公开(公告)号：CN118497379B

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202410569064.7

申请日：2024-05-09

Applicant: 贵州医科大学

Inventor： 靳小业 ,  黄江 ,  田顺义 ,  任峥 ,  王启燕 ,  杨美庆 ,  张红玲 ,  罗艳莎 ,  曾海峰 ,  满添照

IPC: C12Q1/689 ,  C12N15/11 ,  G16B40/00 ,  C12R1/01

Abstract: 本发明公开了一种用于唾液样本BMI预测的微生物标志物组合和筛选方法，涉及生物技术领域。该微生物标志物组合包括16种属水平的微生物。本发明以唾液微生物作为研究对象，基于不同BMI个体的16S rRNA宏基因组测序数据，结合机器学习算法，系统识别和BMI相关的微生物标志物；基于甄选的和BMI相关的微生物标志物，构建了一个机器学习模型，用于BMI的刻画研究。相比于DNA遗传标记，本发明中采用的微生物标志物组合，具有含量丰富的优势，更有利于微量检材的检测分析。此外，微生物的细胞壁结构也使其对外界环境具有较强的抵抗力，更适于陈旧降解检材的分析。

公开(公告)号：CN118497379A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410569064.7

申请日：2024-05-09

Applicant: 贵州医科大学

Inventor： 靳小业 ,  黄江 ,  田顺义 ,  任峥 ,  王启燕 ,  杨美庆 ,  张红玲 ,  罗艳莎 ,  曾海峰 ,  满添照

IPC: C12Q1/689 ,  C12N15/11 ,  G16B40/00 ,  C12R1/01

Abstract: 本发明公开了一种用于唾液样本BMI预测的微生物标志物组合和筛选方法，涉及生物技术领域。该微生物标志物组合包括16种属水平的微生物。本发明以唾液微生物作为研究对象，基于不同BMI个体的16S rRNA宏基因组测序数据，结合机器学习算法，系统识别和BMI相关的微生物标志物；基于甄选的和BMI相关的微生物标志物，构建了一个机器学习模型，用于BMI的刻画研究。相比于DNA遗传标记，本发明中采用的微生物标志物组合，具有含量丰富的优势，更有利于微量检材的检测分析。此外，微生物的细胞壁结构也使其对外界环境具有较强的抵抗力，更适于陈旧降解检材的分析。