CN110033845A - 一种儿童营养素缺乏风险等级评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其包括：数据获取模块，用于获取基因检测数据、儿童膳食数据及儿童身体指标数据；基因检测结果评估模块，用于根据基因检测数据对营养素相关基因评估；膳食摄入营养素量评估模块，用于根据儿童膳食数据对膳食摄入营养素水平评估；营养素缺乏症状评估模块，用于根据儿童身体指标数据对儿童各营养素缺乏症状评估；综合风险等级评估模块，用于根据各评估结果综合分析，确定营养素缺乏风险。该系统结合儿童先天和后天信息综合对儿童现阶段各营养素缺乏风险评估，能够帮助家长更好的认识儿童的营养素吸收代谢利用情况，膳食结构的情况及提供个性化的最优食物和摄取量推荐，具有良好的社会效益。
Description
技术领域
本发明涉及互联网和儿童营养评估领域，尤其涉及一种儿童营养素缺乏 风险等级评估系统。
背景技术
0-6岁是人类体格和大脑发育的最快时期，也是最重要的阶段。儿童在这 个时期学习的技能、养成的习惯以及生长发育的状态将影响其一生。
儿童对营养素的吸收主要受先天因素和后天因素的影响。从先天的角度 来讲，不同的人群因基因分布和表达不一样，其表达的酶蛋白量和酶活性不 一样，导致其对营养物质的吸收效率等级不同。一般情况下，酶活性高的人 群对营养素的吸收效率高，酶活性低的人群对营养素的吸收效率低。从后天 来讲，一方面，营养素的摄入量直接影响了某种营养素是否会有缺乏风险。 另一方面，后天营养素的摄入不足也会反过来影响人体基因的表达调控，如 维生素D和维生素A的摄入不足会影响众多重要基因的表达，从而影响人体 的生命过程。所以，综合来说，儿童是否有营养素缺乏风险主要由先天的基 因及后天的膳食摄入情况决定。
虽然现有技术中，在基因检测领域，已经有一些利用基因检测，确定维 生素含量的方法；在营养摄入领域，也有一些儿童配餐的系统方法。但是， 还没有一种方法可以将基因检测结果及儿童生活膳食情况结合起来，对儿童 营养素的缺乏风险等级作出评估，并给予个性化的饮食指导。因此，将这两 者结合起来并提供个性化建议是儿童营养健康领域中迫切需要解决的问题。
因此，现有技术还有待进一步发展。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种儿童营养素缺乏风险等级 评估系统，旨在为家长们提供一种全面合理的认识儿童营养素缺乏风险的方 法，并提供个性化的建议，做到及时监测，提早预防，避免因营养素缺乏而 影响儿童体格和大脑的健康成长和发育。
本发明的技术方案如下：
一种儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，所述系统包括：
数据获取模块，用于获取外部输入的基因检测数据、儿童膳食数据及儿 童身体指标数据；
基因检测结果评估模块，用于根据数据获取模块所获取的基因检测数据 按照预设的基因评测标准对营养素相关基因进行分析评估；
膳食摄入营养素量评估模块，用于根据数据获取模块所获取的儿童膳食 数据按照预设的营养素摄入标准对膳食摄入营养素水平进行分析评估；
营养素缺乏症状评估模块，用于根据数据获取模块所获取的儿童身体指 标数据按照预设的营养素缺乏症状标准对儿童各营养素缺乏症状进行分析评 估；
综合风险等级评估模块，用于根据基因检测结果评估模块、膳食摄入营 养素量评估模块及营养素缺乏症状评估模块的评估结果进行综合分析，并利 用预设的营养素缺乏风险标准确定当前儿童的营养素缺乏风险。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，所述系统还包括营养 素每日摄入量推荐模块，用于基于基因检测结果评估模块所得出的评估结果 利用预设的营养素每日摄入量推荐表计算当前儿童营养素每日推荐摄取量。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，所述系统还包括个性 化超级食物推荐模块，用于根据综合风险等级评估模块得出的综合风险等级 评估结果在预设的食物营养素含量数据库中进行食物匹配，得出针对于当前 儿童的推荐食物结果。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，基因检测数据包括钙、 铁、锌、维生素A、维生素D、维生素E、维生素B12、叶酸及Omega-3营 养素的关键基因检测数据；
所述儿童膳食数据包括涉及儿童含钙、铁、锌、维生素A、维生素D、 维生素E、维生素B12、叶酸及Omega-3营养素在内的膳食摄入量数据、膳 食摄入种类数据、膳食摄入频率数据、膳食补充剂摄入数据；
所述儿童身体指标数据包括身体生化指标数据、生活运动习惯数据和各 营养素缺乏症状数据。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，所述基因检测数据通 过采集儿童口腔上皮细胞样本进行PCR扩增和熔解曲线分析得到。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，所述基因检测结果评 估模块、膳食摄入营养素量评估模块、营养素缺乏症状评估模块、综合风险 等级评估模块及个性化超级食物推荐模块的评估计算方法均基于表驱动法， 各评估结果是基于各模块中预设表格查找数据实现数据驱动计算得到。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，所述基因检测结果评 估模块根据基因检测数据中各营养素相关基因位点检测结果评估吸收代谢通 路中的关键酶或蛋白活性，并进一步对营养素的吸收代谢利用水平进行计算 评估。
所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其中，预设的基因评测标准 为包括营养元素、基因型、基因位点以及吸收代谢水平参数的数据表；
预设的营养素摄入标准为包括膳食摄入量、膳食摄入种类、膳食摄入频 率、膳食补充剂及儿童膳食摄入营养素量参数的数据表，该数据表设置于预 设的食物营养素水平数据库中；
预设的营养素缺乏症状标准为包括身体生化指标数据、生活运动习惯数 据和各营养素缺乏症状数据的数据表，该数据表设置于预设的营养素缺乏不 良症状数据库中；
预设的营养素缺乏风险标准为包括由基因检测结果评估模块、膳食摄入 营养素量评估模块及营养素缺乏症状评估模块得出的评估结果以及风险等级 参数的数据表。
本发明实施例提供的技术方案中，利用基因检测和基本调查数据，获得 儿童先天的基因型别与日常膳食生活习惯及近三个月的身体症状等信息，将 儿童先天和后天的信息结合起来，综合的对现阶段儿童各营养素缺乏风险进 行了评估，并为日后的营养素摄入量和膳食推荐做出了精准的个性化建议。 与其他单独做营养素摄入的技术方案比，本技术方案结合了先天的基因情况 更为精确。与其他单独做先天基因而评估缺乏风险和推荐营养素摄入的技术 方案比，本技术方案结合了儿童后天的膳食生活习惯和身体情况，得出的结 果更为精准，更符合儿童现阶段的需求，可以迫切的帮助家长解决儿童目前 需要专注提高的营养素水平，及日后需要关注的营养素。本发明的技术方案 帮助家长更好的认识儿童的营养素吸收代谢利用情况，膳食结构的情况及提 供个性化的最优食物和摄取量推荐，在儿童营养健康领域，具有良好的社会 效益。
附图说明
图1为本发明实施例所述的评估儿童营养素缺乏风险系统方法流程图；
图2为本发明实施例所述的基因检测方法流程图；
图3为本发明实施例中各营养素相关基因的检测结果；
图4为本发明实施例所述的营养素每日摄取量推荐示意图；
图5为本发明实施例所述的营养素缺乏症状评估的算法原理示意图；
图6为本发明实施例所述的营养素缺乏风险等级综合评估结果示意图；
图7为本发明实施例中对儿童膳食结构进行分析和评估的数据结果；
图8为本发明实施例所述的个性化超级食物示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创 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围。
本发明提供儿童营养素缺乏风险等级评估系统，该系统执行如图1所示的 方法流程，以评估儿童编号(儿童)为NT20150127为例，对本发明方法进行 详细的步骤说明：
Step-A1：采集儿童口腔上皮细胞样本，并按照图2的流程示意图对儿童的 样本进行基因检测，具体步骤如下：
S100：提取样本DNA，按照口腔样本DNA提取试剂盒提取样本DNA。
S200：样本DNA质检，使用Nano-1000超微量分光光度计对提取的DNA 进行浓度和纯度的质量检测。
S300：配置PCR反应液，配制自主研发的直用型PCR反应液，加入儿童的 DNA，待扩增。
S400：将上述装有PCR反应液的PCR反应管置于荧光PCR仪器(Bio-Rad CFX 96)上进行PCR扩增和熔解曲线分析。
S500：拷贝下机数据待分析。
Step-A2：用基因分型系统自动分析下机数据，提取出与各个营养素相关 的基因位点的基因型别。
Step-A3：根据各营养素的基因型别，评估根据基因检测结果该儿童各个 营养素吸收代谢利用情况，并为是否有缺乏风险做先天基因层次的判断。如 图3为该儿童各营养素相关基因的检测结果。需要说明的是，这里展示的是最 终分析结果。
Step-A4：在中国营养学会发布的《中国居民膳食营养素参考摄入量(2013 版)》中各年龄阶段各营养素的摄入量的基础上，本发明系统根据儿童的年 龄和基因检测结果，得出该儿童的推荐摄入量。这个摄入量的设定需满足以 下几个原则：一，考虑到基因对于营养素吸收代谢能力的影响不同，所以对 于先天营养素吸收能力弱的人群，需要相应地提升营养素的摄取量来满足人 体需求。二，考虑到营养素过量可能带来的风险，推荐值不会超过该营养素 的可耐受最高摄入量。按照上述原则，对于营养素吸收代谢能力的正常的人群，系统给的营养素每日推荐摄入量与《中国居民膳食营养素参考摄入量(2013版)》给出的推荐摄入量(RNI)相一致。针对营养素吸收代谢能力的 弱及偏弱的人群，系统预设以下两个公式：
最终值(弱)＝(该年龄段推荐摄入量+该年龄段可耐受最高摄入量)/2+ 修正值
最终值(偏弱)＝(该年龄段推荐摄入量+最终值(弱))/2+修正值’
需要进行说明的，部分营养素的可耐受最高摄入量较高，考虑到安全性， 系统最终推荐值会往下进行修正，而部分营养素没有可耐受最高摄入量，按 照可实行性，在推荐摄入量基础上系统会往上进行修正，这些修正指的就是 上述公式中的修正值。不同的营养素有不同的推荐摄入量，可耐受最高摄入 量以及修正值，本实施例以锌营养元素为例，其不同年龄阶段锌的推荐摄入 量，可耐受最高摄入量以及修正值和计算结果其见表1。
表1
具体实施例中，如图4所示，该儿童年龄阶段在4-6岁，其与锌、维生素A、 钙和铁的吸收代谢利用相关的基因为风险基因，先天对这些营养素的利用水 平较低，所以该儿童需要提高这些营养素的摄入量，按照上述的原理和公式 对该儿童的锌元素的摄入量推荐计算的结果是每日要增加到8mg左右，而不携 带风险基因的4-6岁人群，每日只需要摄入5.5mg，和《中国居民膳食营养素参 考摄入量(2013版)》给出的推荐摄入量(RNI)相一致。同理，该儿童的维 生素A推荐每日摄入600ug左右，钙元素的推荐每日摄入1000mg左右，铁元素 推荐每日摄入13mg左右。其他则与《中国居民膳食营养素参考摄入量》推荐 量一致。本发明的这些数据是根据较权威的指标及做了大量研究文献调研后 对各种先天基因型需要补充的营养素情况得出的精准评估。
Step-B1：系统录入儿童的日常生活习惯及膳食情况，所录入内容包含了 儿童的基本情况，如年龄、性别和身高体重等、同时也包含儿童日常膳食的 种类、各类食物的食用频率、各类食物的摄入量、是否出现哪些不良症状、 是否摄入何种营养素补充剂，生活运动等习惯等。
Step-B2：分析获取基本信息，结合常见食物营养素水平数据库A，将各 类信息进行归类划分，如根据食物的种类、食用频率和摄入量得出儿童对各 种营养素的摄入量范围。将基本信息中出现的症状与营养素缺乏症状数据库B 进行比对，提取出各营养素缺乏情况的信息。
Step-B3：将获取的儿童基本信息联合儿童常见食物营养素水平数据库A 分析得出的儿童各营养素摄入量范围与<<中国居民膳食营养素参考摄入量 (2013版)>>比对进行估算，得出儿童日常各营养素摄入量是否足够，是否 满足中国该年龄、性别组人群的推荐摄入量或适宜摄入量，儿童实际摄入量 的范围落在哪个等级。同时，系统通过将这些食物进行分析后，对儿童的膳 食结构进行了分析及合理性评估。如图7，是对该儿童的膳食结构进行分析和 评估的数据结果，由数据显示，该儿童日常的水产类的摄入不足，这是锌、 铁、维生素B12、维生素D等营养素的主要来源；此外蔬菜、水果是叶酸、维 生素A原等营养素的主要来源，该儿童也摄入较低或不足。另一方面，该儿童 奶及奶制品类和蛋及蛋制品类也摄入不足；奶类是钙、维生素A的主要食物来 源；蛋类营养素丰富，是维生素A和E等营养素的主要食物来源。提示儿童家 长需要注意儿童这几项食物种类的摄入。
Step-B4：将基本信息中该儿童近三个月出现的身体症状与营养素缺乏症 状数据库B比对提取出的各营养素缺乏症状进行评估诊断，并分等级，评估这 些症状落在各个营养素水平缺乏的相关度及疑似缺乏程度。
本发明系统各评估模块的评估方法原理基于表驱动法，系统接收用户输 入的儿童近三个月身体出现症状的选项中勾选出儿童身体出现的症状；营养 素缺乏症状数据库B中每个营养素对应各症状对应的权重分值，本发明系统根 据与营养素缺乏症状的相关性给予不同的权重分值，分值越高，代表该症状 与营养素缺乏的相关度越高。将用户输入所选中的症状，在数据库中查找出 选中的症状的对应的营养素及其对应的权重分值，再将每个营养素对应的权 重分值求和，每个营养素的权重分值总和在不同的区间代表不同的营养素缺 乏程度。如本实施例中，根据系统接收到的所勾选选项发现该儿童身体出现 的症状中较为严重的是“视力下降”和“眼睛怕光或干涩”，这两项均是为 维生素A缺乏-身体症状的分值较高，属于强相关项，求和所有维生素A缺乏- 身体症状分值后，判断求和数值也符合维生素A严重性较高的等级，如图5所 示。另外，该儿童的身高为100cm，体重为15kg，而我国4岁男童达标身高 101.9cm，体重范围为15.4kg-19.3kg，身高和体重均低于90％以上同龄同性别 儿童。由此判断该儿童的生长稍微缓慢，可能与营养素缺乏导致的营养不良有关，可能与儿童基因型中钙、维生素A、锌等的先天吸收代谢利用能力较弱 及后天摄入不足相关，需要引起家长的注意。
Step-C：综合儿童的基因检测结果，儿童膳食摄入营养素量及根据儿童身 体症状推测的营养素缺乏等级对儿童最终的营养素缺乏风险进行等级评估。 首先，根据儿童的基因检测结果得到儿童的营养素吸收利用水平等级，根据 儿童基本信息数据分析得出儿童营养素摄入量等级，再将这两者综合判断评 估其营养素缺乏的综合风险初始值/等级，在此基础上，本系统再根据儿童的 身体症状数据等级调整综合风险的数值/等级，由此得出儿童营养素综合的缺 乏风险及对应的等级。其中，本系统用星星数来代表综合等级，分为5颗星， 星数越多，缺乏风险越高。如图6所示，为该儿童的营养素缺乏风险的综合等 级评估，其中，锌和维生素A有5颗星，缺乏风险等级最高；钙和铁有4颗星， 缺乏风险也较高。提示儿童家长，这四种营养素都是需要尤其关注的营养素， 从膳食和生活习惯角度指导儿童家长如何降低这些营养素的缺乏风险，同时 降低由于营养素缺乏(包括边缘缺乏)而引发的不良健康后果，影响了儿童 的健康成长。
Step-D：将Step-C步骤得出的各营养素缺乏风险进行排序分析，结合超级 食物各营养素含量数据库C，进行排列组合，得出适合该儿童的最优的6种个 性化推荐食物/超级食物。结合本系统计算的风险等级数和营养素等级数，再 求和每种超级食物的综合评分，将每种超级食物的综合评分升序排序选择前6 项待定，并综合食物种类分类表筛选替换下一个最优项，以确保所选6种超级 食物是儿童所需营养素含量高，且覆盖到推荐合理膳食结构中会出现的大部 分食物种类。如图8所示：鸡肝、芥蓝、芝麻、紫菜、鸡蛋和三文鱼这6种超 级食物能同时为该儿童提供了其缺乏的锌、维生素A、钙和铁这四种营养素， 且按照本系统发明方法是认为对儿童来说这些食物是自然界中容易获得的最 高含量及最佳来源，推荐家长在儿童的膳食中添加这些食物的食用量。
本发明系统通过基因检测和问卷调查的手段，获得儿童先天的基因型别 与日常膳食生活习惯及近三个月的身体症状等信息，将儿童先天和后天的信 息结合起来，综合的对现阶段儿童各营养素缺乏风险进行了评估，并为日后 的营养素摄入量和膳食推荐做出了精准的个性化建议。与其他单独做营养素 摄入的技术方案比，本技术方案结合了先天的基因情况，更为精确。与其他 单独做先天基因而评估缺乏风险和推荐营养素摄入的技术方案比，本技术方 案结合了儿童后天的膳食生活习惯和身体情况，得出的结果更为精准，更符 合儿童现阶段的需求，可以迫切的帮助家长解决儿童目前需要专注提高的营 养素水平及日后需要关注的营养素。本发明的技术方案能够帮助家长更好的 认识儿童的营养素吸收代谢利用情况，膳食结构的情况及提供个性化的最优 食物和摄取量推荐，在儿童营养健康领域，具有良好的社会效益。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方 案及本发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发 明所附的权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，所述系统包括：
数据获取模块，用于获取外部输入的基因检测数据、儿童膳食数据及儿童身体指标数据；
基因检测结果评估模块，用于根据数据获取模块所获取的基因检测数据按照预设的基因评测标准对营养素相关基因进行分析评估；
膳食摄入营养素量评估模块，用于根据数据获取模块所获取的儿童膳食数据按照预设的营养素摄入标准对膳食摄入营养素水平进行分析评估；
营养素缺乏症状评估模块，用于根据数据获取模块所获取的儿童身体指标数据按照预设的营养素缺乏症状标准对儿童各营养素缺乏症状进行分析评估；
综合风险等级评估模块，用于根据基因检测结果评估模块、膳食摄入营养素量评估模块及营养素缺乏症状评估模块的评估结果进行综合分析，并利用预设的营养素缺乏风险标准确定当前儿童的营养素缺乏风险。
2.根据权利要求1所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，所述系统还包括营养素每日摄入量推荐模块，用于基于基因检测结果评估模块所得出的评估结果利用预设的营养素每日摄入量推荐表计算当前儿童营养素每日推荐摄取量。
3.根据权利要求1所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，所述系统还包括个性化超级食物推荐模块，用于根据综合风险等级评估模块得出的综合风险等级评估结果在预设的食物营养素含量数据库中进行食物匹配，得出针对于当前儿童的推荐食物结果。
4.根据权利要求1所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，基因检测数据包括钙、铁、锌、维生素A、维生素D、维生素E、维生素B12、叶酸及Omega-3营养素的关键基因检测数据；
所述儿童膳食数据包括涉及儿童含钙、铁、锌、维生素A、维生素D、维生素E、维生素B12、叶酸及Omega-3营养素在内的膳食摄入量数据、膳食摄入种类数据、膳食摄入频率数据、膳食补充剂摄入数据；
所述儿童身体指标数据包括身体生化指标数据、生活运动习惯数据和各营养素缺乏症状数据。
5.根据权利要求4所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，所述基因检测数据通过采集儿童口腔上皮细胞样本进行PCR扩增和熔解曲线分析得到。
6.根据权利要求3所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，所述基因检测结果评估模块、膳食摄入营养素量评估模块、营养素缺乏症状评估模块、综合风险等级评估模块及个性化超级食物推荐模块的评估计算方法均基于表驱动法，各评估结果是基于各模块中预设表格查找数据实现数据驱动计算得到。
7.根据权利要求6所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，所述基因检测结果评估模块根据基因检测数据中各营养素相关基因位点检测结果评估吸收代谢通路中的关键酶或蛋白活性，并进一步对营养素的吸收代谢利用水平进行计算评估。
8.根据权利要求6所述的儿童营养素缺乏风险等级评估系统，其特征在于，预设的基因评测标准为包括营养元素、基因型、基因位点以及吸收代谢水平参数的数据表；
预设的营养素摄入标准为包括膳食摄入量、膳食摄入种类、膳食摄入频率、膳食补充剂及儿童膳食摄入营养素量参数的数据表，该数据表设置于预设的食物营养素水平数据库中；
预设的营养素缺乏症状标准为包括身体生化指标数据、生活运动习惯数据和各营养素缺乏症状数据的数据表，该数据表设置于预设的营养素缺乏不良症状数据库中；
预设的营养素缺乏风险标准为包括由基因检测结果评估模块、膳食摄入营养素量评估模块及营养素缺乏症状评估模块得出的评估结果以及风险等级参数的数据表。
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