【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学，更具体的说是涉及一种结直肠癌肠道微生物标志物及其应用与构建结直肠癌检测模型的方法。
技术介绍
1、结直肠癌是一种恶性肿瘤，起源于结肠或直肠的内膜上皮细胞。它是全球最常见的癌症之一，发病率和死亡率逐年上升。结直肠癌早期症状不明显，常常被忽视或误诊；随着病情进展，患者可能会出现腹痛、腹泻、便秘、便血、贫血等症状。如果癌细胞扩散到其他部位，还可能出现肝、肺等器官的转移症状。
2、结直肠癌的诊断包括肠镜检查、组织活检和影像学检查等。目前，结直肠癌的诊断方法还存在一些不足之处，如结肠镜检查需要患者进行肠道准备，且有一定的创伤性和风险性；ct扫描可以提供高分辨率的影像，帮助医生确定肿瘤的位置、大小、形态等信息，但是放射线可能会对患者造成一定的辐射损伤；血液中的肿瘤标志物如cea、ca19-9等虽然可以用于筛查结直肠癌，但其敏感性和特异性并不高，不能作为确诊的依据，对于结直肠癌的预后评估也不够准确，无法根据患者的具体情况制定个性化的治疗方案。
3、早期发现和治疗可以显著提高患者的生存率和生活质量；研究表明，肠道微生物群落的失调与结直肠癌的发生和发展密切相关。因此，迫切需要一种微生物标志物，作为结直肠癌的早期诊断和预后评估依据，通过分析患者肠道微生物的组成和功能变化，更早地发现癌症迹象，并监测治疗效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种结直肠癌肠道微生物标志物及其应用与构建结直肠癌检测模型的方法，通过分析患者肠道微生物的组成和功能变化，更
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术提到了一种结直肠癌肠道微生物标志物，所述肠道微生物标志物包括以下菌种：tm7phylum_sp_oral_taxon_348、科氏梭菌(clostridium_sp_nsj_42)、狄氏副拟杆菌(parabacteroides_distasonis)、血链球菌(streptococcus_sanguinis)、产孢肠道细菌(turicibacter sanguinis)、candidatus_nanosynsacchari_sp_tm7_anc_38_39_g1_1、华德萨特菌(sutterella_wadsworthensis)、齿放线菌(actinomyces_dentalis)、非典型韦荣菌(veillonella_atypica)、放线菌属(actinomyces_sp_icm47)、gemmiger_formicilis、大肠杆菌(escherichia_coli)、blautia_faecicola、沟迹优杆菌(eubacterium_sulci)、变异白蚁菌(isoptericola_variabilis)、sellimonas_intestinalis、瘤胃球菌属(ruminococcus_sp_af41_9)、多尔氏菌(dorea_longicatena)、普通拟杆菌(phocaeicola_vulgatus)、粪肠球菌(enterococcus_faecium)、灵巧粪球菌(coprococcus_catus)、直肠真杆菌(eubacterium_rectale)、梭状芽孢杆菌(clostridium_sp_af20_17lb)、罗姆布茨菌(romboutsia_timonensis)、产丁酸无杆菌(agathobaculum_butyriciproducens)、多形拟杆菌(bacteroides_thetaiotaomicron)、阿德勒克罗伊茨菌属(adlercreutzia_equolifaciens)、口腔消化链球菌(peptostreptococcus_stomatis)、candidatus_cibiobacter_qucibialis、卵形拟杆菌(bacteroides_ovatus)、脆弱拟杆菌(bacteroides_fragilis)、普拉梭菌(faecalibacterium_prausnitzii)、fusicatenibacter_saccharivorans。
4、本专利技术还提到了一种结直肠癌肠道微生物标志物的应用，所述应用包括用于制备诊断患者是否患有结直肠癌或结直肠癌风险的产品、作为靶点用于结直肠癌的病情评估和治疗以及构建结直肠癌检测模型；所述产品包括检测试剂、检测试剂盒和检测芯片中的任意一种。
5、本专利技术还提供了一种应用结直肠癌肠道微生物标志物构建结直肠癌检测模型的方法，包括以下步骤：
6、(1)分别提取结直肠癌患者和健康人群的粪便中总dna，预处理后进行高通量测序，对测序结果进行物种注释与组成谱分析、基因丰度统计、功能注释以及差异分析，筛选出直肠癌肠道微生物标志物；
7、(2)通过结直肠癌肠道微生物标志物建立鉴定结直肠癌和健康人群的随机森林模型，评估，得到结直肠癌检测模型；
8、(3)将待测患者的宏基因组及其丰度信息输入结直肠癌检测模型进行识别。
9、进一步地，所述步骤(1)中，所述物种注释与组成谱分析包括：
10、alpha多样性：shannon、simpson、insimpson指数分析；
11、beta多样性：bray-curtispcoa、pca、nmds、upgma分析；
12、菌群样本组成、样本heatmap图；
13、物种互作关联网络分析。
14、进一步地，所述步骤(1)中，所述基因丰度统计包括：基因core-pan曲线、基因稀释曲线、基因数目的样品间相关性分析。
15、进一步地，所述步骤(1)中，所述功能注释包括：kegg数据率功能注释分析、humann3：定量通路丰度、ko功能丰度及分析、module功能丰度及分析、pathway功能丰度及分析。
16、进一步地，所述步骤(1)中，所述差异分析包括：lefse分析、优势物种差异、多元方差adonis、maaslin、秩和检验差异、随机森林、pathway功能丰度及分析。
17、进一步地，所述步骤(1)中进行高通量测序，包括：用fastp进行去除接头、用bowtie2去除宿主序列、用metaphlan4进行基于marker的物种丰度分析、用humann33进行功能分析。
18、进一步地，所述步骤(2)中，通过结直肠癌肠道微生物标志物建立鉴定结直肠癌和健康人群的随机森林模型，评估，得到结直肠癌检测模型，具体为：
19、将结直肠癌患者和健康人群分为训练集和测试集，利用python中的sklearn.ensemb1e.randomforestclassifier对所述训练集进行随机森林模型训练；
20、所述评估的方法为：通过绘制学习曲线衡量随机森林模型对数据的拟合程度，并通过十折交叉验证来评估随机森林模型中每一组参数的性能，选出最优参数组合。
21、进一步地，所述步骤(2)中随机森林模型的训练参数为：基本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种结直肠癌肠道微生物标志物，其特征在于，所述肠道微生物标志物包括以下菌种：TM7_phylum_sp_oral_taxon_348、科氏梭菌（Clostridium_sp_NSJ_42）、狄氏副拟杆菌（Parabacteroides_distasonis）、血链球菌（Streptococcus_sanguinis）、产孢肠道细菌（Turicibacter sanguinis）、 Candidatus_Nanosynsacchari_sp_TM7_ANC_38_39_G1_ 1、华德萨特菌（Sutterella_wadsworthensis）、齿放线菌（Actinomyces_dentalis）、非典型韦荣菌（Veillonella_atypica）、 放线菌属（Actinomyces_sp_ICM47）、Gemmiger_formicilis、大肠杆菌（Escherichia_coli）、Blautia_faecicola、沟迹优杆菌（Eubacterium_sulci）、变异白蚁菌（Isoptericola_variabilis）、Sellimonas_intestina
2.一种权利要求1所述的结直肠癌肠道微生物标志物的应用，其特征在于，所述应用包括用于制备诊断患者是否患有结直肠癌或结直肠癌风险的产品、作为靶点用于结直肠癌的病情评估和治疗以及构建结直肠癌检测模型；所述产品包括检测试剂、检测试剂盒和检测芯片中的任意一种。
3.一种应用权利要求1所述的结直肠癌肠道微生物标志物构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（1）中，所述物种注释与组成谱分析包括：
5.根据权利要求3所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（1）中，所述基因丰度统计包括：基因Core-Pan曲线、基因稀释曲线、基因数目的样品间相关性分析。
6.根据权利要求3所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（1）中，所述功能注释包括：KEGG数据率功能注释分析、HUMAnN3：定量通路丰度、KO功能丰度及分析、Module功能丰度及分析、Pathway功能丰度及分析。
7.根据权利要求3所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（1）中，所述差异分析包括：Lefse分析、优势物种差异、多元方差adonis、MaAsLin、秩和检验差异、随机森林、Pathway功能丰度及分析。
8.根据权利要求3所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（1）中进行高通量测序，包括：用fastp进行去除接头、用bowtie2去除宿主序列、用MetaPhlAn4进行基于marker的物种丰度分析、用HUMAnN33进行功能分析。
9.根据权利要求3所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（2）中，通过结直肠癌肠道微生物标志物建立鉴定结直肠癌和健康人群的随机森林模型，评估，得到结直肠癌检测模型，具体为：
10.根据权利要求9所述的构建结直肠癌检测模型的方法，其特征在于，所述步骤（2）中随机森林模型的训练参数为：基学习器的数据n_estimators={100, 500, 1000}，树的最大深度max_depth={1, 2, 3, 7, 9}，最大特征数max_f...
【技术特征摘要】
1.一种结直肠癌肠道微生物标志物，其特征在于，所述肠道微生物标志物包括以下菌种：tm7_phylum_sp_oral_taxon_348、科氏梭菌（clostridium_sp_nsj_42）、狄氏副拟杆菌（parabacteroides_distasonis）、血链球菌（streptococcus_sanguinis）、产孢肠道细菌（turicibacter sanguinis）、 candidatus_nanosynsacchari_sp_tm7_anc_38_39_g1_ 1、华德萨特菌（sutterella_wadsworthensis）、齿放线菌（actinomyces_dentalis）、非典型韦荣菌（veillonella_atypica）、 放线菌属（actinomyces_sp_icm47）、gemmiger_formicilis、大肠杆菌（escherichia_coli）、blautia_faecicola、沟迹优杆菌（eubacterium_sulci）、变异白蚁菌（isoptericola_variabilis）、sellimonas_intestinalis、 瘤胃球菌属（ruminococcus_sp_af41_9）、多尔氏菌（dorea_longicatena）、普通拟杆菌（phocaeicola_vulgatus）、粪肠球菌（enterococcus_faecium）、灵巧粪球菌（coprococcus_catus）、直肠真杆菌（eubacterium_rectale）、梭状芽孢杆菌（clostridium_sp_af20_17lb）、罗姆布茨菌（romboutsia_timonensis）、 产丁酸无杆菌（agathobaculum_butyriciproducens）、多形拟杆菌（bacteroides_thetaiotaomicron）、阿德勒克罗伊茨菌属（adlercreutzia_equolifaciens）、口腔消化链球菌（peptostreptococcus_stomatis）、candidatus_cibiobacter_qucibialis、卵形拟杆菌（bacteroides_ovatus）、脆弱拟杆菌（bacteroides_fragilis）、普拉梭菌（faecalibacterium_prausnitzii）、fusicatenibacter_saccharivorans。...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱峰，刘睿娜，张玉丹，王艺扬，李春娥，马现仓，
申请(专利权)人：西安交通大学医学院第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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