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原文传递预测妊娠个体血糖值的系统

专利名称：	预测妊娠个体血糖值的系统
摘要：	本发明涉及一种预测妊娠个体血糖值的系统，其特征在于，所述系统包括运算模块，所述运算模块包括支持向量回归模型，利用妊娠个体空腹的血液样本中的生物标志物质的浓度并通过所述支持向量回归模型来预测妊娠个体空腹后1小时和/或2小时的血糖值。本发明提供了鉴别诊断妊娠糖尿病的生物标志物和诊断模型，可应用于妊娠糖尿病的早期诊断或者预测，对妊娠糖尿病的预防或治疗具有重要意义。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	浙江;33
申请人：	杭州凯莱谱精准医疗检测技术有限公司
发明人：	孔子青;朱宇宁;张超;陈荣昌;张雪;刘华芬
专利状态：	有效
申请日期：	2022-02-08T00:00:00+0800
发布日期：	2022-03-11T00:00:00+0800
申请号：	CN202210119485.0
公开号：	CN114166977A
代理机构：	杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	向庆宁
分类号：	G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86;G16C20/70;G;G01;G16;G01N;G16C;G01N30;G16C20;G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86;G16C20/70
申请人地址：	310000 浙江省杭州市西湖区金蓬街321号2号楼A座2楼
主权项：	1.一种预测妊娠个体血糖值的系统，其特征在于，所述系统包括运算模块，所述运算模块包括支持向量回归模型，利用妊娠个体空腹的血液样本中的生物标志物质的浓度并通过所述支持向量回归模型来预测妊娠个体空腹后1小时和/或2小时的血糖值。 2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持向量回归模型的方程为：其中，Y为预测血糖值，i表示第i个生物标志物，m表示生物标志物的个数，Wi表示第i个生物标志物的权重，Ki表示第i个生物标志物的系数，b为常数。 3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述Ki通过下述公式计算：其中，γ、coef和degree为待调参数，μi∙νi为自变量的线性模型，μi为第i个生物标志物线性系数，νi为第i个生物标志物的浓度。 4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述m为19。 5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述生物标志物为葡萄糖、1,5-脱水葡萄糖醇、3-甲基-2-氧代丁酸、3-羟丁酸、2-羟基丁酸、泛酸、3-甲基-2-氧代戊酸、4-甲基-2-氧代戊酸、棕榈酰甘油磷脂酰胆碱、棕榈酰肉碱、油酸、甘氨酸、苯丙氨酸、丝氨酸、酪氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、缬氨酸、2-氨基乙二酸。 6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，W1、W2…W19分别为葡萄糖、1,5-脱水葡萄糖醇、3-甲基-2-氧代丁酸、3-羟丁酸、2-羟基丁酸、泛酸、3-甲基-2-氧代戊酸、4-甲基-2-氧代戊酸、棕榈酰甘油磷脂酰胆碱、棕榈酰肉碱、油酸、甘氨酸、苯丙氨酸、丝氨酸、酪氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、缬氨酸、2-氨基乙二酸的权重；μ1、μ2…μ19分别为葡萄糖、1,5-脱水葡萄糖醇、3-甲基-2-氧代丁酸、3-羟丁酸、2-羟基丁酸、泛酸、3-甲基-2-氧代戊酸、4-甲基-2-氧代戊酸、棕榈酰甘油磷脂酰胆碱、棕榈酰肉碱、油酸、甘氨酸、苯丙氨酸、丝氨酸、酪氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、缬氨酸、2-氨基乙二酸的权重。 7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，ν1、ν2…ν19分别为所述个体血清中葡萄糖、1,5-脱水葡萄糖醇、3-甲基-2-氧代丁酸、3-羟丁酸、2-羟基丁酸、泛酸、3-甲基-2-氧代戊酸、4-甲基-2-氧代戊酸、棕榈酰甘油磷脂酰胆碱、棕榈酰肉碱、油酸、甘氨酸、苯丙氨酸、丝氨酸、酪氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、缬氨酸、2-氨基乙二酸的浓度值。 8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述浓度为测得个体空腹0小时所述生物标志物的血清浓度值。 9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述支持向量回归模型用于预测个体在所述空腹0小时后1小时的血糖值时，b=0.0628，γ=0.037，coef=1，degree=3，W1、W2…W19分别为：-140.1367461、-18.20203701、-0.266373135、-3.780820943、0.703137151、0.012695848、0.390205074、-0.34291643、-8.627272594、0.012476258、4.889600901、-0.140125414、-2.270950842、-3.66914922、1.697783174、-1.961842966、-6.56784338、-4.497375666、-0.037450268，μ1、μ2…μ19的数值分别为：-5.94596E-05、-0.026149544、0.28517657、0.0073573、0.265723742、11.02574829、0.671723153、-0.753129322、-0.000533758、28.73541414、0.009542539、0.023184566、0.066366599、-0.022813626、-0.151902626、0.053198092、0.051457031、0.005974243、2.289641593。 10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述支持向量回归模型用于预测个体在所述空腹0小时2小时的血糖值时，b=0.0797，γ=0.037，coef=2，degree=3；W1、W2…W19分别为：-98.73331703、3.187643085、-0.21586202、-12.36378322、-2.548963953、-0.290267916、0.192553693、-0.858808125、15.2824188、-0.009794368、-17.62280907、-6.38707688、-5.655502071、-2.357173357、-0.809820523、1.810651075、0.243270797、-3.100345313、-0.150868078，μ1、μ2…μ19的数值如下：-0.000356085、-0.033072209、0.35070682、-0.003628292、0.227143481、10.14047839、0.684864863、-0.675811046、0.011682708、3.438905244、0.011565459、0.050289956、-0.022181694、-0.038488107、-0.175825644、0.165291135、0.077198939、-0.070012174、1.889998371。
所属类别：	发明专利