[发明专利]一种菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法

权利要求书

1.一种菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法，其特征在于：

包括医疗健康数据建立步骤(S1)、16S序列分析步骤(S2)、数据Meta分析构建配型模型步骤(S3)以及层次分析法供体选择步骤(S4)；

首先，采取所述医疗健康数据建立步骤(S1)，基于研究文献收集临床糖尿病患者和健康人体肠道菌群的数据，建立数据库；

其次，采取所述16S序列分析步骤(S2)，根据不同数据的特征进行数据预处理，基于相同类型的参数进行16S序列分析，得到多个OTU及其对应的注释结果；

再次，采取所述数据Meta分析构建配型模型步骤(S3)，通过Meta分析法处理研究文献数据以及16S序列分析所得数据，提取肠道菌群alpha多样性、beta多样性和菌属数据组成特征，构建糖尿病供受体配型模型；

最后，采取所述层次分析法供体选择步骤(S4)，所述配型模型通过层次分析法分解特征层次结构，对供体库中供体进行打分排序，选择最优值供体，使患者获得最优供体配型。

2.根据权利要求1所述的菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法，其特征在于：

在所述16S序列分析步骤(S2)中，所述数据预处理是基于下载研究文献的描述，根据不同文献数据的参数对数据进行预处理，并记录相关参数，所述相关参数包括测序区域、DNA提取试剂盒、测序平台、引物、barcode、单双端。

3.根据权利要求1所述的菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法，其特征在于：

在所述16S序列分析步骤(S2)中，进行所述16S序列分析时，首先，对下载的研究文献数据根据分组信息以及序列长度进行分类，准备好相应的配置文件，再基于相同类型的参数进行16S序列分析，得到多个OTU及其对应的注释结果。

4.根据权利要求1所述的菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法，其特征在于：

在所述数据Meta分析构建配型模型步骤(S3)中，基于研究文献数据以及所述16S序列分析得到的OTU及其对应的注释结果数据进行Meta分析，进行异质性检验，根据异质性部分在效应总的变异中所占的比重I^2分析各个研究间存在的差异程度；

当I^250％时，认为各个研究间有比较明显的异质性，此时采用随机效应模型进行分析；

当I^2≤50％时，认为各个研究间没有较明显的异质性，此时采用固定效应模型进行分析。

5.根据权利要求4所述的菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法，其特征在于：

在所述数据Meta分析构建配型模型步骤(S3)中，基于研究文献数据以及所述16S序列分析得到的OTU及其对应的注释结果数据进行Meta分析，采用二分类变量法对研究数据的效应量进行分析计算，得出风险比RR值、比数比OR值以及风险差RD值，以分析特征变量与病患治疗效果的紧密或差异程度。

6.根据权利要求5所述的菌群移植治疗糖尿病的供受体配型算法，其特征在于：

在所述数据Meta分析构建配型模型步骤(S3)中，在进行异质性检验以及计算效应量之后，选择合适的效应模型进行合并，根据效应量以及P值，选择在所有研究中共有的特征构建所述配型模型。