[发明专利]用于心血管疾病状况的微生物组来源的表征、诊断和治疗的方法及系统

权利要求书

1.一种用于至少一个受试者中的心血管疾病状况的表征、诊断和治疗中的至少一种的方法，所述方法包括：

·在样品处理网络，接收来自受试者群体的样品的聚合集；

·在与所述样品处理网络通信的计算系统，在处理所述样品的聚合集的每一个的内容物后生成所述受试者群体的微生物组组成数据集和微生物组功能多样性数据集；

·在所述计算系统，从所述受试者群体接收补充数据集，所述补充数据集提供与所述心血管疾病状况相关的特性的信息；

·在所述计算系统，将所述补充数据集和从所述微生物组组成数据集和所述微生物组功能多样性数据集中的至少一种提取的特征转化成所述心血管疾病状况的表征模型；

·基于所述表征模型，生成被配置为改进所述心血管疾病状况的状态的疗法模型；以及

·在与所述受试者相关联并与所述计算系统通信的输出设备，基于所述表征模型和所述疗法模型，为具有所述心血管疾病状况的受试者安排疗法。

2.如权利要求1所述的方法，其中处理所述样品的聚合集的每一个的内容物包括用所述样品的聚合集进行片段化操作、使用引物组的多重扩增操作、测序操作、和比对操作。

3.如权利要求1所述的方法，其中生成所述表征包括进行统计分析以评价跨未表现出所述心血管疾病状况的所述受试者群体的第一子集和表现出所述心血管疾病状况的所述受试者群体的第二子集具有变化的微生物组组成特征和微生物组功能特征的集合。

4.如权利要求2所述的方法，其中生成所述心血管疾病状况的所述表征模型包括生成诊断冠心病、炎性心脏病和瓣膜性心脏病中的至少一种的表征。

5.如权利要求4所述的方法，其中生成诊断冠心病的表征包括在处理所述样品的聚合集和确定来源于以下的特征的存在后生成所述表征：分类单元的集合，包括：小弯杆菌属(Varibaculum)(属)、放线菌属(Actinomyces)(属)、和放线菌科(Actinomycetaceae)(科)。

6.如权利要求5所述的方法，还包括在确定来源于以下的特征的存在后生成所述表征：与以下中的至少一种相关的功能的集合：京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能特征、直系同源聚类(COG)功能特征、和基因本体功能特征。

7.如权利要求4所述的方法，其中生成诊断炎性心脏病和瓣膜性心脏病中的至少一种的表征包括在处理所述样品的聚合集和确定来源于以下中的至少一种的特征的存在后生成所述表征：1)分类单元的集合，和2)与以下中的至少一种相关的功能的集合：京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能特征和直系同源聚类(COG)功能特征。

8.如权利要求2所述的方法，其中生成所述心血管疾病状况的所述表征模型包括生成诊断包括肥胖症和中风中的至少一种的心血管疾病相关状况的表征。

9.如权利要求8所述的方法，其中生成诊断肥胖症的表征包括在处理所述样品的聚合集和确定来源于以下的特征的存在后生成所述表征：1)分类单元的集合，包括：八叠球菌属(Sarcina)(属)、拟杆菌属(Bacteroides)(属)、和梭菌科(Clostridiaceae)(科)，和2)与以下相关的功能的集合：细胞过程和信号传导相关的第一京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能特征、真核生物中的核糖体生物发生相关的第二KEGG功能特征、和氨酰基-tRNA生物合成相关的第三KEGG功能特征。

10.如权利要求8所述的方法，其中生成诊断中风的表征包括在处理所述样品的聚合集和确定来源于以下中的至少一种的特征的存在后生成所述表征：1)分类单元的集合，和2)与以下中的至少一种相关的功能的集合：京都基因和基因组百科全书(KEGG)功能特征和直系同源聚类(COG)功能特征。

11.如权利要求3所述的方法，其中生成所述表征包括：

·提取与所述微生物组组成数据集中指示的微生物组组分的功能方面的集合相关的候选特征，以生成所述微生物组功能多样性数据集；以及

·关于所述功能方面的集合的子集表征所述心血管疾病状况，所述子集源自以下中的至少一种：蛋白特征的直系同源聚类(COG)、来自京都基因和基因组百科全书(KEGG)的基因组功能特征、来自直系同源聚类(COG)数据库的基因组功能特征、化学功能特征和系统功能特征。