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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于粪便DNA计算年龄的模型及构建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：CN119446288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411467387.1，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种基于粪便DNA计算年龄的模型及构建方法是由徐艳春;王文慧;杨淑慧;崔靓玉;刘博洋;褚佳宁;邹奥;于梦佳;刘丹;徐海涛设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粪便DNA计算年龄的模型及构建方法在说明书摘要公布了：一种基于粪便DNA计算年龄的模型及构建方法，属于生物信息学技术领域。本发明通过以粪便为材料解决了现有技术中所需材料不宜获的问题，并且本发明首次公开了一种mtDNA异质性位获得的方法，可以更精准捕捉目标mtDNA异质性位点。基于目标mtDNA异质性位点和机器学习构建了一套筛选与年龄相关的检测位点的方法学流程，并构建了一种基于粪便DNA中的mtDNA异质性位点计算年龄的模型，该模型主要应用于计算大型动物或野生动物年龄，该模型解决了现有技术中成本较高的问题。

本发明授权一种基于粪便DNA计算年龄的模型及构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粪便DNA构建计算年龄的模型的方法，其特征在于，所述方法为基于粪便DNA中的mtDNA异质性位点构建计算年龄的模型； 所述方法的具体步骤如下： 步骤一：提取粪便中的基因组DNA； 步骤二：基于基因组DNA构建文库及测序，然后使用trimmomatic处理文库中的序列； 步骤三：通过处理后的文库序列获得每个样本mtDNA异质性的完整报告； 步骤四：将每个样本mtDNA异质性的完整报告进行数据处理； 步骤五：筛选目标异质性位点； 步骤六：基于xgboost包、randomForest包、e1071包和glmnet包构建年龄与目标异质性位点的机器学习模型； 步骤五所述的筛选目标异质性位点的条件为年龄与目标mtDNA异质性位点的相关性为大于或等于0.5，或者小于或等于‑0.5； 步骤三所述的获得每个样本mtDNA异质性的完整报告的方法为： 步骤三一：使用bwa将处理后的文库数据与mtgenome基因组进行比对，然后再通过samtools处理，获得线粒体相关读数的文件mt1.bam； 步骤三二：将mt1.bam转变为mt1.fq序列后使用trimmomatic修剪去除低质量序列，所述修剪为在平均质量值低于20时进行修剪，再与Numt序列进行第二次比对，获得二次比对文件numt‑sorted.bam，然后经samtools软件进行去重； 步骤三三：将去重之后的numt‑sorted.bam变为numt.fq序列，经trimmomatic修剪去除低质量序列，所述修剪为在平均质量值低于20时进行修剪，然后与线粒体基因组进行第三次比对得到numttomt.bam； 步骤三四：将步骤三一所述文件mt1.bam与步骤三三所述numttomt.bam整合后，并去除步骤三二numt‑sorted.bam，获取全部线粒体读数； 步骤三五：使用gatk中 的Mutect2模块对全部线粒体读数进行mtDNA异质性信息的抽提，同时使用mutserve v2.0.1对全部线粒体读数进行mtDNA异质性信息的抽提，将二者获得的异质性信息进行整合，至此获得每个样本的mtDNA异质性信息报告； 步骤三六：使用bcftools和Python处理构建环状序列，然后基于环状序列构建文库及测序，然后使用trimmomatic处理文库中的序列，再重复步骤三一至三五获得每个样本新的异质性报告，最后将其和步骤三五获得每个样本的mtDNA异质性信息报告整合，获得每个样本mtDNA异质性的完整报告。

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