【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物医药，具体涉及长寿相关生物标志物及其应用。
技术介绍
1、长寿是受遗传、表观遗传和多种环境因素如饮食、生活方式和肠道菌群共同影响的一种复杂生物学表型。众多研究表明肠道菌群在多种代谢性和炎症性疾病中扮演着重要的作用，并且肠道菌群产生的短链脂肪酸、胞外多糖、胆汁酸和多胺对健康和长寿有调节作用。人类微生物组的生物合成基因簇(bgcs)的天然产物是具有结构和化学多样性的化合物的丰富来源，如抗生素内酯青霉素、硫肽、芳基多烯、和蛋白酶抑制剂二肽醛。这些不同的次级代谢产物介导微生物群与宿主的相互作用，在健康和疾病中发挥着至关重要的作用。百岁老人是研究肠道微生物组与寿命之间关系的良好模型，几项研究对意大利百岁老人、日本百岁老人和中国百岁老人的肠道菌群组成进行了表征。然而，长寿人群肠道微生物组的天然产物组成还未被揭示。
技术实现思路
1、本专利技术第一方面的目的，在于提供一种长寿相关的生物标志物组合。
2、本专利技术第二方面的目的，在于提供一种检测试剂。
3、本专利技术第三方面的目的，在于提供本专利技术第一方面所述生物标志物组合、检测试剂在制备长寿人群预测产品中的应用。
4、本专利技术第四方面的目的，在于提供一种产品。
5、本专利技术第五方面的目的，在于提供一种长寿人群预测模型的构建方法。
6、本专利技术第六方面的目的，在于提供一种长寿人群预测模型的构建系统。
7、本专利技术第七方面的目的，在于提供一种长寿人群
8、本专利技术第八方面的目的，在于提供一种计算机可读存储介质。
9、本专利技术所采取的技术方案是：
10、本专利技术的第一方面，提供一种长寿相关的生物标志物组合，包括terpene、nrps、lap、thiopeptide、cyclic-lactone-autoinducer、thioamides、nrps-like、ranthipeptide、t1pks和arylpolyene基因簇中的至少两种。
11、本专利技术的第二方面，提供一种检测试剂，所述检测试剂包括检测本专利技术第一方面所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂。
12、优选地，所述试剂包括通过代谢组学、宏基因组学、合成生物学、基因组学、蛋白组学、转录组学中的至少一种方法检测本专利技术第一方面所述生物标志物组合中生物标志物丰度的试剂。
13、优选地，所述试剂包括通过测序技术、核酸杂交技术、基因芯片、核酸扩增技术和免疫测定中的至少一种方法检测本专利技术第一方面所述生物标志物组合中生物标志物丰度的试剂。
14、优选地，所述试剂包括引物、探针、反义寡核苷酸、适配体或抗体。
15、本专利技术的第三方面，提供本专利技术第一方面所述生物标志物组合或本专利技术第二方面所述检测试剂在制备长寿人群预测产品中的应用。
16、优选地，所述产品包括但不限于试剂、试剂盒、试纸、芯片或预测系统。
17、本专利技术的第四方面，提供一种产品，所述产品包含本专利技术第二方面所述检测试剂。
18、优选地，所述产品包括但不限于试剂、试剂盒、试纸、芯片或预测系统。
19、本专利技术的第五方面，提供一种长寿人群预测模型的构建方法，包括以下步骤：
20、s1：获取非长寿人群、长寿人群样本中的肠道菌群宏基因组测序数据，统计样本中bgcs种类和丰度；
21、s2：通过机器学习方法对步骤s1中的bgcs进行鉴定，筛选出特征bgcs，并使用机器学习的方法构建长寿人群预测模型。
22、优选地，步骤s2中通过十折交叉验证进行鉴定。
23、优选地，所述特征bgcs如本专利技术第一方面所述。
24、优选地，所述长寿和非长寿人群为健康人。
25、优选地，所述长寿人群的年龄为≥94岁。
26、优选地，所述非长寿人群的年龄为＜94岁。
27、优选地，所述非长寿人群包括年轻人和/或普通老年人。
28、优选地，所述年轻人的年龄为20-59岁。
29、优选地，所述普通老年人的年龄为60-90岁。
30、优选地，所述机器学习法包括但不限于随机森林。
31、本专利技术的第六方面，提供一种长寿人群预测模型的构建系统，包含：
32、数据采集模块，至少用于数据采集，获取样本中bgcs种类和丰度；
33、模型构建模块，至少用于通过机器学习方法对样本中的bgcs进行鉴定，筛选出特征bgcs，并使用机器学习的方法构建长寿人群预测模型。
34、优选地，所述机器学习法包括但不限于随机森林。
35、本专利技术的第七方面，提供一种长寿人群预测系统，包括以下模块：
36、a)数据收集模块：收集待测人群的样本，测定本专利技术第一方面所述的标志物组合中标志物的丰度，并将标志物的丰度数据输出至模型计算模块；
37、b)模型计算模块：输入待测数据，根据本专利技术第五方面所述的预测模型进行预测评估；
38、c)输出预测模块，显示预测评估结果。
39、优选地，所述预测评估的具体步骤包括：利用预测模型预测待测人群为长寿人群的概率，若预测概率大于临界值，则判定为长寿人群，若预测概率小于临界值，则判定为非长寿人群。
40、优选地，所述临界值为0.7。
41、优选地，所述长寿人群的年龄为≥94岁。
42、优选地，所述样本为粪便。
43、本专利技术的第八方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，可实现如本专利技术第六方面或第七方面所述的系统的功能。
44、本专利技术的有益效果是：
45、本专利技术提供了一种用于预测长寿人群的肠道bgcs标志物，包括terpene、nrps、lap、thiopeptide、cyclic-lactone-autoinducer、thioamides、nrps-like、ranthipeptide、t1pks和arylpolyene基因簇。本专利技术提供的长寿人群肠道bgcs标志物可有效用于构建长寿老人预测模型，且具有检测准确性高的特点，能在多样本中有效区分长寿人群，其曲线下面积auc达到了0.8。因此可以直接用作检测指标来区分长寿老人与其他人群，为人类健康衰老提供指导和依据。而且以受试者的粪便为检测对象，属于无创操作，且涉及的高通量测序手段为成熟的检测方法，操作简便，因此检测便捷，具有较高的应用推广价值。
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1.一种长寿相关的生物标志物组合，包括terpene、NRPS、LAP、thiopeptide、cyclic-lactone-autoinducer、thioamides、NRPS-like、ranthipeptide、T1PKS和arylpolyene基因簇中的至少两种。
2.一种检测试剂，所述检测试剂包括检测权利要求1所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂。
3.根据权利要求2所述的检测试剂，其特征在于，所述检测试剂包括通过代谢组学、宏基因组学、合成生物学、基因组学、蛋白组学、转录组学测定法中的至少一种方法检测权利要求1所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂。
4.根据权利要求3所述的检测试剂，其特征在于，所述检测试剂包括通过测序技术、核酸杂交技术、基因芯片、核酸扩增技术和免疫测定中的至少一种方法检测权利要求1所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂；优选地，所述试剂包括引物、探针、反义寡核苷酸、适配体或抗体。
5.权利要求1所述生物标志物或权利要求2～4任一项所述检测试剂在制备长寿人群预测产品中的应用。
...【技术特征摘要】
1.一种长寿相关的生物标志物组合，包括terpene、nrps、lap、thiopeptide、cyclic-lactone-autoinducer、thioamides、nrps-like、ranthipeptide、t1pks和arylpolyene基因簇中的至少两种。
2.一种检测试剂，所述检测试剂包括检测权利要求1所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂。
3.根据权利要求2所述的检测试剂，其特征在于，所述检测试剂包括通过代谢组学、宏基因组学、合成生物学、基因组学、蛋白组学、转录组学测定法中的至少一种方法检测权利要求1所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂。
4.根据权利要求3所述的检测试剂，其特征在于，所述检测试剂包括通过测序技术、核酸杂交技术、基因芯片、核酸扩增技术和免疫测定中的至少一种方法检测权利要求1所述的生物标志物组合中的生物标志物丰度的试剂；优选地，所述试剂包括引物、探针、反义寡核苷酸、适配体或抗体。
5.权利要求1所述生物标志物或权利要求2～4任一项所述检测试剂在制备长寿人群预测产品中的应用。
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛，李宝霞，徐阳，伍星，张召，刘胜，
申请(专利权)人：广东南芯医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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