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龙图腾网获悉杭州迪谱医学检验实验室有限公司申请的专利一种基于肠道微生物标志物组合诊断或预测疾病的方法和系统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：CN118957049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411200693.9，技术领域涉及：C12Q1/6883；该发明授权一种基于肠道微生物标志物组合诊断或预测疾病的方法和系统是由胡志刚;刘俊麟;陈琦;钱刚;刘贺设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于肠道微生物标志物组合诊断或预测疾病的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于肠道微生物标志物组合诊断或预测疾病的方法和系统，属于微生物标志物技术领域。利用本发明的方法和系统，可以基于肠道微生物标志物组合的丰度数据准确诊断受试者是否患有孤独症或预测受试者是否具有患孤独症的风险。进一步，还可以基于得到预测受试者患孤独症风险的高低程度，实现精准预测，使得能够及时进行医学干预，具有巨大的临床应用价值。

本发明授权一种基于肠道微生物标志物组合诊断或预测疾病的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于肠道微生物标志物组合构建疾病预测模型的方法，其特征在于，所述疾病预测模型用于诊断或预测孤独症，所述肠道微生物标志物组合包括：Ruminococcus、RuminiclostridiumSutterellaSlackiaEubacteriumDesulfovibrioEggerthellaHoldemanellaHoldemaniaOdoribacterOscillibacterGordonibacterTuricibacterTerrisporobacterDoreaCollinsellaBlautiaAnaerotruncusAdlercreutzia，所述方法包括以下步骤： S21，将群体的生物样本中的所述肠道微生物标志物组合的丰度数据随机分为两组，一组为训练集，一组为测试集，每个组中均包括非孤独症受试者样本和孤独症患者样本的所述肠道微生物标志物的丰度数据； S22，利用训练集数据，基于机器学习算法构建疾病预测模型，并进行多折交叉验证； S23，在测试集中，对得到的疾病预测模型进行验证， 所述机器学习算法为逻辑回归算法，正则化强度系数Cs取值为50， 各肠道微生物标志物的回归系数如下： 常项=13.6968， 所述预测模型根据逻辑回归算法得到的得分诊断受试者是否患有孤独症或预测受试者是否具有患孤独症的风险，当得分小于0.5时，所述受试者未患有孤独症或者具有患孤独症的低风险；当得分大于0.75时，所述受试者患有孤独症或具有患孤独症的高风险；否则，所述受试者具有患孤独症的中风险。

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