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龙图腾网获悉河南省农业科学院农产品质量安全研究所申请的专利基于机器学习的标志代谢物模型预测山药最佳采收期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：CN117169388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311291786.2，技术领域涉及：G01N30/02；该发明授权基于机器学习的标志代谢物模型预测山药最佳采收期方法是由安莉;吴绪金;陈贺;李萌;张迪;周娟;马欢;马婧玮;李通;许海康;李委;王铁良;段然;马莹设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的标志代谢物模型预测山药最佳采收期方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于机器学习的标志代谢物模型预测山药最佳采收期方法，步骤为：采集不同采收时期的山药样品，通过代谢组学技术对山药样品进行分析获得代谢物组学数据；对代谢物组学数据进行预处理；利用机器学习算法选择与山药生长时期相关的特征得到潜在标志代谢物；采用LASSO回归方法筛选潜在标志代谢物构建标志代谢物预测模型；基于ROC曲线下面积对构建的标志代谢物预测模型进行验证；将新的山药的代谢物组学数据输入标志代谢物预测模型得到模型得分，根据模型得分判断山药是否适合采收。本发明可准确的预测山药最佳采收期，消除主观性和经验依赖性，提高科学性，降低外界环境影响，实现山药产能最大化，为农业生产提供可靠的技术支持。

本发明授权基于机器学习的标志代谢物模型预测山药最佳采收期方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的标志代谢物模型预测山药最佳采收期方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、数据采集：采集不同采收时期的山药样品，通过代谢组学技术对山药样品进行分析，获得山药在不同采收时期的代谢物组学数据； 步骤二、数据预处理：对采集的代谢物组学数据进行预处理； 步骤三、潜在标志代谢物的选择：利用机器学习算法从预处理后的代谢物组学数据中选择与山药生长时期相关的特征，得到潜在标志代谢物； 步骤四、预测模型的构建和验证：采用LASSO回归方法筛选潜在标志代谢物构建标志代谢物预测模型；基于ROC曲线下面积作为评估指标对构建的标志代谢物预测模型进行验证； 筛选的标志代谢物为尿囊素、5-氧代-L-脯氨酸、4-羟基扁桃腈、L-甲硫氨酸、6,7-二羟基-2,4-二甲氧基菲、N-阿魏酰胍丁胺、葡萄糖基丁香酸； 以筛选的7个标志代谢物为指标，LASSO回归方法构建的标志代谢物预测模型为： Modelscore=-117.2510+尿囊素*-2.7340+ 5-氧代-L-脯氨酸*-0.8350+ 4-羟基扁桃腈*5.5810+ L-甲硫氨酸*1.7373+ 6,7-二羟基-2,4-二甲氧基菲*0.4416+ N-阿魏酰胍丁胺*1.9960+ 葡萄糖基丁香酸*-0.7759； 其中，modelscore为模型得分； 对模型得分进行阈值判定，当模型得分大于零时，山药样品适合采收；当模型得分小于零时，山药样品不适合采收； 步骤五、将新的山药的代谢物组学数据输入验证通过的标志代谢物预测模型，得到模型得分，根据模型得分判断山药是否适合采收。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河南省农业科学院农产品质量安全研究所，其通讯地址为：450003 河南省郑州市金水区花园路116号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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