【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物技术，具体为一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型。
技术介绍
1、基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型是一种新型的生物技术，利用患者和供体的微生物数据，模拟构建患者移植供体后的微生物群落，筛选出最优的供体，初步做到对患者的肠道疾病(如便秘，炎症性肠病)，神经性疾病(如自闭症，抑郁)以及代谢类疾病(如肥胖，糖尿病)等疾病进行改善。
2、现有技术中，张专利技术和赵方庆团队提出的“eds数据模型”，以及辰葛生物的“精准供-受体配型模型”，都存在一定程度上的不足，例如：一、数据来源：上述提出的两种现有技术，都是采用16s rrna测序数据，所以鉴定出的微生物结果，大部分集中在属水平，无法具体到种水平，从而不太清楚哪种微生物与疾病有直接关系；二、针对疾病：上述提出的两种现有技术，集中在溃疡性结肠炎uc，炎症性肠病i bd，艰难梭酸菌感染cdi这3种肠道疾病，对其他疾病(自闭症，肥胖等)没有进行验证；三、技术方法：eds数据模型它是基于肠型进行供受体匹配，没有考虑到瘤胃球菌性r的肠型。
3、为此，本专利技术提出了一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，以解决上述提到的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，解决了上述
技术介绍
提到的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一
5、s1、输入参数:供体的物种丰度数据受体的物种丰度数据；
6、s2、分别计算供体的肠型、受体肠型、供受体数据混合后的alpha多样性、beta多样性、常见有益菌丰度、常见有害菌丰度疾病有益菌丰度以及疾病有害菌丰度；
7、s3、根据权重，获取供受体匹配得分。
8、优选的，肠型计算方法：
9、r＝sum(f__ruminococcaceae+g__blautia)；
10、b＝f__bacteroidaceae丰度；
11、p＝f__prevotellaceae丰度；
12、肠型＝max(r,b,p)；
13、肠型匹配规则：
14、神经性疾病、肠道疾病的患者：匹配普氏菌型p；
15、代谢类疾病的患者：匹配拟杆菌型b；
16、糖尿病患者：匹配瘤胃球菌性r。
17、优选的，alpha多样性计算方法：
18、alpha多样性:h＝-sum(pi*lnpi)；
19、pi＝rel_abundance/100，每个物种的比例；
20、rel_abundance＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；
21、abu_i(p)：受体中i物种的相对丰度；
22、abu_i(d)：供体中i物种的相对丰度。
23、优选的，beta多样性物种距离计算方法：
24、
25、优选的，常见有益菌丰度计算方法：
26、good_rel_abundance＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；
27、abu_i(p)：受体中有益菌i物种的相对丰度；
28、abu_i(d)：供体中有益菌i物种的相对丰度。
29、优选的，常害有害菌丰度计算方法：
30、bad_rel_abundance＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；
31、abu_i(p)：受体中有害菌i物种的相对丰度；
32、abu_i(d)：供体中有害菌i物种的相对丰度。
33、优选的，疾病有益菌丰度计算方法：
34、good_rel_abundance_for_disease＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；abu_i(p)：受体中疾病有益菌i物种的相对丰度；
35、abu_i(d)：供体中疾病有益菌i物种的相对丰度；
36、疾病有害菌丰度计算方法：
37、bad_rel_abundance_for_disease＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；abu_i(p)：受体中疾病有害菌i物种的相对丰度；
38、abu_i(d)：供体中疾病有害菌i物种的相对丰度。
39、优选的，疾病有益代谢物质计算方法：
40、good_metabolite_for_disease＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；
41、abu_i(p)：受体中疾病有益菌i物种的相对丰度；
42、abu_i(d)：供体中疾病有益菌i物种的相对丰度。
43、优选的，疾病有害代谢物质计算方法：
44、bad_metabolite_for_disease＝sum(abu_i(p)+abu_i(d))/2；
45、abu_i(p)：受体中疾病有害代谢物质i物种的相对丰度；
46、abu_i(d)：供体中疾病有害代谢物质i物种的相对丰度。
47、优选的，供受体匹配得分：
48、score＝alpha多样性权重*alpha多样性+beta多样性权重*beta多样性+常见有益菌权重*good_rel_abundance+常见有害菌权重*bad_rel_abundance+疾病有益菌权重*good_rel_abundance_for_disease+疾病有益菌权重*bad_rel_abundance_for_disease+疾病有益代谢物质权重*good_metabolite_for_disease+疾病有害代谢物质权重*bad_metabolite_for_disease。
49、(三)有益效果
50、本专利技术提供了一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型。与现有技术相比，具备以下有益效果：该基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，通过结合现有技术的优点和缺点，本技术方案采用宏基因组数据，将物种的鉴定水平精确到种水平，通过人群队列分析，找出与疾病相关的的物种；供受体匹配时，综合考虑多项指标，例如肠型、物种aphla多样性、beta多样性、常见有益菌、常见有害菌、疾病有益菌以及疾病有害菌，进行最优匹配。
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1.一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：肠型计算方法：
3.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：alpha多样性计算方法：
4.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：beta多样性物种距离计算方法：
5.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：常见有益菌丰度计算方法：
6.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：常见有害菌丰度计算方法：
7.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：疾病有益菌丰度计算方法：
8.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：疾病有益代谢物质计算方法：
9.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征
10.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：供受体匹配得分：
...【技术特征摘要】
1.一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：肠型计算方法：
3.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：alpha多样性计算方法：
4.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：beta多样性物种距离计算方法：
5.根据权利要求1所述的一种基于肠型基础的肠菌移植精准配型算法模型，其特征在于：常见有益菌丰度计算方法：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：林国潭，张洵，
申请(专利权)人：东源益康北京医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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