【技术实现步骤摘要】
本专利技术属生物医药，具体涉及一种孕妇胎龄预测模型及其在早产和/或胎儿生长受限预警中的应用。
技术介绍
1、胎龄是胎儿在母体内从卵细胞和精子结合成受精卵到被分娩出来的时间，通常以周为单位来表示，观察胎龄是监测胎儿生长发育的方法之一。胎龄预测则是指通过一系列的检查、测量和分析，估计妊娠期内胎儿的发育阶段，也就是胎儿的实际年龄。
2、目前预测胎龄的方法主要包括孕妇末次月经(lmp)、超声检查、孕期血清标志物以及胎动观察等。根据末次月经周期的第一天和周期长短来计算预产期是最常用的方法，但这种方法的准确性受到个体周期的变异和孕妇的记忆偏差的影响。此外可以通过超声检查测量胎儿的头臀长、双顶径、腹围、股骨长等参数来推算胎龄，一般在妊娠早期最为准确，妊娠中晚期会有一定的误差，并且对于资源缺乏的地区负担很大。尽管预测胎龄的方法比较多，但是并没有发现单个或组合的方法能精确地预测胎龄。
3、准确估计胎龄对医学、产科和妇产科领域非常重要，因为它有助于评估孕妇的妊娠进展、制定产前护理计划、管理高危孕妇以及合理分配医疗资源，同时对胎儿发育状态的监测、识别早产儿以及胎儿生长受限患儿等具有重要意义。早产(preterm)是在妊娠期不满37周时出生的婴儿，是目前新生儿死亡和出生后并发症的主要原因；而胎儿生长受限(fetal growth restriction，fgr)是指受母体、胎儿、胎盘等病理因素影响，胎儿生长未达到其应有的遗传潜能，多表现为胎儿超声估测体重或腹围低于相应胎龄第10百分位，是导致围产儿患病和死亡的重要原因，还可能带来
4、液体活检(liquid biopsy)是一种分子诊断技术，通过将样本从相关组织扩展至血液、尿液、脑脊液等，其主要优势在于非侵入性。其中外周血中循环游离的dna(cfdna)和rna(cfrna)携带了机体丰富的遗传和非遗传信息，被广泛用于各种疾病的检测。目前在关于胎龄预测的相关方法中，卢煜明等通过母体血浆cfdna的甲基化状态和片段大小谱分析进行胎龄评估，乔龙威等基于cfdna在某一些基因转录起始位点区域的丰度值与孕周的关系，提出一种靶标基因组合用于预测胎龄的方法。这两种方法都是基于cfdna信息进行预测。与cfdna相比，cfrna来源于不同的组织，其检测结果反映了全身不同组织中基因表达、细胞间信号传导和细胞死亡程度的组织特异性变化。孕妇外周血中cfrna携带着母体、胎盘和胎儿来源的丰富信息，有望成为监测孕期母体健康和胎儿生长发育的有力工具。如stephen quake博士带领的团队在一项针对31名健康孕妇的试点研究中发现，与胎盘基因相对应的cfrna可能在整个怀孕期间提供胎儿发育和胎龄的精准估计。他们通过测量母体血液中51个cfrna转录物，构建了一个随机森林模型识别了9种用于预测胎龄的cfrna：cga、capn6、cgb、alpp、cshl1、plac4、psg7、pappa、lgls14。此方法对胎龄估测的准确度与超声检测相当，但研究结果表明该方法无法用于提示早产的发生。adi l tarca等利用一组孕妇的全血转录组数据(基于阵列的转录组技术)建立了基于血液的孕龄预测模型，结果表明基于母体全血转录组的模型可显着预测正常妊娠和复杂妊娠中的末次月经和静脉穿刺时超声确定的孕龄。该方法利用的是全血样本的转录组信息，主要来源是母体的免疫细胞，可能无法提供足够的分辨率来揭示跟胎龄相关的某些生物学过程的详细信息。
5、在胎龄预测的领域中，主要存在以下问题：目前的临床上常用的胎龄预测的方法和指标如月经史、受孕日期和超声检查等，存在客观人为因素导致的一定的差异和误差，影响胎龄预测的准确性和可靠性。胎龄预测的生物学机制和影响因素还不完全清楚。目前尚未揭示胎儿在母体内的生长发育的规律和分娩启动的信号，胎龄预测的生物学机制和影响因素可能涉及到多个层次和方面，这些因素可能相互作用，形成复杂的网络和通路，影响胎儿的生长发育和分娩的时机。相比于物理层面的监测，分子层面的变化具有更高的灵敏度和特异性，有助于复杂疾病早期的发现和干预，同时分子层面的诊断需要的样本少且通常是无创，还可以提供个体的详细信息有助于个体化治疗的制定。胎龄预测应该尽早进行，以便及时发现和处理可能存在的问题，同时也为后期的监测和干预提供参考。长期观测胎龄的变化有利于我们及时判断胎儿的生长状态，这就要求开发一种简便低成本和精准的方法来预测妊娠各个时间点的胎儿的胎龄。
技术实现思路
1、针对现有的不足，本专利技术旨在提供一种基于血浆中循环rna全转录组测序(cfrna-seq)的机器学习模型来预测胎龄，实现一种无创、精准和经济的胎儿生长监测技术。
2、本专利技术第一方面的目的，在于提供一种孕妇胎龄预测模型的构建方法。
3、本专利技术第二方面的目的，在于提供一种孕妇胎龄预测模型。
4、本专利技术第三方面的目的，在于提供一种孕妇胎龄的预测系统。
5、本专利技术第四方面的目的，在于提供一种电子设备。
6、本专利技术第五方面的目的，在于提供一种存储介质。
7、本专利技术第六方面的目的，在于提供本专利技术第一方面的构建方法、本专利技术第二方面的孕妇胎龄预测模型、本专利技术第三方面的预测系统、本专利技术第四方面的电子设备、本专利技术第五方面的存储介质在制备预测早产和/或预测胎儿生长受限的产品中的应用。
8、为了实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案是：
9、本专利技术的第一个方面，提供一种孕妇胎龄预测模型的构建方法，包括以下步骤：
10、s1：获取孕妇的cfrna转录组测序数据和临床资料；
11、s2：对s1中所述cfrna转录组测序数据进行分析，筛选得到用于预测胎龄的cfrna标志物；
12、s3：利用lasso回归对cfrna标志物进行特征筛选和参数拟合，构建得到孕妇胎龄预测模型。
13、在本专利技术一些实施方式中，所述临床资料包括孕妇的孕周、分娩结局。
14、在本专利技术一些实施方式中，步骤s2具体包括如下步骤：对所述cfrna转录组测序数据进行数据清理、数据比对、标准化表达矩阵，并使用spearman相关系数来计算各转录本的tpm与孕周时间的相关性，筛选得到用于预测胎龄的cfrna标志物。
15、在本专利技术一些实施方式中，选择p-value小于<1e-06且false discovery rate小于0.0001的基因作为用于预测胎龄的cfrna标志物。
16、在本专利技术一些实施方式中，所述cfrna标志物包括mpo、farp2、pglyrp1、capn6、olfm4、slc7a5、cgb3、nek4、mmp8、tcn1、csh1、cyp19a1、ascl1、ms4a3、alpp、camp、defa4、svep1、epb42、stx18、znf680、c1qa、lep、ube2o、hs3st4、osbp2、actbp11、cgb5、rna5sp119、rna5s9、gdf5-as1、c本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种孕妇胎龄预测模型的构建方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述临床资料包括孕妇的孕周、分娩结局。
3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：对所述cfRNA转录组测序数据进行数据清理、数据比对、标准化表达矩阵，并使用Spearman相关系数来计算各转录本的TPM与孕周时间的相关性，筛选得到用于预测胎龄的cfRNA标志物。
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，选择p-value小于<1e-06且falsediscovery rate小于0.0001的基因作为用于预测胎龄的cfRNA标志物。
5.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，所述cfRNA标志物包括MPO、FARP2、PGLYRP1、CAPN6、OLFM4、SLC7A5、CGB3、NEK4、MMP8、TCN1、CSH1、CYP19A1、ASCL1、MS4A3、ALPP、CAMP、DEFA4、SVEP1、EPB42、STX18、ZNF680、C1QA、LEP、UBE2O、HS3ST4、OSB
6.一种孕妇胎龄预测模型，由权利要求1～5所述的构建方法构建得到。
7.一种孕妇胎龄的预测系统，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～5任一项所述的构建方法。
9.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行权利要求1～5任一项所述的构建方法。
10.权利要求1～5任一项所述的构建方法、权利要求6所述的孕妇胎龄预测模型、权利要求7所述预测系统、权利要求8所述的电子设备、权利要求9所述的存储介质在制备预测早产和/或预测胎儿生长受限的产品中的应用。
...【技术特征摘要】
1.一种孕妇胎龄预测模型的构建方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述临床资料包括孕妇的孕周、分娩结局。
3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，步骤s2具体包括如下步骤：对所述cfrna转录组测序数据进行数据清理、数据比对、标准化表达矩阵，并使用spearman相关系数来计算各转录本的tpm与孕周时间的相关性，筛选得到用于预测胎龄的cfrna标志物。
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，选择p-value小于<1e-06且falsediscovery rate小于0.0001的基因作为用于预测胎龄的cfrna标志物。
5.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，所述cfrna标志物包括mpo、farp2、pglyrp1、capn6、olfm4、slc7a5、cgb3、nek4、mmp8、tcn1、csh1、cyp19a1、ascl1、ms4a3、alpp、camp、defa4、svep1、epb42、stx18、znf680、c1qa、lep、ube2o、...
【专利技术属性】
技术研发人员：李青娇，周雄辉，黄仕颖，梁茵，
申请(专利权)人：中山大学附属第八医院深圳福田，
类型：发明
国别省市：
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