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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明提出一种基于人工智能的菌株筛选方法及装置，其中方法包括，运用关联推断算法解析人体肠道微生物基因测序数据，对人体肠道微生物进行系统生物学分析，获取微生物群落中各微生物之间以及单个微生物与宿主疾病之间的关联模式，生成微生物关联网络；基于微生物关联网络，利用疾病、免疫系统与微生物相关知识筛选微生物关联网络中影响疾病进展的重要节点和子网络，得到关键微生物信息；通过分析关键微生物信息所属的可培养的细菌菌株基因组，对不同菌株组合进行微生物代谢网络流平衡分析，评估不同菌株组合对患者肠道微生态的影响，筛选出最优的菌株组合。本发明有助于活菌药物发现的智能化和效率提升。

主权项：1.一种基于人工智能的菌株筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：运用关联推断算法解析人体肠道微生物基因测序数据，对人体肠道微生物进行系统生物学分析，获取微生物群落中各微生物之间以及单个微生物与宿主疾病之间的关联模式，生成微生物关联网络；基于所述微生物关联网络，利用疾病、免疫系统与微生物相关知识筛选微生物关联网络中影响疾病进展的重要节点和子网络，得到关键微生物信息；通过分析所述关键微生物信息所属的可培养的细菌菌株基因组，对不同菌株组合进行微生物代谢网络流平衡分析，评估所述不同菌株组合对患者肠道微生态的影响，筛选出最优的菌株组合；所述利用疾病、免疫系统与微生物相关知识筛选微生物关联网络中影响疾病进展的重要节点和子网络，包括：定义微生物交互知识来源于K篇文献，第i篇文献期刊分区级别为Ri,文献所属类别为Ti，样本量为Ni，则该知识的置信度为，Conf＝11+exp-∑i{W1Ri+W2Ti+W3Ni}；其中Wj为相应的权重映射函数；还包括：在基于关联推断得到的不同人群关联网络结果后，通过比较患者群体和健康人群微生物关联网络的差异，从中挑选出关键节点和连接，关键节点和连接的选择采取规则和统计学检验两种方法进行；规则选取过程包括：依据微生物知识图谱，进行关联网络节点的映射，找出关联网络中疾病机制相关的OTU或OTU集合，作为初始的关键节点集，初始关键节点依据知识图谱中的实体类型进行分组，并按照知识置信度进行由高到低排序；依次以关键节点为中心，比较在患者人群和健康人群之间子网络的差异，保留对网络差异贡献较大的连接或节点，若初始关键节点在患者和健康人群中无显著差异则跳过；其中，网络差异分析通过计算两个子网络的广义汉明距离进行。

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百度查询： 北京邮电大学 基于人工智能的菌株筛选方法及装置