Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 杭州洛兮医学检验实验室有限公司高乾坤获国家专利权

杭州洛兮医学检验实验室有限公司高乾坤获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉杭州洛兮医学检验实验室有限公司申请的专利一种分析病原微生物耐药表型的方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118098369B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410347361.7,技术领域涉及:G16B40/00;该发明授权一种分析病原微生物耐药表型的方法是由高乾坤;剡江梅设计研发完成,并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

一种分析病原微生物耐药表型的方法在说明书摘要公布了:本发明涉及病原基因检测技术领域,公开了一种分析病原微生物耐药表型的方法,包括以下模块:耐药特征筛选模块,使用曼‑惠特尼U检验方法和多因素方差分析法筛选影响微生物耐药表型的潜在耐药基因特征,使用多重线性分析法构建耐药风险得分模型1;耐药风险评分模型确定模块,使用随机森林算法确定耐药风险得分模型2,根据影响程度确定最终的耐药风险得分模型;耐药性风险评估模块,从宏基因组测序数据检测耐药基因特征并分析病原微生物的耐药性风险。本发明使用多重线性分析法和随机森林算法利用多种耐药基因特征共同构建耐药风险评分模型,进而使用该模型对宏基因组测序数据全面评估耐药表型,可以更准确的预测微生物的耐药表型。

本发明授权一种分析病原微生物耐药表型的方法在权利要求书中公布了:1.一种分析病原微生物耐药表型的方法,其特征在于,具体步骤如下: S1耐药特征筛选模块:对微生物的全基因组数据的耐药基因特征进行检测,使用曼-惠特尼U检验方法和多因素方差分析法对检测的耐药基因特征进行分析,获取影响微生物对抗生素产生耐药性的潜在耐药基因特征,并使用多重线性分析法构建不同耐药基因特征下的耐药特征评分模型a为该模型的误差值,bi表示m个耐药基因特征列表中第i个耐药基因特征的相关性,Xi为第i个耐药基因特征的检出情况; S2耐药风险评分模型确定模块:对候选耐药基因特征及表型进行编码,耐药基因特征编码规则如下:若耐药基因特征检出,编码为1;若耐药基因特征未检出,编码为0;若是共同作用下的耐药基因特征,当共同作用下的耐药基因特征同时检出时编码为1,其余情况编码为0;耐药表型编码规则如下:若耐药表型为耐药,编码为1;若耐药表型为敏感,编码为0; 将样本集随机划分5个训练子集,使用随机森林算法探究潜在耐药基因特征对耐药表型的影响程度,并根据影响程度确定不同耐药基因特征下的耐药特征评分模型ci表示m个耐药基因特征中第i个耐药基因特征的耐药特征重要性,Xi为m个耐药基因特征中第i个耐药基因特征的检出情况,制定相同耐药基因特征下的耐药特征评分模型1和耐药特征评分模型2的权重分数,构建最终的耐药风险得分模型m1i和m2i分别表示在第i个耐药基因特征中的耐药特征评分模型1和耐药特征评分模型2中的权重,Y1i和Y2i分别表示第i个耐药基因特征中的耐药特征评分模型1和耐药评分模型2的得分; 所述权重分数的赋值条件为:使用耐药基因家族构建的耐药特征评分模型1和耐药特征评分模型2分别赋予权重为0.15~0.20;使用耐药基因亚型构建的耐药特征评分模型1和耐药特征评分模型2分别赋予权重为0.30~0.35,四个模型的权重之和为1; S3耐药性风险评估模块:对宏基因组测序数据进行耐药基因特征检测并根据最终的耐药风险得分模型进行病原微生物耐药性风险的分析,制定耐药风险评分规则及耐药风险阈值,确定病原微生物的耐药表型;耐药风险评分规则及耐药风险阈值如下:当综合耐药风险得分0.3时,表明样本敏感,当0.3≦综合耐药风险得分0.5时,表明样本可能敏感;当0.5≦综合耐药风险得分0.8时,表明样本可能耐药;当综合耐药风险得分≧0.8时,表明样本耐药; 所述耐药基因特征包括耐药基因家族和耐药基因亚型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人杭州洛兮医学检验实验室有限公司,其通讯地址为:311200 浙江省杭州市萧山区经济技术开发区金二路617号4幢2楼;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。