[发明专利]用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的方法、组合物及其应用

权利要求书

1.一种用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.获取受试者的待测样本中的肠道菌群的信息，其中所述肠道菌群选自表3所示肠道菌中的至少一种或其组合；和

b.基于所述肠道菌群的信息判断所述受试者是否涉及吸食甲基苯丙胺。

2.根据权利要求1所述的用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的方法，其特征在于，依据受试者肠道菌群数据与选自表3中至少五项指标的变化趋势一致性，判定受试者是否属于涉毒人群。

3.根据权利要求1所述的用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的方法，其特征在于，所述待测样本包括粪便。

4.菌群标志物在鉴别甲基苯丙胺涉毒人群中的用途，其特征在于，所述菌群标志物选自表3所示肠道菌中的至少一种或其组合。

5.一种用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的组合物，其特征在于，包括能够检测表3所示至少一种的肠道菌群异常的试剂。

6.根据权利要求5所述的用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的组合物，其特征在于，所述试剂包括扩增子测序用试剂，或特异性引物或探针；优选地，所述引物或探针为用于检测选自表3所示肠道菌中的至少一种的16SrDNA或其部分序列的引物或探针。

7.一种用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的系统，其特征在于，包括：

数据采集单元，其用于获取来自受试者的表3中至少一种所示肠道菌群的数据，所述数据包括所述肠道菌群的种类及相对丰度；

数据处理单元，其用于对所述数据采集单元中获取的数据进行处理，包括将所述数据输入预测模型，根据预设阈值，判断所述受试者是否为涉毒人群。

8.根据权利要求7所述的用于鉴别甲基苯丙胺涉毒人群的系统，其特征在于，所述预测模型通过以下步骤得到：

a.构建基于涉毒人群和对照人群等比例分布的训练集和验证集；

b.获取受试者肠道菌群的种类及相对丰度数据；

c.通过比较涉毒人群和对照组人群菌群种类及相对丰度，获得具有组间差异的代表菌属及其丰度；

d.结合涉毒人群涉毒行为年份，进一步筛选代表菌属中与涉毒行为存在量效关系的菌属；

e.通过机器学习方法进行模型构建，以菌群的种类和丰度作为输入变量，通过涉毒样本和对照样本菌属丰度训练模型并得到输出变量，所述输出变量包括涉毒人群和健康人群的分类概率，通过验证集进行模型的验证；

优选地，进一步通过递归特征消除方法删除掉不具有显著区别的菌群种类；

优选地，所述机器学习包括决策树、支持向量机、随机森林或其组合；

优选地，设置所述预测模型的判定阈值为0.5。

9.一种用于甲基苯丙胺涉毒人群鉴别的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现利用预测模型得到甲基苯丙胺涉毒人员分类概率的步骤，包括：获取患者的特征数据，输入权利要求7或8任一项所述的预测模型，得到甲基苯丙胺涉毒人员分类概率值，所述特征数据包括选自表3中至少一种所示肠道菌群的种类及相对丰度。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现利用预测模型得到甲基苯丙胺涉毒人员分类概率的步骤，包括：获取患者的特征数据，输入权利要求7或8任一项所述的预测模型，得到甲基苯丙胺涉毒人员分类概率值，所述特征数据包括选自表3中至少一种所示肠道菌群的种类及相对丰度。