一种挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法技术

技术编号:40464456 阅读:20 留言:0更新日期:2024-02-22 23:18
本发明专利技术公开了一种挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,包含以下步骤:步骤1.收集肠道菌群16SrRNA测序数据,建立对应的数据库;步骤2.基于相同的处理流程和参数进行16S生物信息分析;步骤3.使用多种机器学习分类器,对比不同分类器下的模型性能,进而选择较优的分类器;步骤4.采用荟萃分析等多种特征选择方法,挑选与自闭症相关的肠道菌群生物标志物;步骤5.评估不同方法挑选的生物标志物的合理性,选择具有代表性的与自闭症相关的肠道菌群生物标志物。本发明专利技术通过多种方法挑选能够用于区分自闭症患者与健康人群的肠道菌群生物标志物,进而保证选择的生物标志物具有代表性,能有效区分自闭症患者与健康人群。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于肠道菌群生物标志物筛选,特别涉及一种挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法


技术介绍

1、自闭症谱系障碍(asd)是一种严重的广泛性发育障碍,其特征是社交和沟通困难、重复行为和兴趣受限等心理发育障碍,严重影响患儿的社会功能和生活质量。2023年3月24日美国疾控中心发布消息,公布了最新自闭症患病率的筛查数据。每36名8岁儿童中就有1名患有自闭症症谱系障碍(asd),据中国残疾人普查报告数据显示,目前我国孤独症患者已超1300万人,以每年近20万的速度增长,自闭症发病率已占各类精神残疾首位。

2、目前已经通过动物和临床实验证实,自闭症谱系障碍(asd)与肠道菌群的紊乱密切相关,并且通过干预肠道菌群可能会影响asd症状的改变。如专利申请202010183758.9所公开的与自闭症相关的肠道菌群生物标志物及其应用。该申请发现肠道菌群可以辅助肠道毒物的降解,减少线粒体因毒物积累带来的损伤以及由此诱发的asd的发生。本专利技术提供的与asd相关的肠道菌群生物标志物包括5条代谢通路,涉及31种酶类,利用该生物标志物进行asd的诊断和患病风险评估本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于包含以下步骤:

2.如权利要求1所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤1中,所述步骤1为收集临床自闭症患者和健康人群的肠道菌群数据,建立对应的数据库;数据库包括测序下机数据、测序引物、测序区域、建库方式、测序平台、样本临床数据。

3.如权利要求1所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤2中,16S测序分析中的数据首先要进行预处理,所述预处理是根据不同研究的建库和测序方法对数据进行预处理,这其中包含测序区域、测序平台、引物、单端或双端测序等参数;同时,在该步骤中事先对收集...

【技术特征摘要】

1.一种挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于包含以下步骤:

2.如权利要求1所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤1中,所述步骤1为收集临床自闭症患者和健康人群的肠道菌群数据,建立对应的数据库;数据库包括测序下机数据、测序引物、测序区域、建库方式、测序平台、样本临床数据。

3.如权利要求1所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤2中,16s测序分析中的数据首先要进行预处理,所述预处理是根据不同研究的建库和测序方法对数据进行预处理,这其中包含测序区域、测序平台、引物、单端或双端测序等参数;同时,在该步骤中事先对收集的文献数据进行分类,基于相同的参数进行16s分析,得到对应的zotus表及其对应的注释结果。

4.如权利要求1所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤3中,选择机器学习分类器对所有菌属特征进行建模,用roc曲线来评估分类器的性能,使用的分类器包括:knn,naive bayes,decision tree,rf,svm,logistic regression,gradient boosting,adaboost,lightgbm,catboost和xgboost。

5.如权利要求4所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤3中,对比不同分类器的性能,选择十折交叉验证auc最高的分类器用于后续特征选择。

6.如权利要求1所述的挖掘自闭症肠道菌群生物标志物的方法,其特征在于所述步骤4中,使用特征选择程序挑选自闭症患者与健康人群之间的菌属特征,采用的特征选择包括:荟萃分析差异菌属,powershap,borutashap,borutashap-gini,shapicant,forwardfeature selection,c...

【专利技术属性】
技术研发人员:曹曼张帮周许佳颖兰彬源罗联根肖传兴何剑全
申请(专利权)人:上海承葛生物科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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