【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理，具体而言，尤其涉及一种基于元路径的微生物-疾病关联预测方法。
技术介绍
1、随着高通量测序技术和微生物组学的发展，许多研究表明微生物与人类疾病之间存在密不可分的关联关系。微生物通过参与代谢、凋亡等重要的生命进程来对人类疾病和身体健康产生影响，比如心血管疾病、自身炎症性疾病以及癌症等。当前对微生物-疾病关联关系主要分为四类。一类是微生物的改变是疾病的直接原因；另一类为微生物和疾病没有直接的关联关系，但是存在一个共同的第三方因素；第三类为疾病能够影响微生物的改变使得其能够作为疾病诊断的生物标记；最后一类为疾病能够影响微生物的改变，其反过来又进一步影响疾病的严重程度。所以，确认微生物与疾病之间的关联关系有助于加深对疾病机制的理解，提高疾病的诊断和治疗效率。如已授权专利cn109920478b等。
2、微生物-疾病关联预测有助于深入理解疾病机理，对药物研发有促进作用。然而传统生物实验方法消耗大量时间及财力，且无法满足高通量的数据需求。最新的解决方法是采用相似性计算方法，计算微生物之间及疾病之间的相似性关系...
【技术保护点】
1.一种基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，S1中：
3.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，S2具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，S3具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，S4具体包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，s1中：
3.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，s2具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，s3具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于元路径的微生物-疾病关联预测方法，其特征在于，s4具体包括如下步骤：
...【专利技术属性】
技术研发人员：邹婷婷，郑欣艺，吴文旭，刘祥玉，马乔玲，赵志文，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。