技術特征：

1.一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型，其特征在于，該模型包括SEQ ID No.1-11中的lncRNA序列。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型，其特征在于，所述lncRNA序列的表達量均與胃癌患者復發(fā)具有相關性。

3.一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型的構(gòu)建方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

一、相關性分析：通過COX回歸比例風險模型對多組lncRNA序列進行分析，確定SEQ ID No.1-11中的lncRNA序列均與胃癌患者復發(fā)呈顯著相關性；

二、重要度確定：利用隨機森林算法確定該11個lncRNA序列的重要度均大于0；

三、計算患者RFS風險指數(shù)：計算上述11個lncRNA序列的表達權重，通過COX 比例風險回歸模型，依據(jù)風險指數(shù)計算公式計算每個患者RFS（無復發(fā)生存率）的風險指數(shù)；

四、判斷風險：根據(jù)計算得出的風險指數(shù)值，將患者劃分為高危和低危，判斷患者復發(fā)風險大小，并依該指標預測患者對于鉑類為基礎化療的敏感性；

五、預測效能評價：通過COX 多因素比例風險回歸模型及ROC 曲線對所構(gòu)建lncRNA 模型的預測效能進行評價；

六、效果驗證：獲取獨立的另組患者的癌組織，經(jīng)過組織RNA提取并質(zhì)檢后，利用實時定量PCR檢測表達量，并利用GAPDH作為內(nèi)部參照進行校正；依據(jù)表達水平對每個RNA 進行賦值后帶入風險指數(shù)計算公式內(nèi)，計算每位患者的RS 值；判斷每位患者的復發(fā)風險，同時預測其對鉑類為基礎化療的敏感性。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟三中所述的風險指數(shù)計算公式為:

其中，為每個RNA 在兩分類方法中的賦值，為每個lncRNA序列 的權重系數(shù)。

5.根據(jù)權利要求3所述的一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型的構(gòu)建方法，其特征在于，步驟六中所述采用的實時定量PCR檢測方法中，采用的預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的產(chǎn)品中含有針對SEQ ID No.1-11中一對或多對lncRNA 特異性引物。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述特異性引物為特異性探針核苷酸。

7.根據(jù)權利要求5所述的一種預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的lncRNA模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應的產(chǎn)品通過以下方法預測胃癌復發(fā)和鉑類藥物反應：檢測癌組織樣品中SEQ ID No. 1-11中一個或多個lncRNA序列的表達水平，預測胃癌復發(fā)及對鉑類化療藥物的敏感性。