一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法。

背景技术：

1、结直肠癌是常见的恶性肿瘤，目前，已有许多对结直肠癌进行风险评估的方法，比如通过组织活检并进行病理学分析，观察肿瘤的类型、分级、浸润深度等特征，以对结直肠癌进行风险评估。以及利用医学影像学，如ct扫描、mri等，评估肿瘤的大小、位置、扩散情况等对结直肠癌进行风险评估。

2、目前的现有技术，通常需要依赖于医师的主观判断，根据病理学分析以及医学影像学，凭借从医经验进行结直肠癌的风险评估，仍缺少可靠的微生物特征用于结直肠癌风险的科学评估。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的通常需要依赖于医师的主观判断，根据病理学分析以及医学影像学，凭借从医经验进行结直肠癌的风险评估，仍缺少可靠的微生物特征用于结直肠癌风险的科学评估的技术问题，本发明提供了一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法。

2、本发明提供的技术方案如下：

3、本发明提供的一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，包括：

4、s1：通过基因调控网络，确定关键调控基因；

5、s2：根据免疫细胞比例，确定差异免疫细胞；

6、s3：根据所述关键调控基因和所述差异免疫细胞，对样本进行分类，确定出肿瘤组与正常组；

7、s4：确定肿瘤组样本中的各类微生物的丰度；

8、s5：根据各类微生物的丰度，确定各类微生物之间的相关性，构建微生物相互作用网络；

9、s6：对所述微生物相互作用网络中的节点按照mcc值由高到低的顺序进行排序，将排序靠前的第一预设数量的微生物确定为关键微生物；

10、所述筛选方法为非诊断目的的。

11、上述技术方案，与现有技术相比至少具有如下有益效果：

12、（1）在本发明中，综合关键调控基因和差异免疫细胞对样本进行分类，将基因调控网络和免疫细胞水平的信息结合起来，有助于更全面、多角度地了解样本的生物学特征，提高对样本分类的全面性和准确性。

13、（2）在本发明中，根据各类微生物的丰度，确定各类微生物之间的相关性，构建微生物相互作用网络，对所述微生物相互作用网络中的节点按照由高到低进行排序，将排序靠前的第一预设数量的微生物确定为关键微生物，找到肿瘤类样本高风险组与低风险组间具备差异的关键微生物，为肿瘤诊断确定可靠的微生物特征，可以为临床肿瘤的诊断和治疗、预后提供新的理论支持，提升肿瘤评估的科学性，有助于肿瘤的早期诊断和制定更精准的治疗策略，同时有助于更好地了解患者的疾病发展趋势。

技术特征：

1.一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s1的通过基因调控网络，确定关键调控基因，包括：

3.根据权利要求2所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s101的通过wgcna，确定与结直肠癌相关的hub基因，包括：

4.根据权利要求2所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s102的通过r语言中的limma包，对基因表达谱数据进行分析，确定差异表达基因，包括：

5.根据权利要求2所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s104根据交集基因的基因表达谱数据，计算各个交集基因之间的cmi2值，包括：

6.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s2的根据免疫细胞比例，确定差异免疫细胞，包括：

7.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s3的根据所述关键调控基因和所述差异免疫细胞，对样本进行分类，确定出肿瘤组与正常组，包括：

8.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，在s3之后，还包括：

9.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s5的根据各类微生物的丰度，确定各类微生物之间的相关性，构建微生物相互作用网络，包括：

10.根据权利要求8所述的基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，其特征在于，所述s6的对所述微生物相互作用网络中的节点按照mcc值由高到低的顺序进行排序，将排序靠前的第一预设数量的微生物确定为关键微生物，包括：

技术总结
本发明提供一种基于基因调控网络的微生物标记物的筛选方法，涉及数据处理技术领域，方法包括：通过基因调控网络，确定关键调控基因；根据免疫细胞比例，确定差异免疫细胞；根据关键调控基因和差异免疫细胞，对样本进行分类，确定出肿瘤组与正常组；确定肿瘤组样本中的各类微生物的丰度；构建微生物相互作用网络；对微生物相互作用网络中的节点按照MCC值由高到低的顺序进行排序，将排序靠前的第一预设数量的微生物确定为关键微生物。在本发明中，可以找到肿瘤类样本高风险组与低风险组间具备差异的关键微生物，为肿瘤诊断确定可靠的微生物特征，提升肿瘤预后治疗的科学性。

技术研发人员：艾冬梅,李雨珈,杜洋,程龙威,张天鹏,王明媚
受保护的技术使用者：北京科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22