一种对食用转基因作物哺乳动物健康水平的分级方法及评估系统

本发明涉及生物信息学以及生物大数据分析领域，更具体地，涉及一种对食用转基因作物哺乳动物健康水平的分级方法及评估系统，特别是涉及基于大数据分析和python语言的一种(通过摄入转基因作物的哺乳动物的生理指标变化来)评估哺乳动物食用转基因作物后的健康水平并对之分级的方法及系统。

背景技术：

1、转基因作物因其增强的抗逆能力和更高的产量，在全球粮食危机中显示出巨大的潜力，为确保转基因(gm)作物的高质量大规模应用，针对其营养价值和毒理学安全全面的评估至关重要。在各种转基因作物中，转基因玉米(例如dbn9936和ruifeng 125/bt玉米)可增加16.4％的产量，转基因水稻(例如ipa1-pro10)可增加15.9％的产量，转基因大豆(例如ric1a/2a)可增加20％以上的产量。上述三种转基因作物在作为主食和饲料方面具有重要作用，当这些转基因作物被用作哺乳动物和人类的食品供应时，人们对这些转基因作物及其副产品安全性(尤其是对人类和动物健康的影响)仍存在担忧。

2、目前评估食用转基因作物哺乳动物健康的主要方法是利用模式哺乳动物进行毒理学实验。如13周转基因作物喂养大鼠或小鼠实验，52周转基因作物喂养食蟹猴实验。实验的基本流程包括检测哺乳生物生理指标，如红细胞浓度(rbc)、血清总胆固醇浓度等，方差分析各生理指标，判断实验组与对照组方差分析后各生理指标的差异显著性等步骤，操作复杂且时间成本高；并且现有独立的毒理学实验并未对被检测的生理指标进行系统性的归类，同时只能得出食用转基因玉米、水稻和大豆对哺乳动物的整体健康没有不良影响的定性结论；并且由于研究对象，检测方法等实验设计的不同，以及实验数据样本量有限，故单个研究的结论具有一定局限性[http://doi.org/10.1016/j.fct.2009.06.014；http://doi.org/10.1016/j.yrtph.2021.105091；http://doi.org/10.1021/acs.jafc.2c07142]。

3、综上，现有评估食用转基因作物哺乳动物健康的主要方法存在操作复杂，时间成本高和由实验设计和样本量有限带来的局限性，以及无法系统、定量评估等问题。在转基因作物大规模商业化种植前存在对食用其对哺乳动物整体健康状况自动化、综合、系统且定量评估的需求。

技术实现思路

1、为了克服现有利用单个毒理学实验对哺乳动物食用转基因作物后整体健康水平评估的局限性，以及满足对转基因作物食用安全性评估的需求，本发明解决了现有单个毒理学实验评估中由实验模式动物选择、组别设计和样本重复量有限等带来的局限性，以及无法多指标定量评估的问题，提供了一个基于大数据分析和以python语言为底盘的综合定量评估食用转基因作物的哺乳动物健康水平的可视化系统。

2、根据本发明第一方面，提供了一种对食用转基因作物哺乳动物健康水平的分级方法，包括以下步骤：

3、(1)将食用转基因作物后哺乳动物生理指标根据转基因作物的植物类型p和哺乳动物的动物类型a进行筛选，得到用于初始化的数组aa,p,n，包含n＝1,2,…n个指标；对每一个生理指标aa,p,n，建立包含密度函数权重的高斯混合分布；对每一个生理指标aa,p,n进行期望最大优化，以此得到生理指标aa,p,n的混合概率密度分布；

4、(2)定义安全评估分数等级，将混合概率密度95％双尾检验概率区间定义为评分健康区间，完成评分系统初始化；

5、(3)建立评估食用转基因作物哺乳动物健康的算法模块，包括：基于生理指标体系创建生理指标体系初始化文件，设置生理指标体系层级关系；建立三级得分的初始化分数存储输出结构体，得到对应转基因作物的植物类型p和哺乳动物的动物类型a的输入数组，与生理指标层级进行匹配，清洗为输入数据结构ia,p；对食用转基因作物后哺乳动物整体健康进行打分，并进一步根据得分对健康水平进行分级。

6、优选地，所述密度函数权重的高斯混合分布的建立方法，包括：

7、定义控制组k概率密度函数pdf为，

8、

9、实验组gm的pdf为，

10、

11、

12、其中，

13、j为aa,p,n指标中第j组记录，j＝1,2,…ja,p,n；

14、μ为记录j对应组别的均值；

15、σ为记录j对应组别的方差；

16、θ为记录对应正态分布参数包括μ和σ；

17、x为数据组别类型，为控制组k或实验组gm；

18、ρa,p,n,j为选入与筛除控制密度函数，

19、

20、存在选取的权重为，

21、

22、其中，

23、为记录j的组别x密度权重归一化权重，满足1；

24、记录j对应组别x样本密度权重根据实验样本量计算，定义为：

25、

26、满足其中：为记录j对应组别x的样本数量。

27、优选地，步骤(1)中，对每一个生理指标aa,p,n进行期望最大优化具体为：针对ρa,p,n,j在全域组合，共种组合内，求得全域最优，即对数似然最小；

28、

29、s.t.

30、

31、其中，

32、组别x的混合分布的均值和方差分别为，

33、

34、

35、最大期望似然函数定义为，

36、

37、

38、优选地，步骤(1)中，aa,p,n的混合概率密度分布具体为：

39、以期望似然函数数值最优解其最优调控组合为最优的混合分布参数得到生理指标aa,p,n的混合概率分布。

40、优选地，所述对食用转基因作物后哺乳动物整体健康进行打分，包括：

41、(1)对ia,p中每一个变量n，计算其累积概率密度函数cdf：

42、对pdf其cdf为，

43、

44、(2)对由子级构成且直接可测量变量进行多项式回归拟合，确定权重；

45、(3)对第i个变量及其所有子级变量m＝1…m，分别取等长随机数，依据：

46、

47、其中，

48、αml为对应变量拟合常数系数；

49、const.为拟合常数；

50、ε为极小数；

51、由此得到变量的权重矩阵

52、(4)对虚拟变量维度等权混合下含子级m＝1…m，获得虚拟变量分布；等权混合符合依据，

53、

54、对每一组上级维度与总分，根据混合分布或拟合加权，给出得分s；将得分进行转换：

55、

56、(5)根据得分对健康水平进行分级，当o处于80～100定义为健康状态佳，当o处于60～79定义为健康状态良好，当o处于6～59定义为亚健康状态，当o处于0～5定义为高风险不健康状态。

57、根据本发明另一方面，提供了一种对食用转基因作物哺乳动物健康水平的评估系统，包括：

58、食用转基因作物后哺乳动物生理指标优化模块：用于将食用转基因作物后哺乳动物生理指标根据转基因作物的植物类型p和哺乳动物的动物类型a进行筛选，得到用于初始化的数组aa,p,n，包含n＝1,2,…n个指标；对每一个生理指标aa,p,n，建立包含密度函数权重的高斯混合分布；对每一个生理指标aa,p,n进行期望最大优化，以此得到生理指标aa,p,n的混合概率密度分布；

59、评分系统初始化模块：用于定义安全评估分数等级，将混合概率密度95％双尾检验概率区间定义为评分健康区间，完成评分系统初始化；

60、评估食用转基因作物哺乳动物健康的算法建立模块：用于基于生理指标体系创建生理指标体系初始化文件，设置生理指标体系层级关系；建立三级得分的初始化分数存储输出结构体，得到对应转基因作物的植物类型p和哺乳动物的动物类型a的输入数组，与生理指标层级进行匹配，清洗为输入数据结构ia,p；对食用转基因作物后哺乳动物整体健康进行打分，并进一步根据得分对健康水平进行分级。

61、优选地，对每一个生理指标aa,p,n进行期望最大优化具体为：针对ρa,p,n,j在全域组合，共种组合内，求得全域最优，即对数似然最小；

62、

63、s.t.

64、

65、其中，

66、组别x的混合分布的均值和方差分别为，

67、

68、其中，

69、j为aa,p,n指标中第j组记录，j＝1,2,…ja,p,n；

70、μ为记录j对应组别的均值；

71、σ为记录j对应组别的方差；

72、θ为记录对应正态分布参数包括μ和σ；

73、x为数据组别类型，为控制组k或实验组gm；

74、ρa,p,n,j为选入与筛除控制密度函数，

75、

76、存在选取的权重为，

77、

78、其中，

79、为记录j的组别x密度权重归一化权重，满足1；

80、记录j对应组别x样本密度权重根据实验样本量计算，定义为：

81、

82、满足其中：为记录j对应组别x的样本数量。

83、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

84、(1)本发明建立了一种哺乳动物食用转基因作物饲料后的生理指标数据集、集成的健康维度和生理指标体系、针对有限配对数组的健康水平分级和评估方法及人机交互可视化系统，方法包括：筛选和集成6个维度中的26个生理指标数据；创建针对有限配对数组的数据预处理模块，包含：获得生理指标全域最优混合概率分布，确定健康区间；建立评估哺乳动物健康算法，包含：创建6个维度26个生理指标的三级得分数据输出结构体，创建输入数据结构体，获得单个生理指分值及其在对应维度下的权重，获得6个维度的等权加权，得出健康分级；构建人机交互可视化模块，得到可视化分级评估结果。本发明解决了单一毒理学实验中选择不同模式动物、组别差异、指标不完善和样本量少且重复量有限等局限性，提供了一个整合基于单一实验获得的有限配对原始实验数据进行多元化健康指标的分级算法和评估及人机交互可视化系统。

85、(2)本发明提供了一个基于不同小样本原始实化健康指标综合定量分级算法，解决现阶段多元化健康指标综合定量评估的核心问题。本发明提供了一个基于大数据分析和python语言的针对食用转基因作物哺乳动物整体健康的全自动评估打分的人机交互可视化系统，解决了现有毒理学实验操作复杂、时间成本高和由实验设计和样本量有限带来的局限性，以及无法系统、定量评估等问题，满足了对食用转基因作物哺乳动物整体健康定量评估的需求。

86、(3)本发明提供的基于不同小样本原始实化健康指标综合定量分级算法和人机交互可视化系统可以快速、综合、定量评价食用转基因食物后哺乳动物健康状态，具有重要应用价值。

相关知识

一种基于肥胖度的糖尿病风险评估系统及评估方法专利
电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准（试行）
哺乳动物
几种母乳喂养过程的评估方法
健康评估——神经系统评估.ppt
新版电子病历系统应用水平分级评价标准及管理办法正式发布
健康评估╱神经系统的评估.ppt
作为饮食增补剂的植物碳水化合物组合物的制作方法
基于贡献度评估的健康医疗数据要素收益分配方法及系统
二级公立医院绩效考核电子病历系统应用水平分级评价工作要求

网址: 一种对食用转基因作物哺乳动物健康水平的分级方法及评估系统 https://www.trfsz.com/newsview1248773.html