目的 构建卵巢癌（ovarian carcer,OC）脂质代谢相关预后模型，探讨脂质代谢相关生物标志物及免疫细胞浸润程度在OC预后预测中的作用。方法 下载TCGA数据库中OC样本转录组数据和临床数据，MSig DB数据库获取脂质代谢相关基因（LMRGs）,caret包将样本按1∶1随机分为训练集与验证集，单因素Cox分析得到与OC预后显著相关的LMRGs,LASSO-Cox分析筛选模型基因以构建预后模型，Kaplan-Meier曲线及受试者工作特征（ROC）曲线评估预后模型效能，并进行TCGA内部验证。最后构建列线图并采用CIBERSORT算法进行免疫浸润分析。结果 构建了1个8基因的OC预后模型，生存分析显示高风险组与低风险组预后差异有统计学意义（P <0.05）。AUC提示该模型具有中等程度预测效能；多因素Cox分析显示LMrisk是OC患者的独立预后因素（P <0.001）；免疫浸润分析显示LMrisk与OC免疫相关。结论 OC患者预后模型可作为1种新的独立预后评估手段，LMrisk可作为稳健的预后生物标志物，可能具有进一步临床应用的价值。