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龙图腾网获悉杭州微数生物科技有限公司申请的专利一种基于生产环境微生物的鉴定结果的趋势分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119252338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411131367.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于生产环境微生物的鉴定结果的趋势分析方法是由刘程智;何陆平;孙玲莉;梁倩;王莹;陈欢设计研发完成，并于2024-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生产环境微生物的鉴定结果的趋势分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生产环境微生物的鉴定结果的趋势分析方法（MBE）。MBE平台可对医药、食品、化妆品生产环境检出微生物样品的元信息（包括房间、洁净室等级、采样方式、计划类别）和鉴定结果进行管理，按照指定的单位时间（年、月、日、批次）进行数据聚合，分析给定时间范围内环境微生物菌群的属、种比例和菌群在各分类元信息的分布，从表型分类、菌属种水平、关注菌、群落多样性四个维度解析菌群随时间变化规律，通过频率分析解析菌群的时间、空间分布规律，以及多元统计分析解析不同分类之间或者不同菌属、种之间的相关性。本发明可帮助识别可能对产品质量和安全性产生重大影响的微生物，评估和控制微生物污染风险，确保质量和安全性。

本发明授权一种基于生产环境微生物的鉴定结果的趋势分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生产环境微生物的鉴定结果的趋势分析方法，其特征在于，步骤如下： S1汇总采样元信息、鉴定结果、菌株的表型特征形成一个鉴定结果一条数据记录； S2对S1获得的汇总信息进行矩阵变换，按照指定的时间单位对数据聚合，形成聚合矩阵； S3将S2获得的聚合矩阵进行属种水平的比例统计，展示丰度Top10的种属； S4将S2获得的聚合矩阵，按照来源进行分布分析及使用桑吉图进行可视化展示，展示不同分类和菌属种之间的比例分配关系； S5将S2获得聚合矩阵进行菌群丰度随时间变化的趋势分析，以气泡图进行展示； S6对单个关注菌属种绘制随时间变化的趋势分析折线图，根据模型拟合计算警戒限和纠偏限； S7将S2获得聚合矩阵按照表型分类进行趋势分析，计算平均值，以折线图形式进行展示； S8将S2获得聚合矩阵计算香农指数、辛普森指数和覆盖度，并且通过折线图展示这些指数随时间变化趋势； S9将S2获得聚合矩阵进行进一步转化为检出频率，分析不同的菌属在不同分类之间的共检出现象以及环境中驻留的属性并通过集合图进行可视化展示； S10将S2获得聚合矩阵进行进一步转化为检出频率，分析不同菌属在分析时间范围内及指定来源下连续检出的情况，通过热图进行展示，并识别核心、持留和暂居三类菌群； S11将S2获得的聚合矩阵进行通过多元统计进行降维分析，获得菌属或种之间、不同分类之间的相关性及距离信息，并进行可视化展示； 步骤S1中输入的数据记录依托于单菌落或者纯培养物的鉴定结果，该结果以拉丁名表示，采样元信息包含样品的含采样点、洁净室等级、采样方式、计划类别在内以及采样时间信息，鉴定结果信息和采样元信息通过样品编号进行关联，表型信息则通过鉴定结果拉丁名查询表型数据库获得； 步骤S2中，根据指定时间单位对不同元信息或者表型信息分类字段使用python中的dict和pandas函数进行数据聚合，产生不同分类下菌种属丰度聚合矩阵； 步骤S3中，对聚合矩阵按照全体样品和按照房间、洁净室等级、采样方式、计划类别的分类方式分别进行统计，以南丁格尔玫瑰图展示不同分类下丰度Top10菌属种及丰度、比例； 步骤S5中，菌群丰度随时间变化的趋势分析，以时间为X轴，菌属种为Y轴，菌属种的丰度和比例映射到气泡的大小和颜色深浅进行可视化； 步骤S6中，对单个关注菌属种绘制随时间变化的趋势分析折线图，需要计算警戒限和纠偏限，警戒限和纠偏限是通过使用fitdistr函数对数据分布进行最大似然拟合，并经过chisq.test方法进行卡方拟合优度检验，根据检验的p-value值判断数据的最佳模型分布，使用QC_Lines或者nptol.int方法进行计算； 步骤S7中，按照表型分类进行趋势分析，需要对菌属种按照表型字段进行分类汇总，计算均值，并以时间为X轴绘制表型组丰度随时间变化折线图； 步骤S8中，多样性指数的计算是采用R包vegan计算指定时间单位及指定分类下群落α-多样性指数，含shannon指数、simpson指数以及good’scoverage，及其均值，并通过折线图可视化； 步骤S9中，将聚合矩阵中的属种丰度归一化为“检出”或者“未检出”，从而将聚合矩阵转换为检出频率矩阵，使用pandas函数对不同的分类进行集合分析，使用R包VennDetail获得不同分类之间的共有菌属种并以图和表结合形式展示； 步骤S10中，通过和步骤S9一样将聚合矩阵转换为频率矩阵，以时间为X轴，菌属种分类为Y轴，丰度映射到颜色上，使用热图对菌属种在时间上的连续性进行展示；步骤S11中，对聚合矩阵使用R包corrplot中的cor函数对菌属种进行相关性分析，分析菌属种之间相关性，以及不同分类下菌群之间的相似性，使用主成分分析方法对不同分类的菌属进行降维分析，并通过R包FactoMineR绘制散点图和置信椭圆进行可视化，识别离群点。

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