CN119446269A 肠道菌群配型的多组学数据优化方法、系统及介质 （深圳生命之源精准健康管理集团有限公司）

道楼村社区绘猫路299号中国科学院据宿主肠道生理模式影响因子对微生物菌群融合数据以及宿主肠道生理数据进行宿主肠道菌2步骤S1：获取历史肠道多组学数据，并根据历史肠道多组步骤S2：基于宿主肠道多组学数据进行微生物菌群肠步骤S3：根据宿主肠道多组学数据进行宿主肠步骤S4：对微生物菌群融合数据进行高维组学语义步骤S5：根据宿主肠道生理模式影响因子对微生物步骤S13：根据肠道基因测序数据进行微生物菌群分类，从而获得微生物菌群分类数步骤S14：根据微生物菌群分类数据对待分类肠道多组学数据进行菌群多组学分类整步骤S15：根据宿主生理系数数据以及微生物菌群多组学数据进行宿主肠道菌群多样3.根据权利要求2所述的肠道菌群配型的多组学步骤S133：获取微生物基因序列参考数据，并对微生物步骤S134：根据基因序列相似度数据对扩增子步骤S135：对微生物物种分类数据进行微生物物种相对步骤S136：根据微生物物种相对丰度数据对微生物物种分类数据进行微生物菌群划34.根据权利要求2所述的肠道菌群配型的多组学数据优化方法根据宿主生理系数数据以及微生物菌群多组学数据进行宿主菌群多组对宿主肠道菌群多组学数据进行香浓指数多样性分析，从而获得宿根据宿主肠道菌群香浓指数数据以及宿主肠道菌群主成分数据进行宿主肠道微生物根据宿主肠道微生物菌群丰度图进行肠道微生物菌群丰度等级划分基于肠道微生物菌群丰度等级数据对宿主肠道菌群多组学数据进行宿主肠道菌群丰步骤S23：根据微生物高丰度肠道空间数据以及微生物低丰度肠道空间数据进行微生步骤S25：根据肠道微生物代谢途径数据对微生物菌群多组学数据进行肠道微生物菌步骤S31：对宿主肠道多组学数据进行宿主生理特征提取，从而获得宿主肠道生理数步骤S35：根据代谢产物浓度主频率成分数据对肠道代谢产物浓度频谱进行宿主常态步骤S36：基于宿主常态代谢生理周期数据对宿主肠道生理数据进行宿主肠道生理模4步骤S37：对宿主肠道常态生理模式数据以及宿主肠道非常态生理模式数据进行生理步骤S42：根据微生物一生理关联性数据对微生物菌群融合数据进行高维组学语义嵌步骤S44：对宿主肠道生理模式特征数据以及微生物菌群降维数据进行联合特征矩阵影响因子回归模型，并根据肠道生理模式影响因子回归模型进行生理模式影响因子计算，步骤S55：通过宿主肠道菌群配型模型对微生物菌群融合数据以及宿主肠道生理数据的一种肠道菌群配型的多组学数据优化方法，该肠道菌群配型的多组学数据优化系统包菌群多样性整合模块，用于获取历史肠道多组学数据，并根据多组学数据融合模块，用于基于宿主肠道多组学数据进行微生物菌群肠道分布统计，5肠道生理模式分类模块，用于根据宿主肠道多组学数据进行宿主肠道生理特征提取，生理模式影响因子计算模块，用于对微生物菌群融合肠道菌群配型模块，用于根据宿主肠道生理模式影响因子对微生实现如权利要求1至8中任意一项所述的肠道菌群6域。肠道菌群的多样性和复杂性使得传统的单一组学分析方法难以充分揭示其生物学意维数据；根据宿主肠道生理模式数据以及微生物菌群降维数据进行生理模式影响因子计7通过综合分析宿主的生理模式和微生物菌群数据，能够识别出影响宿主健康的关键因子，[0013]步骤S12：对待分类肠道多组学数据进行基因测序数据提取以及宿主生理系数提[0015]步骤S14：根据微生物菌群分类数据对待分类肠道多组学数据进行菌群多组学分[0016]步骤S15：根据宿主生理系数数据以及微生物菌群多组学数据进行宿主肠道菌群和分析打下了坚实基础。从待分类的肠道多组学数据中提取基因测序数据和宿主生理系生态系统的功能提供了必要的生物学基础。根据肠道基因测序数据进行微生物菌群分类，8[0022]步骤S134：根据基因序列相似度数据对扩增子序列变体数据进行微生物物种分[0029]对宿主肠道菌群多组学数据进行主成分分析，从而获得宿主肠道菌群主成分数[0030]根据宿主肠道菌群香浓指数数据以及宿主肠道菌群主成分数据进行宿主肠道微[0032]基于肠道微生物菌群丰度等级数据对宿主肠道菌群多组学数据进行宿主肠道菌9微生物高丰度肠道空间数据以及微生物低丰度肠道空[0037]步骤S23：根据微生物高丰度肠道空间数据以及微生物低丰度肠道空间数据进行[0039]步骤S25：根据肠道微生物代谢途径数据对微生物菌群多组学数据进行肠道微生模型，这能够帮助研究者更全面地理解微生物在肠道内的生态关系及其与宿主的相互作[0046]步骤S35：根据代谢产物浓度主频率成分数据对肠道代谢产物浓度频谱进行宿主[0047]步骤S36：基于宿主常态代谢生理周期数据对宿主肠道生理数据进行宿主肠道生[0048]步骤S37：对宿主肠道常态生理模式数据以及宿主肠道非常态生理模式数据进行[0054]步骤S44：对宿主肠道生理模式特征数据以及微生物菌群降维数据进行联合特征[0063]步骤S55：通过宿主肠道菌群配型模型对微生物菌群融合数据以及宿主肠道生理[0069]生理模式影响因子计算模块，用于对微生物菌群融合数据进行高维组学语义嵌肠道菌群配型的多组学数据优化方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，器执行时实现如上所述的肠道菌群配型的多术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范[0085]本实施例中，基于上一步获得的宿主肠道多组学数据，应用R中的ggplot2和合方法(如主成分分析PCA)将微生物菌群多组维数据；根据宿主肠道生理模式数据以及微生物菌群降维数据进行生理模式影响因子计支持向量机)对微生物菌群融合数据和宿主生理数据进行分类，从而实现宿主肠道菌群的具如FastQC进行质量评估，去除低质量序列和污染序列，并使用Trimmomatic进行序列修[0095]步骤S12：对待分类肠道多组学数据进行基因测序数据提取以及宿主生理系数提Mothur)进行微生物菌群的分类。通过对OTUs进行分类，将其比对到已有的数据库(如[0099]步骤S14：根据微生物菌群分类数据对待分类肠道多组学数据进行菌群多组学分微生物在不同样本中的丰度和其它相关组学信息。最终形成微生物菌群多组学数据，便于后续分析和模型构建。[0101]步骤S15：根据宿主生理系数数据以及微生物菌群多组学数据进行宿主肠道菌群线性模型或多元回归分析)来评估宿主因素对肠道微生物多样性的影响。利用R中的生理特征与肠道菌群多样性之间的关系，最终形成宿主肠道多组学数据，便于进一步研究和应用。[0107]本实施例中，使用UCLUST或VSEARCH等工具对拼接后的16SrRNA序列进行冗余序子变体与参考序列的相似度信息，生成的基因序列相似度数据文件可用于后续的物种分[0110]步骤S134：根据基因序列相似度数据对扩增子序列变体数据进行微生物物种分[0111]本实施例中，根据获得的基因序列相似度数据，使用R语言中的“phyloseq”或用最邻近法(Neighbor_Joining)或其他分类算法，进行物种分配。最终输出将为微生物物[0120]本实施例中，对获得的宿主肠道菌群多组学数据进行香浓指数(Shannon_Wiener[0121]对宿主肠道菌群多组学数据进行主成分分析，从而获得宿主肠道菌群主成分数[0123]根据宿主肠道菌群香浓指数数据以及宿主肠道菌群主成分数据进行宿主肠道微[0127]基于肠道微生物菌群丰度等级数据对宿主肠道菌群多组学数据进行宿主肠道菌微生物高丰度肠道空间数据以及微生物低丰度肠道空[0134]步骤S23：根据微生物高丰度肠道空间数据以及微生物低丰度肠道空间数据进行[0138]步骤S25：根据肠道微生物代谢途径数据对微生物菌群多组学数据进行肠道微生[0146]本实施例中，利用快速傅里叶变换(FFT)算法对肠道代谢产物浓度数据进行频域[0149]步骤S35：根据代谢产物浓度主频率成分数据对肠道代谢产物浓度频谱进行宿主[0151]步骤S36：基于宿主常态代谢生理周期数据对宿主肠道生理数据进行宿主肠道生[0153]步骤S37：对宿主肠道常态生理模式数据以及宿主肠道非常态生理模式数据进行酸浓度等)之间的相关性，最终形成一个包含微生物特征及其与宿主生理状态的关联性数同时保留重要信息。最终输出的微生物菌群降维数据将为后续分析提供清晰的特征表示，[0162]步骤S44：对宿主肠道生理模式特征数据以及微生物菌群降维数据进行联合特征生理菌群联合特征矩阵。可以使用数据融合最终形成一个全面反映微生物与宿主生理特征具体来说，对于某个变量值x，其标准化结果为z＝\frac{x_\mu}{\sigma}，其中\mu为均[0174]本实施例中，对于微生物菌群数据，首先计算样本间的相似性，通常采用Bray_[0177]步骤S55：通过宿主肠道菌群配型模型对微生物菌群融合数据以及宿主肠道生理[