[发明专利]基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统在审

专利信息
申请号: 202011185402.5 申请日: 2020-10-30
公开(公告)号: CN112359106A 公开(公告)日: 2021-02-12
发明(设计)人: 王媛;张杰;宿凌恺;邓淑丽 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: C12Q1/6883 分类号: C12Q1/6883;C12Q1/6869;G16B40/00
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 郑海峰
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 口腔 生态 通量 分析 儿童 早期 预测 系统
【权利要求书】:

1.一种基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统,其特征在于,包括:

唾液收集单元,其用于将采集到的受试者非刺激性唾液装入无菌冻存管中存储,并在每一个无菌冻存管上标记受试者的编号、患龋情况和唾液采集时间,所述的患龋情况分为无龋和龋病;

涡旋振荡单元,其用于将无菌冻存管中的唾液进行涡旋分散处理;

离心单元,其用于根据预设程序对无菌冻存管中分散后的唾液依次进行预离心处理和二次离心处理,所述的预离心处理是指在2000-4000×g条件下离心8-12min,保留上清液继续进行二次离心处理;所述的二次离心处理是指在10000-15000×g、4℃条件下离心8-12min,保留沉淀物;

DNA提取和测序单元,其用于对离心单元收集到的沉淀物提取全基因组DNA,并进行双端测序,形成一组样本DNA片段;

DNA文库单元,其用于存储人基因对照组、以及按时间顺序分别存储每一个受试者的样本DNA片段;标记每一个受试者标签并随着时间顺序进行更新,其中,将按照时间顺序始终为无龋的受试者标记为无龋型,将按照时间顺序始终为龋病的受试者标记为龋病型,将按照时间顺序由无龋转换为龋病的受试者标记为龋易感型;

DNA过滤单元,其用于过滤DNA文库单元内样本DNA片段中的低质量片段和宿主序列片段,所述的宿主序列片段为与人基因对照组相同的DNA片段;

生物物种分析单元,其用于获取过滤后的样本DNA片段的物种组成以及物种丰度值,形成原始物种集合;

物种筛选单元,其用于在原始物种集合中筛选出与预测目标相关性最大、且物种彼此之间相关性最小的一组物种;所述的预测目标包括龋病、龋易感和无龋,将筛选出的物种组成作为该样本的特征种类,提取该物种的丰度值作为特征值,得到该样本的特征向量;

分类器模块,其内部配置有分类器算法;

训练模块,当其接收到系统的训练指令时,首先从DNA文库单元中筛选出龋病型、龋易感型和无龋型三种类型受试者的样本DNA片段,其中获取龋病和无龋类型受试者最初的样本DNA片段,获取龋易感型受试者在患龋一年之前的样本DNA片段,系统存储数据不足一年的,则取最初测试的样本DNA片段;然后利用三种类型的样本DNA片段对应的特征向量对分类器模块中的分类器算法进行训练,训练结束后保存模型文件;

预测模块,其用于加载训练模块中最新更新的模型文件,得到训练好的分类器模型;当系统处于测试阶段时,获取待测试者DNA片段的特征向量作为分类器模型的输入,得到预测的龋病发病率。

2.根据权利要求1所述的基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统,其特征在于,所述的物种筛选单元得到的物种组成目标数量为5-10。

3.据权利要求2所述的基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统,其特征在于,所述的物种筛选单元得到的物种组成包括:Streptococcus mutans物种、Prevotella amnii物种、Eubacteriaceae bacterium ACC19a物种、Shuttleworthiasatelles物种、Dialister invisus物种、Candidatus Nitrospira defluvii物种、以及Erysipelotrichaceae bacterium物种。

4.根据权利要求1所述的基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统,其特征在于,所述的物种筛选单元利用mRMR算法进行筛选。

5.根据权利要求1所述的基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统,其特征在于,所述的低质量片段包括:

(1)没有测定的碱基数超过5个的DNA片段;

(2)包含的错误率大于60%的碱基数量超过50个的DNA片段;

(3)末端碱基错误率大于60%的DNA片段。

6.根据权利要求1所述的基于口腔微生态高通量测序分析的儿童早期龋预测系统,其特征在于,所述的唾液收集单元对每一个受试者的唾液收集量为1-3ml。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学,未经浙江大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011185402.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code