目的 联合长链非编码RNA（lncRNA），探索可用于术前预测结肠癌患者生存率的回归模型。方法利用TCGA数据库，下载结肠癌患者的临床信息和基因表达信息，筛选癌组织和癌旁组织的差异lncRNA，并将差异表达的lncRNA联合患者的临床特征构建Cox比例风险回归模型。结果 本研究筛选出了26种在癌组织和癌旁组织间差异表达的lncRNAs（P(0.05）。通过反复筛选及对比预测效能，最终筛选出由年龄、M分期、N分期、ZFAS1基因表达水平、SNHG25基因表达水平和SNHG7基因表达水平共同构建的预测模型：年龄[HR=4.00,95%CI:（1.48,10.84）,P=0.006]、M分期[HR=3.96,95%CI:（2.23,7.04）,P(0.001]、N分期[HR=1.87,95%CI:（1.24,2.84,P=0.003]、ZFAS1基因表达[HR=0.60,95%CI:（0.41,0.86）,P=0.006]、SNHG25基因表达[HR=0.85,95%CI:（0.73,1.00）,P=0.045]和SNHG7基因表达[HR=2.32,95%CI:（1.53,3.52）,P(0.001]均为影响结肠癌患者术后生存时间的独立影响因素。该模型预测效能在80%左右，具有很好的预测能力。结论 将ZFAS1、SNHG25和SNHG7基因表达水平，术前增强CT较易判断的M分期和N分期，以及年龄联合构建的预测模型在术前能较好地预测患者的生存率，可以有效地指导临床决策，选择最适合患者的治疗方式。