一种基于肠道代谢物的数据分析方法及装置

技术领域

本发明涉及生物医学诊断与预测领域，尤其涉及一种基于肠道代谢物的数据分析方法及装置。

背景技术

自闭症(Autism Spectrum Disorders，ASD)或称孤独症或者孤独症谱系障碍，是广泛性发育障碍的一种亚型，以男性多见，起病于婴幼儿期，严重影响患儿的社会功能，给患儿家庭和社会带来巨大的精神压力和沉重的经济负担。自闭症患者若能早发现早干预，对其后续的恢复或减轻症状有着至关重要的作用。

现有的自闭症诊断方法通常根据量表进行评估，这类诊断方法存在耗时长、效率低、易受环境因素影响、准确性低等问题，无法实现快速准确的、客观的进行自闭症诊断。同时，也不能对自闭症的发病提供有效预警。

发明内容

本发明实施例提供一种基于肠道代谢物的数据分析方法及装置，提高了评估待检患者的自闭症患病风险的准确性，为自闭症的预警提供准确的数据支持。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于肠道代谢物的数据分析方法，包括：

获取被检测样本的MRM模式数据；

根据被检测样本的MRM模式数据，获取目标代谢物的总离子丰度值；其中，目标代谢物包括肠道代谢物中的谷氨酸和γ-氨基丁酸；

根据目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得被检测样本的肠道代谢物分析结果；其中，肠道代谢物分析结果用于评估被检测患者的自闭症患病风险。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得被检测样本的肠道代谢物分析结果，具体为：

根据谷氨酸和γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算γ-氨基丁酸的总离子丰度值与谷氨酸的总离子丰度值之间的第一比值；

根据第一比值，结合第一公式，计算并获得被检测样本的第一肠道代谢物分析结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，目标代谢物还包括：去甲肾上腺素。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得被检测样本的肠道代谢物分析结果，具体为：

根据谷氨酸和γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算γ-氨基丁酸的总离子丰度值与谷氨酸的总离子丰度值之间的第二比值；根据去甲肾上腺素的总离子丰度值，得到第三数值；

根据第二比值和第三数值，结合第二公式，计算并获得被检测样本的第二肠道代谢物分析结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据所述第一比值，结合第一公式，计算并获得被检测样本的第一肠道代谢物分析结果，具体为：

B1＝1/(1+e^((4.71-6.88*A1)))

其中，A1为第一比值，B1为第一肠道代谢物分析结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，根据第二比值和第三数值，结合第二公式，计算并获得被检测样本的第二肠道代谢物分析结果，具体为：

B2＝1/(1+e^((5.68-2.76*A3*10^(-7)-5.38*A2))

其中，B2为第二肠道代谢物分析结果，A2为第二比值，A3为第三数值。

本申请实施例的第二方面提供了一种基于肠道代谢物的数据分析装置，包括第一获取模块、第二获取模块和计算模块；

其中，第一获取模块用于获取被检测样本的MRM模式数据；

第二获取模块用于根据被检测样本的MRM模式数据，获取目标代谢物的总离子丰度值；其中，目标代谢物包括肠道代谢物中的谷氨酸和γ-氨基丁酸；

计算模块用于根据目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得被检测样本的肠道代谢物分析结果；其中，肠道代谢物分析结果用于评估被检测患者的自闭症患病风险。

在第二方面的一种可能的实现方式中，计算模块用于根据目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得被检测样本的肠道代谢物分析结果，具体为：

根据谷氨酸和γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算γ-氨基丁酸的总离子丰度值与谷氨酸的总离子丰度值之间的第一比值；

根据第一比值，结合第一公式，计算并获得被检测样本的第一肠道代谢物分析结果。

在第二方面的一种可能的实现方式中，目标代谢物还包括：去甲肾上腺素。

在第二方面的一种可能的实现方式中，计算模块用于根据目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得被检测样本的肠道代谢物分析结果，具体为：

根据谷氨酸和γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算γ-氨基丁酸的总离子丰度值与谷氨酸的总离子丰度值之间的第二比值；根据去甲肾上腺素的总离子丰度值，得到第三数值；

根据第二比值和第三数值，结合第二公式，计算并获得被检测样本的第二肠道代谢物分析结果。

相比于现有技术，本发明实施例提供的一种基于肠道代谢物的数据分析方法及装置，其有益效果在于：本发明实施例的基于肠道代谢物的数据分析方法，通过获取被检测样本的MRM模式数据，获取目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得所述被检测样本的肠道代谢物分析结果，并将所述肠道代谢物分析结果用于评估被检测患者的自闭症患病风险。上述方法克服了传统自闭症诊断依赖于主观经验判断的缺点，提高了评估待检患者的自闭症患病风险的准确性和客观性，为自闭症的预警提供准确的数据支持。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的一种基于肠道代谢物的数据分析方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例提供的一种自闭症预警系统模型1界面示意图；

图3是本发明一实施例提供的一种自闭症预警系统模型2界面示意图；

图4是本发明一实施例提供的自闭症预警系统所得阳性结果界面示意图；

图5是本发明一实施例提供的自闭症预警系统所得阴性结果界面示意图；

图6是本发明一实施例提供的一种基于肠道代谢物的数据分析装置的结构示意图。

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，本领域普通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。

参照图1，是本发明一实施例提供的一种基于肠道代谢物的数据分析方法的流程示意图，包括：

S101：获取被检测样本的MRM模式数据。

在本实施例中，在获取被检测样本的MRM模式数据之前，还包括以下步骤：收集、预处理、分装被检测样本。

在一具体实施例中，收集被检测样本包括：使用经高温高压灭菌消毒的仪器容具，尽量收集新鲜粪便或肠道内容物样本靠中间部分，动作迅速，避免在空气中停留时间过长。

在一具体实施例中，预处理、分装被检测样本包括：

添加一滴(约10uL)质量体积比为1/100(w/v)的叠氮化钠(Sodium azide)，分装样本200mg/管。若没有叠氮化钠，可在取样后快速放到液氮中进行淬灭。

经叠氮化钠处理后，迅速放入液氮中冷冻处理15min，之后转移到-80℃冻存。

每份称取适量，加入1％甲酸200μL预冷超纯水，进行组织匀浆，再加入1％甲酸800μL甲醇/乙腈(1:1，v/v)，涡旋混合，低温超声30分钟，-20℃孵育1小时沉淀蛋白，14000g,4℃离心20分钟，取上清，真空干燥。

质谱检测时加入1％甲酸100μL乙腈/水(1:1，v/v)复溶，14000g,4℃离心15min，取上清进样分析。另取样本适量，等量混合为QC样本。QC样本按照上述方法平行进行制备。

在一具体实施例中，获取被检测样本的MRM模式数据具体为：使用HILIC技术对被检测样本、标准样本和QC样本依次进行分离，利用标准样本和QC样本的数据校正被检测样本的离子峰，获得被检测样本的MRM模式数据。

S102：根据被检测样本的MRM模式数据，获取目标代谢物的总离子丰度值。

在本实施例中，当目标代谢物包括：谷氨酸和γ-氨基丁酸时，执行步骤S103；当目标代谢物包括：谷氨酸、γ-氨基丁酸和去甲肾上腺素时，执行步骤S104。

S103：当目标代谢物包括谷氨酸和γ-氨基丁酸时，根据谷氨酸和γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算并获得第一肠道代谢物分析结果。

在本实施例中，根据所述谷氨酸和所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值与所述谷氨酸的总离子丰度值之间的第一比值；

根据所述第一比值，结合第一公式，计算并获得所述被检测样本的第一肠道代谢物分析结果。

在一具体实施例中，所述根据所述第一比值，结合第一公式，计算并获得所述被检测样本的第一肠道代谢物分析结果，具体为：

B1＝1/(1+e^((4.71-6.88*A1)))

其中，A1为所述第一比值，B1为所述第一肠道代谢物分析结果。

所述第一肠道代谢物分析结果B1用于评估被检测患者的自闭症风险，具体为：当B1大于第一阈值时，评估被检测患者得自闭症的概率较高；当B1小于第一阈值时，评估被检测患者得自闭症的概率较低。

在一具体实施例中，所述第一阈值为0.063。

S104：当目标代谢物包括谷氨酸、γ-氨基丁酸和去甲肾上腺素时，根据谷氨酸、γ-氨基丁酸和去甲肾上腺素的总离子丰度值，计算并获得第二肠道代谢物分析结果。

在本实施例中，根据所述谷氨酸、所述γ-氨基丁酸和所述去甲肾上腺素的总离子丰度值，得到第二比值和第三数值；其中，所述第三数值为所述去甲肾上腺素的总离子丰度值，所述第二比值为所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值与所述谷氨酸的总离子丰度值之间的比值；

根据所述第二比值和所述第三数值，结合第二公式，计算并获得所述被检测样本的第二肠道代谢物分析结果。

在一具体实施例中，所述根据所述第二比值和所述第三数值，结合第二公式，计算并获得所述被检测样本的第二肠道代谢物分析结果，具体为：

B2＝1/(1+e^((5.68-2.76*A3*10^(-7)-5.38*A2))

其中，B2为所述第二肠道代谢物分析结果，A2为所述第二比值，A3为所述第三数值。

所述第二肠道代谢物分析结果B2用于评估被检测患者的自闭症风险，具体为：当B2大于第二阈值时，评估被检测患者得自闭症的概率较高；当B2小于第二阈值时，评估被检测患者得自闭症的概率较低。

在一具体实施例中，所述第二阈值为：0.021。

在本实施例中，自闭症预警系统的模型1依据步骤S104形成；自闭症预警系统的模型2依据步骤S103形成。

为了进一步说明自闭症预警系统的模型1，请参照图2，图2是本发明一实施例提供的一种自闭症预警系统模型1界面示意图，包括：模型选择框、数值输入框、预测按钮和离开按钮。

如图2所示，当自闭症预警系统的模型选择框中选定为模型1时，数值输入框为GABA/Glu比值输入框、和NE总离子峰输入框。

其中，GAGB为所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值，Glu为所述谷氨酸的总离子丰度值，所以GABA/Glu比值为所述第二比值；NE总离子峰为所述去甲肾上腺素的总离子丰度值，所以所述NE总离子峰为第三数值。

将所述第二比值和所述第三数值分别填入GABA/Glu比值输入框、和NE总离子峰输入框后，点击预测，便可根据所述第二公式，计算并获得所述被检测样本的第二肠道代谢物分析结果。

为了进一步说明自闭症预警系统的模型2，请参照图3，图3是本发明一实施例提供的一种自闭症预警系统模型2界面示意图，包括：模型选择框、数值输入框、预测按钮和离开按钮。

如图3所示，当自闭症预警系统的模型选择框中选定为模型2时，数值输入框为GABA/Glu比值输入框。

其中，GAGB为所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值，Glu为所述谷氨酸的总离子丰度值，所以GABA/Glu比值为所述第一比值。

将所述第一比值填入GABA/Glu比值输入框后，点击预测，便可根据所述第一公式，计算并获得所述被检测样本的第一肠道代谢物分析结果。

上述自闭症预警系统的模型1和模型2均可以用于评估被检测患者的自闭症风险，使用者可以根据实际情况进行择一使用。

当所述第二肠道代谢物分析结果大于所述第二阈值、或者所述第一肠道代谢物分析结果大于所述第一阈值时，判断为阳性结果，即该患者得自闭症的概率较高，系统界面如图4所示，图4是本发明一实施例提供的自闭症预警系统所得阳性结果界面示意图。

当所述第二肠道代谢物分析结果小于所述第二阈值、或者所述第一肠道代谢物分析结果小于所述第一阈值时，判断为阴性结果，即该患者得自闭症的概率较高，系统界面如图5所示，图5是本发明一实施例提供的自闭症预警系统所得阴性结果界面示意图。

为了进一步说明基于肠道代谢物的数据分析装置，请参照图6，图6为本发明一实施例提供的一种基于肠道代谢物的数据分析装置的结构示意图，包括：第一获取模块601、第二获取模块602和计算模块603；

其中，所述第一获取模块601用于获取被检测样本的MRM模式数据；

所述第二获取模块602用于根据所述被检测样本的MRM模式数据，获取目标代谢物的总离子丰度值；其中，所述目标代谢物包括肠道代谢物中的谷氨酸和γ-氨基丁酸；

所述计算模块603用于根据所述目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得所述被检测样本的肠道代谢物分析结果；其中，所述肠道代谢物分析结果用于评估被检测患者的自闭症患病风险。

在本实施例中，所述计算模块用于根据所述目标代谢物的总离子丰度值，计算并获得所述被检测样本的肠道代谢物分析结果，具体为：根据所述谷氨酸和所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值与所述谷氨酸的总离子丰度值之间的第一比值；根据所述第一比值，结合第一公式，计算并获得所述被检测样本的第一肠道代谢物分析结果。

在一具体实施例中，所述第二获取模块602获取的目标代谢物的总离子丰度值还包括：去甲肾上腺素的总离子丰度值时，所述计算模块603根据所述谷氨酸和所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值，计算所述γ-氨基丁酸的总离子丰度值与所述谷氨酸的总离子丰度值之间的第二比值；根据所述去甲肾上腺素的总离子丰度值，得到第三数值；根据所述第二比值和所述第三数值，结合第二公式，计算并获得所述被检测样本的第二肠道代谢物分析结果。

本发明实施例先通过第一获取模块601获取被检测样本的MRM模式数据，再通过第二获取模块602根据所述被检测样本的MRM模式数据来获取目标代谢物的总离子丰度值，最后通过计算模块603根据目标代谢物的总离子丰度值来计算并获得所述被检测样本的肠道代谢物分析结果。通过本发明实施例，克服了传统自闭症诊断依赖于主观经验判断的缺点，提高了评估待检患者的自闭症患病风险的准确性和客观性，为自闭症的预警提供准确的数据支持。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。