评估OS患者的预后,且可能调节结骨肉瘤免疫相关通路