目的:本研究通过多种生物信息学方法筛选结肠腺癌免疫相关预后基因（PPARGC1A、TNFRSF11A与VIPR1）,构建结肠腺癌免疫相关风险评分模型评估结肠腺癌患者预后。方法:本研究人员使用加权基因共表达网络分析技术（WGCNA）筛查出包含了结肠腺瘤及结肠腺癌数据的GSE41657与GSE50115中与腺癌呈最负相关的模块,再使用同样方法筛查出TCGA结肠腺癌数据中与腺癌呈最负相关的模块,同时从immport及innatedb免疫相关基因数据库中下载免疫相关基因,取三者交集得到与结肠腺癌最负相关的免疫相关基因,再使用单因素COX回归分析及多因素COX回归分析方法,进一步筛查出与预后密切相关的重要基因,并以此构建结肠腺癌免疫相关风险评分模型,通过受试者工作特征曲线（ROC）分析及曲线下面积（AUC）结果检测免疫预后风险评分模型效能。通过多因素COX回归分析发现,年龄、肿瘤TNM分期、免疫风险评分模型为结肠癌患者独立预后影响因素,同时依此结果通过R语言nomogram函数绘制列线图以更好的评估患者预后。通过GSEA分析免疫预后风险评分模型高低风险组涉及的功能,利用R语言CIBERSORT分析免疫预后风险评分模型高低风险组患者22种免疫细胞浸润差异情况,通过R语言survdiff函数分析各种免疫细胞在免疫预后风险评分模型高低风险组表达差异对预后的影响,通过单样本基因集富集分析（ssgsea）分析免疫预后风险评分模型高低风险组免疫功能差异,通过TIDE网站评估免疫预后风险评分模型高低风险组免疫逃逸方面差异。结果:通过分别对TCGA数据集与GEO数据集进行WGCNA分析,筛选与腺癌最负相关的模块,即可能的抑癌基因模块,并与通过immport及innatedb数据库获取的免疫相关基因取交集,得到21个免疫相关基因;随后通过单因素及多因素COX回归分析,得到了由PPARGC1A、TNFRSF11A和VIPR1组成的免疫预后风险评分模型,并进行生存分析提示模型高低风险组预后存在差异,通过ROC分析,得出AUC=0.725,提示模型评估效能良好,通过绘制列线图个性化评估患者预后。通过免疫细胞浸润相关分析,提示高低风险组在免疫细胞浸润类型及免疫相关功能方面存在差异,且发现巨噬细胞、中性粒细胞、树突状细胞、T细胞等对预后存在影响。通过免疫逃逸分析,提示高风险组预后低于低风险组。结论:本研究通过生物信息学分析方法及单因素COX回归分析、多因素COX回归分析等统计学方法构建了由PPARGC1A、TNFRSF11A和VIPR1组成的免疫风险评价模型以预测结肠癌患者的预后,并通过绘制列线图个性化评估患者预后,同时进行免疫浸润相关分析,提示免疫风险评价模型高低风险组预后差异可能与肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）、M2型巨噬细胞、浆细胞样树突状细胞及INF-γ表达差异及免疫逃逸等相关。