【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字医疗，尤其是一种基于蛋白质的肾脏病发生风险预测系统及存储介质。
技术介绍
1、慢性肾脏病已成为全球范围内一个备受关注的重要公共卫生问题。全球范围内，慢性肾脏病的患病率已经达到9.4％，并且仍在持续上升中。如果不对其进行及时干预和治疗，慢性肾脏病可能会进一步发展为肾衰竭，将会严重威胁患者的生命健康。此外，慢性肾脏病还会显著增加患者发生冠心病、心力衰竭、脑卒中等心血管疾病的概率，给患者带来更多的健康风险。
2、由于慢性肾脏病患者的群体庞大，治疗费用极其高昂，给社会卫生经济带来了巨大的负担。蛋白质是构成生命的基础物质，对于人体各种生理功能的正常运行至关重要。基因的多态性以及环境因素对人体的影响，最终都会通过蛋白质的表达和调控进行体现。因此可以通过蛋白质水平分析人体健康状况和疾病风险，基于此蛋白质与慢性肾脏病之间有着潜在关联，个体蛋白质水平可能成为预测肾脏病发病风险的一种有效方法。然而，尚无研究系统评估蛋白质水平对慢性肾脏病发病风险的预测作用。为了探究肾脏病发生风险的识别因素，并采取有效的预防措施，实现慢性肾脏病的早期风险识别以及预防，现亟需一种基于蛋白质的肾脏病发生风险预测系统，实现肾脏病的精准预测和早起发现。
技术实现思路
1、针对现有技术中的不足，第一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：获取个体的血浆蛋白质水平和其
2、可选地，所述获取个体的血浆蛋白质水平包括：基于肾脏病发生风险获取个体的血浆蛋白质水平，所述血浆蛋白质水平包括：cd59糖蛋白、vi型胶原蛋白α3链、组氨酸丰富钙结合蛋白、成纤维细胞激活蛋白、甲型肝炎病毒细胞受体1、卵泡抑素样蛋白3、wnt9a蛋白、溶酶体膜蛋白2、硫酸肝素蛋白聚糖2重组蛋白、整合素αv、n末端脑钠肽前体、生长分化因子15、肝细胞生长因子受体、整合素β2、对氧磷酶3、肿瘤坏死因子受体超家族成员19l、wap四二硫化物核心域蛋白2、尿激酶型纤溶酶原激活物受体、细胞粘附分子相关蛋白/癌基因下调蛋白、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶受体r3、胰岛素样生长因子结合蛋白4、b型钠尿肽、信号素7a、免疫球蛋白λ2、β-1,4-葡萄糖醛酸转移酶1、肾素、睾丸蛋白聚糖1、ⅱ类主要组织相容性复合体drα、热休克蛋白β6、转化生长因子α、半乳糖凝集素7、整合素α5、c型凝集素4、含v-set免疫球蛋白域蛋白2、人表皮生长因子受体4、二磷酸腺苷核糖基转移酶3、癌胚抗原相关细胞黏附分子6、粘附g蛋白偶联受体e5、神经丛蛋白b3、前激活因子多肽样1、肾小球细胞粘附分子受体、激肽释放酶4、基质金属蛋白酶7、半胱氨酸丰富分泌蛋白2、牙源性成釉细胞相关蛋白、冠毛素1、vit蛋白、n-酰基乙醇氨酸酰化酶、内皮型一氧化氮合酶、肿瘤坏死因子受体超家族成员13b、胱抑素c、轴突蛋白5、u6 snrna相关sm样蛋白、嗜铬粒蛋白a、排斥导向分子a、g蛋白偶联受体101、肿瘤坏死因子受体超家族成员17、非特异脂质转移蛋白、蛋白酶体亚基α1、集钙蛋白2、尿调蛋白、受体酪氨酸蛋白激酶erbb-3、b型钠尿肽、促甲状腺激素β亚基、表皮生长因子受体、肿瘤坏死因子受体超家族成员10、氨基酰化酶1、alpha-淀粉酶2b、肌动蛋白α4、癌胚抗原相关细胞粘附分子18、g蛋白偶联受体37、核因子κb p100亚基、蛋白磷酸酶1a、mhc i类链相关蛋白a_mhc i类链相关蛋白b、白细胞免疫球蛋白样受体亚家族b成员2、血管内皮生长因子、蛋白酶体26s亚基6a、核糖核酸酶、二肽基肽酶-4、丝氨酸蛋白酶抑制剂b8、upf0606蛋白、接触蛋白2、丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶n3。本专利技术筛选出与肾脏病发生风险相关的血浆蛋白质，可以更好地理解肾脏病的发生机制，为肾脏病的治疗提供更准确的指导。
3、可选地，所述基于各血浆蛋白质水平对肾脏病发生风险的影响权重，得到蛋白质评分结果包括；获取各血浆蛋白质水平对应的肾脏病发生风险系数；基于所述肾脏病发生风险系数得到各血浆蛋白质水平对肾脏病发生风险的影响权重；依据所述影响权重得到蛋白质评分结果。本专利技术根据各血浆蛋白质水平的肾脏病发生风险系数，对蛋白质的总权重进行计算，可以更全面地了解个体患肾脏病的发生风险。
4、可选地，所述依据所述影响权重得到蛋白质评分结果包括：根据所述影响权重构建蛋白质水平评分函数；通过所述蛋白质水平评分函数得到蛋白质评分结果。本专利技术综合考虑多种血浆蛋白质的影响，根据血浆蛋白质水平来计算蛋白质评分，并作为个体肾脏病风险的预测指标，可以更准确地预测肾脏病的发生风险。
5、可选地，所述蛋白质水平评分函数，满足如下关系：
6、
7、其中，prc表示蛋白质水平的评分结果，n表示蛋白质的数量，βi代表第i个蛋白质对肾脏病发生风险的影响权重，npxi表示第i个蛋白质所对应的表达量。本专利技术基于蛋白质水平评分函数获得蛋白质评分结果，此函数综合考虑了多种血浆蛋白质的影响权重，比单一生物标志物或临床变量更准确性，有助于疾病的早期发现以及治疗效果评估。
8、可选地，所述设定目标参数，所述目标参数包括所述蛋白质评分结果和所述其他肾病危险因素包括：设定所述蛋白质评分结果为第一目标参数；设定所述其他肾病危险因素为第二目标参数。本专利技术将蛋白质评分结果和其他肾病危险因素设为疾病预测函数的参数，可以更全面地评估个体的疾病风险，进而提高预测结果的准确性。
9、可选地，所述基于所述目标参数建立肾脏病发生风险预测模型包括：基于所述第一目标参数和所述第二目标参数建立肾脏病发生风险预测模型。本专利技术结合蛋白质评分结果和其他肾病危险因素建立肾脏病发生风险预测模型，可以更早地发现肾脏病的迹象，有助于降低疾病进展的风险。
10、可选地，所述肾脏病发生风险预测模型，满足如下关系：
11、
12、其中，r表示肾脏病的发生风险，so(t)表示肾脏病预测风险的底数值，γi表示风险预测模型目标参数对应的影响系数，xi表示风险预测模型的目标参数。
13、可选地，所述通过所述肾脏病发生风险预测模型预测个体发生肾脏病的风险包括：通过所述肾脏病发生风险预测模型获得个体肾脏病的预测分数；依据所述预测分数预测个体肾脏病的发生风险。本专利技术根据预测模型结果预测患病风险，可以预测出个体发生肾脏病的风险，并在疾病发展的早期阶段采取相应的预防措施，降低疾病发生风本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
2.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获取个体的血浆蛋白质水平包括：
3.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述基于各血浆蛋白质水平对肾脏病发生风险的影响权重，得到蛋白质评分结果包括；
4.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述依据所述影响权重得到蛋白质评分结果包括：
5.根据权利要求4所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述蛋白质水平评分函数，满足如下关系：
6.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述设定目标参数，所述目标参数包括所述蛋白质评分结果和所述其他肾病危险因素包括：
7.根据权利要求6所述计算机可读存储介质，其特征在于，所述基于所述目标参数建立肾脏病发生风险预测模型包括：
8.根据权利要求7所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述肾脏病发生风险预
9.根据权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述通过所述肾脏病发生风险预测模型预测个体发生肾脏病的风险包括：
10.一种基于蛋白质的肾脏病发生风险预测系统，其特征在于，包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括如权利要求1-9任一项所述的计算机可读
...【技术特征摘要】
1.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
2.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获取个体的血浆蛋白质水平包括：
3.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述基于各血浆蛋白质水平对肾脏病发生风险的影响权重，得到蛋白质评分结果包括；
4.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述依据所述影响权重得到蛋白质评分结果包括：
5.根据权利要求4所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述蛋白质水平评分函数，满足如下关系：
6.根据权利要求1所述的计算机可读存...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦献辉，张园园，侯凡凡，
申请(专利权)人：南方医科大学南方医院，
类型：发明
国别省市：
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