CN114292930B - 一种基于粪便菌群检测在儿童炎症性肠病中的应用 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于粪便菌群检测在儿童炎症性肠病中的应用，属于生物医药技术领域。本发明通过收集病人的粪便标本，进行16S rRNA测序，获得相应属水平Bifidobacterium、Anaerostipes、Sphingobium和Fusicatenibacter的丰度值；根据模型公式计算丰度值得分，根据得分评估患者是否有儿童炎症性肠病的风险。以菌群丰度特征为基础，通过对病人进行特异的肠道微生物群组合丰度的检测，获得对儿童炎症性肠病的评估结果和早期儿童炎症性肠病相关事件的预测，为对患者制定进一步优化的监测和干预策略提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于粪便菌群检测在儿童炎症性肠病中的应用，属于生物医药技术领域。
背景技术
儿童炎症性肠病(IBD)是一种肠道非特异性炎症性疾病，是导致儿童长期腹泻，生长发育迟缓，甚至危及生命的一种慢性疾病。目前发病机制尚不明确，诊断主要依靠内镜及病理诊断，由于缺乏特异性诊断标记物，容易发生误诊和漏诊。
本发明通过分析儿童粪便菌群的组成，利用人工智能机器学习，寻找并优化适合中国儿童的炎症性肠病诊断标志物组合，为儿童炎症性肠病的早期诊断提供工具。
发明内容
本发明的目的是为解决如何提供一种可进行儿童炎症性肠病早期诊断的检测工具的技术问题。
为达到解决上述问题的目的，本发明所采取的技术方案是提供一种基于粪便菌群检测的儿童炎症性肠病检测模型，通过收集粪便标本进行肠道菌群丰度检测，通过16SrRNA测序构建检测模型；模型中包括4个菌属，为Bifidobacterium、Anaerostipes、Sphingobium和Fusicatenibacter；通过4个菌属相应属水平丰度值构建检测模型，根据模型公式计算得分；模型公式为：
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若得分超过0.942，则提示患者有儿童炎症性肠病的风险。
本发明提供一种粪便中肠道菌群丰度检测模型在制备儿童炎症性肠病诊断试剂盒中的应用。
本发明提供一种粪便中肠道菌群丰度检测模型在制备儿童炎症性肠病预后试剂盒中的应用。
本发明提供一种粪便中肠道菌群丰度检测模型在非诊断或非治疗的检测方法上的应用。
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
本发明通过分析儿童粪便菌群的组成，得出适合中国儿童的炎症性肠病诊断的标志物组合，并设计诊断试剂盒，为儿童炎症性肠病的早期无创诊断提供检测工具。
本发明通过收集病人的粪便标本，进行16S rRNA测序，获得相应属水平Bifidobacterium、Anaerostipes、Sphingobium和Fusicatenibacter的丰度值；根据模型公式计算丰度值得分，根据得分评估患者是否有儿童炎症性肠病的风险。以菌群丰度特征为基础，通过对病人进行特异的肠道微生物群组合丰度的检测，获得对儿童炎症性肠病的评估结果和早期儿童炎症性肠病相关事件的预测，为对患者制定进一步优化的监测和干预策略提供参考。
附图说明
图1为IBD儿童患者肠道菌群与正常儿童菌群差异图。
图2为Lefse分析筛选差异菌属。
图3为随机森林模型建立并排序重要菌属表。
图4为十折交叉法验证并确定4个重要菌属作为诊断模型。
图5为ROC曲线确定诊断模型诊断价值。
图6为独立验证集验证在儿童肠道疾病中的诊断价值。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下：
本发明所采取的技术方案是提供一种基于粪便菌群检测的儿童炎症性肠病检测模型，通过收集粪便标本进行肠道菌群丰度检测，通过16S rRNA测序构建检测模型；模型中包括4个菌属，为Bifidobacterium、Anaerostipes、Sphingobium和Fusicatenibacter；通过4个菌属相应属水平丰度值构建检测模型，根据模型公式计算得分；模型公式为：
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若得分超过0.942，则提示患者有儿童炎症性肠病的风险。
本发明提供一种粪便中肠道菌群丰度检测模型在制备儿童炎症性肠病诊断试剂盒中的应用。
本发明提供一种粪便中肠道菌群丰度检测模型在制备儿童炎症性肠病预后试剂盒中的应用。
实施例
1.建立儿童IBD患者菌群基因文库，通过16S rRNA测序，获得肠道菌群OTU聚类和物种注释，得到肠道菌群样本中的物种多样性和物种丰富度，将其与健康儿童进行比较，Lefse分析筛选差异菌属。
2.通过随机森林(运用R语言randomForest 4.6-14package)分别将两组人群的菌属的相对丰度与是否患病进行了回归，并根据各个菌属对模型预测准确性的相对贡献按重要性进行排名。十折交叉验证用于评估模型中菌属数量与模型误差的关系，并按重要性排名对菌属进行选择，最终保留的菌属用于构建最终的随机森林回归模型。
3.共确定了4个最重要的与患病密切关联的菌属。通过这4个菌属构建的随机森林回归模型，建立ROC曲线，在训练集的预测值可达到0.92(曲线下面积AUC)。表明该诊断模型能够准确诊断IBD儿童。
4.独立收集IBD患者和非IBD的儿童肠道疾病患者作为测试集，通过这4个菌属构建的随机森林回归模型同样准确区分了IBD和IBS，其准确性可达0.77(曲线下面积AUC)。
通过16S rRNA测序，获得肠道菌群聚类和物种注释，得到肠道菌群样本中的物种多样性和物种丰富度，将儿童炎症性肠病患者的粪菌与健康儿童进行比较，通过机器学习及交叉验证获得最优检测模型。
共确定了4个最重要的菌属：Bifidobacterium，Anaerostipes，Sphingobium，Fusicatenibacter。通过这4个菌属构建联合检测模型；根据模型公式计算得分；检测公式为：
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若得分超过0.942，则提示患者有儿童炎症性肠病的风险。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并非对本发明任何形式上和实质上的限制，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的前提下，还将可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。凡熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，当可利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时，凡依据本发明的实质技术对上述实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变，均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (1)
1.一种儿童炎症性肠病（IBD）检测模型的构建方法，其特征在于，
建立儿童IBD患者菌群基因文库，对粪便进行16SrRNA测序，获得肠道菌群OTU聚类和物种注释，得到肠道菌群样本中的物种多样性和物种丰富度，将其与健康儿童进行比较，Lefse分析筛选差异菌属；
通过随机森林分别将儿童IBD患者和健康儿童的两组菌属的相对丰度与是否患病进行回归，并根据各个菌属对模型预测准确性的相对贡献按重要性进行排名；十折交叉验证用于评估模型中菌属数量与模型误差的关系，并按重要性排名对菌属进行选择；保留4个菌属用于构建最终的随机森林回归模型，分别为Bifidobacterium、Anaerostipes、Sphingobium和Fusicatenibacter；
通过所述4个菌属水平丰度值构建检测模型，基于构建的所述检测模型建立ROC曲线，在训练集和测试集中，验证区分IBD和肠易激综合征（IBS）的准确性，曲线下面积AUC值；
构建的所述检测模型的公式为：3.3082 - 17.0407 * Bifidobacterium - 47.7252 *Anaerostipes - 64042.2145 * Sphingobium - 294.1574 * Fusicatenibacter。
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