[发明专利]结直肠癌的相关预测系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，其包括：

采集单元，用于采集并存储相关人员的粪便，称为粪便标本；

分析单元，用于对所述粪便进行分析，获取分析样本，所述分析样本包括微生物信息和微生物代谢物信息中的一种或多种；

处理单元，用于根据所述分析样本和机器学习模型构建预测模型，并根据目标样本和所述预测模型获取预测结果，所述目标样本对目标人员的粪便进行分析得到的样本。

2.如权利要求1所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，所述采集单元包括离心管，将所述粪便置于离心管中，并以第一预设速度离心第一预设时间后将上清液和沉淀分装，保存冰箱备用。

3.如权利要求2所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，所述第一预设速度为1800-2500转/分钟；或/和所述第一预设时间为4-8分钟。

4.如权利要求1所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，当所述分析样本包括微生物信息时，所述微生物信息为真菌丰度、真菌多样性、真菌群落结构、细菌丰度、细菌多样性以及细菌群落结构中的一种或多种。

5.如权利要求4所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，对粪便中的物生物进行分析时，所述分析单元包括：

粪便基因组提取试剂盒，用于对所述粪便样本的微生物基因组DNA进行提取，提取的微生物基因组DNA称为DNA样品；

紫外分光光度计，用于判断所述DNA样品的浓度；

琼脂糖凝胶电泳，用于判断所述DNA样品的纯度；

PCR扩增仪，用于对所述DNA样品进行PCR扩增，得到PCR扩增产物；

对PCR扩增产物进行DGGE双向测序分析，得到测序的原始数据，对测序的原始数据进行质量控制，所述质量控制包括进行拼接、过滤以舍弃低质量序列，去除杂合序列，最终获得用于分析的优质序列；

采用QIIME将优质序列进行OTU聚类，得到多个OUT单元，对得到的每个OUT单元的代表序列做物种注释，得到微生物信息。

6.如权利要求5所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，所述双向测序的区域为细菌16S rRNA可变区或/和真菌ITS区的基因序列。

7.如权利要求1所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，当所述分析样本包括微生物代谢物信息时，所述微生物信息为微生物代谢物组学分析信息。

8.如权利要求7所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，对微生物代谢物进行分析时，所述分析单元包括：

研磨机，用于将加入预冷的甲醇水溶液后的粪便样本进行研磨；

玻璃衍生瓶，用于盛放研磨后的粪便样本的上清；

离心浓缩仪，用于将所述上清挥干；

震荡培养箱，用于将加入甲氧胺盐酸吡啶溶液的玻璃衍生瓶放入所述震荡培养箱中进行肟化反应，最终形成微生物代谢物分析样品；

GC/MS分析，用于对所述微生物代谢物分析样品进行组学分析。

9.如权利要求1所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，所述机器学习模型为随机森林模型、决策树模型、逻辑回归模型以及深度学习模型中的任一种。

10.如权利要求1-9任一项所述的结直肠癌的相关预测系统，其特征在于，所述预测模型为针对高危人群的早期筛查模型；

所述相关人员为高危人群，所述高危人群为年龄在40岁以上、有大便隐血阳性、有肠癌家族史以及有肠息肉病史中的一种或多种；

选取多个相关人员，并根据是否发生肠癌对所述相关人员进行分组；以是否发生肠癌对每个相关人员进行标注，即为每个相关人员的分析样本设置一个标签，所述标签即为分析样本对应的相关人员是否发生肠癌；

将多个相关人员对应的分析样本分为训练样本和测试样本，对所述机器学习模型进行训练和测试，最终得到早期筛查模型；

所述预测结果为目标样本是否发生肠癌。