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龙图腾网获悉浙江大学医学院附属儿童医院申请的专利基于微生物代谢背景的宏基因组队列匹配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：CN116864004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310748085.0，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权基于微生物代谢背景的宏基因组队列匹配方法是由吴顶峰;刘蕾;曹苏琪;杨柳;俞刚;李竞设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微生物代谢背景的宏基因组队列匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于微生物代谢背景的宏基因组队列匹配方法，涉及宏基因组技术领域。S1：宏基因组测序数据处理；对来自全宏基因组学的数据和手动输入的meta数据进行标准化处理；S2：微生物主要代谢背景提取；S3：微生物代谢背景匹配；首先通过最近邻匹配算法在不遗漏任何主要代谢成分的情况下，筛选对照组中匹配的样本；S4：匹配效果检查；对匹配后的疾病组和对照组的协变量均值进行平衡性检验；S5：基于匹配队列的差异分析；匹配后的疾病组和对照组数据符合正态分布，则进行配对样本t检验进行差异分析，否则使用成组wilcoxon检验进行差异分析。通过本技术方法，实现微生物研究中病例和对照样本匹配队列的构建，加强宏基因组学研究的因果关系识别能力。

本发明授权基于微生物代谢背景的宏基因组队列匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于微生物代谢背景的宏基因组队列匹配方法，其特征是，包括如下步骤方法： S1：宏基因组测序数据处理；对来自全宏基因组学的数据和手动输入的meta数据进行标准化处理，包括由MetaPhlAn3生成的数据和由UniRef90数据库的HUMAnN3生成的数据； 由MetaPhlAn3生成的数据包括：①物种水平分类概况，表示从界到种的相对丰度；②是否存在独特的分支特异性标志物；③独特分支特异性标记物的丰度； 由UniRef90数据库的HUMAnN3生成的数据包括：①基因丰度；②代谢途径覆盖率；③代谢途径丰度； S2：微生物主要代谢背景提取；首先输入微生物代谢途径丰度数据作为代谢背景，然后通过主成分分析法，对高维度数据进行降维，在可接受的信息损失范围内，保留最重要的特征，即主要代谢背景； S3：微生物代谢背景匹配；首先通过最近邻匹配算法在不遗漏任何主要代谢成分的情况下，筛选对照组中与疾病组匹配的样本； S4：匹配效果检查；对匹配后的疾病组和对照组的数据分布和代谢背景协变量均值进行平衡性检验； S5：基于匹配队列的差异分析；匹配后的疾病组和对照组数据符合正态分布，则进行配对样本t检验进行差异分析，否则使用成组wilcoxon检验进行差异分析，比较疾病和对照组之间真实的差异程度。

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浙江大学医学院附属儿童医院，其通讯地址为：310053 浙江省杭州市滨江区滨盛路3333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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