【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于膳食纤维推荐，尤其涉及一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统。
技术介绍
1、目前的研究已经表明，摄入足够的膳食纤维对于维持健康的肠道功能，预防多种慢性疾病以及促进全身健康具有重要意义。虽然膳食纤维与人类健康之间存在密切关系，但其具体机制和膳食摄入指导仍然面临挑战。现有研究膳食纤维和疾病之间关系的技术大致分为以下几类：流行病学研究，临床试验，细胞和动物实验，代谢组学和微生物组学，分子生物学和基因组学等研究。这些方法存在周期长，人力需求大，经费开销高等问题，并且在解决重大疾病膳食摄入搭配和辅助药物治疗方面的问题也存在局限性。
2、现有技术的基于机器学习的膳食摄入推荐系统。该系统主要是通过患者提供的基本信息(如：年龄、性别、体重、身高等)和健康问题(如：糖尿病、高血压等)，然后利用机器学习算法，结合大量的医学文献和临床研究，为患者提供一些建议的膳食计划。但目前的膳食推荐系统，未考虑到微生物群落波动对于病人个性化膳食建议的重要性，可能会导致不恰当的饮食种类加重病人体内的炎症反应，从而增加病人的痛苦和治疗周期。现有技术存在的技术问题：
3、1.微生物群落波动的忽视：该技术虽然可以提供针对性的膳食建议，但它完全忽略了微生物群落的波动对健康的影响。。微生物群落与膳食之间存在密切的相互作用关系，而且微生物群落的组成和功能与人体健康密切相关。
4、2.缺乏个性化：现有技术主要是基于大量人群生理生化指标变化的平均数据，它无法为个体提供最佳的膳食建议，因为每个人的微生物群落结构都是独特的。(本研究关
5、2.数据集的局限性：该技术主要依赖传统的医学文献和临床研究，而这些研究没有涵盖到近几年比较关注的微生物群落研究。另外，一些现有的疾病与微生物的数据库，例如hmdad和disbiome数据库由于收录的对照组并非全是健康人群，无法精准确定病人的微生物差异波动变化谱。本研究在收集证据集时，除了利用pubmed等文献库加入最新的研究，还设置了一系列的过滤条件，例如对照组统一为健康人群，疾病组无实用其他药物或者抗生素等。另外也整合了hmdad和disbiome数据库，并对疾病的名称进行了统一化，排除冗余信息的存在。
6、3.分析方法的局限性：现有技术主要使用传统的机器学习算法，而没有利用更先进的生物信息学方法来进行更为深入的数据分析。尤其是在计算基于微生物波动下的膳食纤维和疾病之间的相似性方面，本研究采用一种度量菌群波动相似性的生物分类层级加权叠加计算方法及系统，利用微生物多层级的特点，更准确地评估不同层级之间的相似性，为特定疾病人群摄入膳食纤维进行科学的理论指导和合理的饮食搭配。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，所述基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，具体包括：
3、数据收集模块，在pubmed,medline，web of science,embase文献库中收集并提取膳食纤维和微生物之间的文献，通过设置一系列筛选标准和去重处理，提取膳食纤维干预下的微生物波动数据集；结合hmdad和disbiome数据库和pubmed文献库，挑选利用健康人群作为对照的各个疾病状态下产生的微生物波动的数据进行去重提取，最终得到人类疾病状态下的微生物波动证据集；
4、数据分析模块，采用度量菌群波动相似性的生物分类层级加权叠加算法，利用多层级的菌群信息揭示膳食纤维和疾病间的相似性，构建以微生物扰动为背景的膳食纤维和疾病之间的网络图谱；
5、膳食指导模块，根据网络图谱，精确地为不同的病人提供特定的膳食摄入指导。
6、进一步，数据收集模块中膳食纤维文献筛选标准：仅选择随机对照临床试验rct实验；健康人群作为研究对象；干扰条件为膳食纤维的摄入；对照组可以是正常饮食模式，或者安慰剂，或者低剂量的同等膳食纤维；测量的结果为微生物的波动。
7、进一步，数据收集模块中疾病文献筛选标准：健康人群作为对照组，疾病组作为实验组；两组内的饮食模式无太大差异，组间的身体体征等无显著性差异；疾病组无服用外用药物或经历洗脱期；最终测定结果为微生物的波动。
8、进一步，数据分析模块的网络中包含122种疾病，32种膳食纤维。
9、进一步，膳食指导模块中膳食纤维引入的菌群波动与疾病发生引入的菌群波动整体相反，菌群波动总相似度小于0且统计学显著，则该膳食纤维有助于疾病状态的改善；膳食纤维引入的菌群波动与疾病发生引入的菌群波动整体相似，菌群波动总相似度大于0且统计学显著，则该膳食纤维不利于疾病状态的改善。
10、进一步，膳食指导模块中在特定的122种疾病状态下，建议食用的是具有显著性且呈现负相似性的膳食纤维；少摄入具有正相似性的膳食纤维。
11、本专利技术的另一目的在于提供一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐方法，该方法包括以下步骤：
12、步骤一，利用数据收集模块，在pubmed,medline,web of science,embase文献库中收集并提取膳食纤维和微生物之间的文献，通过设置一系列筛选标准和去重处理，提取膳食纤维干预下的微生物波动数据集；结合hmdad和disbiome数据库和pubmed文献库，挑选利用健康人群作为对照的各个疾病状态下产生的微生物波动的数据进行去重提取，最终得到人类疾病状态下的微生物波动证据集；
13、步骤二，利用数据分析模块，采用度量菌群波动相似性的生物分类层级加权叠加算法，利用多层级的菌群信息揭示膳食纤维和疾病间的相似性，构建以微生物扰动为背景的膳食纤维和疾病之间的网络图谱；
14、步骤三，利用膳食指导模块，根据网络图谱，精确地为不同的病人提供特定的膳食摄入指导。
15、本专利技术的另一目的在于提供一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统为不同的病人提供特定的膳食纤维推荐的应用。
16、进一步，对于溃疡性结肠炎病人，不建议使用菊粉类的物质；可以使用axos，wg，rs2，walnut。
17、进一步，对于人群患病率比较高的疾病，如高血压，糖尿病(i型糖尿病，ii型糖尿病)，痛风，类风湿性关节炎，结肠炎等，我们推荐最适合食用和最不适合食用的膳食列表有:
18、
19、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
20、第一，本专利技术利用科研文献文本挖掘和统计分析，在多个文献库中收集膳食纤维摄入导致人体内菌群波动，疾病发生导致菌群波动的相关文献，旨在构建基于菌群波动相似性的膳食纤维与疾病的间接因果推断网络，解析复杂关系，为特定人群膳食摄入搭配和辅助药物治疗提供支持。...
【技术保护点】
1.一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，数据收集模块中膳食纤维文献筛选标准：仅选择随机对照临床试验RCT实验；健康人群作为研究对象；干扰条件为膳食纤维的摄入；对照组可以是正常饮食模式，或者安慰剂，或者低剂量的同等膳食纤维；测量的结果为微生物的波动。
3.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，数据收集模块中疾病文献筛选标准：健康人群作为对照组，疾病组作为实验组；两组内的饮食模式无太大差异，组间的身体体征等无显著性差异；疾病组无服用外用药物或经历洗脱期；最终测定结果为微生物的波动。
4.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，数据分析模块的网络中包含122种疾病，32种膳食纤维。
5.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，膳食指导模块中膳食纤维引入的菌群波动与疾病发生引入的菌群波动整体相反，菌群波动总相似度小于0且统计学显著，则该膳食纤维有助于疾病状态的改善；
6.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，膳食指导模块中在特定的122种疾病状态下，建议食用的是具有显著性且呈现负相似性的膳食纤维；少摄入具有正相似性的膳食纤维。
7.如权利要求1～6任一项所述的一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
8.如权利要求1～6任一项所述的一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统为不同的病人提供特定的膳食纤维推荐的应用。
9.如权利要求8所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统为不同的病人提供特定的膳食纤维推荐的应用，其特征在于，对于溃疡性结肠炎病人，不建议使用菊粉类的物质；可以使用AXOS，WG，RS2，Walnut。
10.如权利要求8所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统为不同的病人提供特定的膳食纤维推荐的应用，其特征在于，对于高血压人群，建议多食用抗性淀粉RS，β-glucan，FOS，而需要少食用PDX，SCF等；一型糖尿病人可以多食用FOS，JA和CH菊粉类物质；而溃疡性结肠炎和克罗恩病人，则不建议使用菊粉类的物质；可以食用AXOS，WG，RS2，Walnut物质。
...【技术特征摘要】
1.一种基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，数据收集模块中膳食纤维文献筛选标准：仅选择随机对照临床试验rct实验；健康人群作为研究对象；干扰条件为膳食纤维的摄入；对照组可以是正常饮食模式，或者安慰剂，或者低剂量的同等膳食纤维；测量的结果为微生物的波动。
3.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，数据收集模块中疾病文献筛选标准：健康人群作为对照组，疾病组作为实验组；两组内的饮食模式无太大差异，组间的身体体征等无显著性差异；疾病组无服用外用药物或经历洗脱期；最终测定结果为微生物的波动。
4.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，数据分析模块的网络中包含122种疾病，32种膳食纤维。
5.如权利要求1所述的基于肠道菌群波动的膳食纤维推荐系统，其特征在于，膳食指导模块中膳食纤维引入的菌群波动与疾病发生引入的菌群波动整体相反，菌群波动总相似度小于0且统计学显著，则该膳食纤维有助于疾病状态的改善；膳食纤维引入的菌群波动与疾病发生引入的菌群波动整体相似，菌群波动总相似度大于0且统计学显著，则该膳食纤维不...
【专利技术属性】
技术研发人员：高飞，张鑫，贾耿介，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业基因组研究所，
类型：发明
国别省市：
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