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龙图腾网恭喜迪辅乐生物(上海)有限公司申请的专利一种基于数字孪生的肠道微生态管理方法及系统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：CN119252479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411283310.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于数字孪生的肠道微生态管理方法及系统是由吴志辉;江伟;庾庆华;陈东波;沈阳设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的肠道微生态管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数字孪生的肠道微生态管理方法及系统，基于条件推断森林实现的数字孪生模型，涉及肠道微生物丰度发育轨迹预测、疾病风险预测、微生物菌群网络分析和临床干预决策支持等。本发明将各微生物类群的相对丰度数据分箱量化处理成离散数据，并将每个时间点的每个微生物类群丰度视为一个特征，基于条件推断森林构建数字孪生模型CIT‑Net，其中包含多个条件推断树，每个条件推断树用于预测特定微生物类群在特定时间点的相对丰度，并考虑其他微生物类群的相对丰度作为条件；使用CIT‑Net模型，可以基于少量初始观察数据进行肠道微生物丰度发育轨迹预测、疾病风险预测等，为早期干预提供依据，通过个性化的干预建议，提高治疗效果。

本发明授权一种基于数字孪生的肠道微生态管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的肠道微生物群发育轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：处理粪便样本基因测序数据，得到各微生物类群的相对丰度数据，并将连续类型的相对丰度数据分箱量化处理成离散类型的数据；将每个时间点的每个微生物类群丰度视为一个特征，基于条件推断森林构建数字孪生模型CIT-Net模型，所述CIT-Net模型中包含多个条件推断树，每个条件推断树用于预测特定微生物类群在特定时间点的相对丰度，并考虑其他微生物类群的相对丰度作为条件；使用CIT-Net模型，从初始观察数据出发，预测未来一段时间内微生物丰度轨迹；预测过程采用改进的Gibbs采样算法，利用CIT-Net模型中每个特征的条件概率分布进行采样，逐步更新样本的各个特征值，直到所有缺失值都被填充；所述改进的Gibbs采样算法用于在CIT-Net模型构建中生成新的数据样本或者单独对缺失数据进行插补；改进的Gibbs采样算法利用CIT-Net模型中推断出的条件概率分布，逐步迭代地从这些条件分布中抽样来生成数据；算法步骤包括：1初始化：选择一个已知的数据样本作为起点，或者从一个包含部分已知数据和部分缺失数据的样本开始；2识别缺失数据：确定样本中哪些数据是缺失的，用一个指示量mj来表示第j个数据点是否缺失；3迭代抽样，迭代地对每个缺失的数据点进行以下操作：a随机选择一个缺失的数据点xj；b从CIT-Net模型中对应的条件分布ΦXj∣X-j＝x-j中抽样，x-j表示除了xj之外的所有数据点，X-j和Xj表示对应的变量；c更新该数据点的值，并将其标记为非缺失；4重复步骤3，继续迭代抽样，直到所有缺失的数据点都被插补，或者达到预设的迭代次数；5收敛性检查，在生成新样本的过程中，检查样本的收敛性，确保抽样过程稳定；6结果输出，输出插补后的样本或新生成的样本，用于进一步的分析或预测。

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