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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于饮食-肠道菌群-疾病数据库的膳食推荐模型构建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：CN118471437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410425740.3，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权基于饮食-肠道菌群-疾病数据库的膳食推荐模型构建方法是由陆文伟;张惠琴;朱金林;王鸿超;翟齐啸;陈卫;张灏设计研发完成，并于2024-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于饮食-肠道菌群-疾病数据库的膳食推荐模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于饮食‑肠道菌群‑疾病数据库的膳食推荐模型构建方法，属于数据库及膳食推荐技术领域。本发明数据库由整合相关开源数据库及文献纳入构成，并对数据库内容进行标准化处理，该膳食推荐模型的构建方法包括如下步骤：步骤1：基于数据库，通过语义相似性、高斯核轮廓相似性计算和图注意力网络进行建模，构建饮食‑肠道菌群、肠道菌群‑疾病相关性网络；步骤2：基于数据库中的定性关系，对应相关性网络中的节点，从而构建饮食‑肠道菌群‑疾病网络；步骤3：通过分类器优化模型对肠道菌群的靶点筛选，得到不同疾病的膳食推荐结果。本发明能够提供一种饮食‑肠道菌群‑疾病领域的数据支持手段，根据人体健康疾病状况提供膳食建议。

本发明授权基于饮食-肠道菌群-疾病数据库的膳食推荐模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种膳食推荐模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：构建饮食-肠道菌群-疾病数据库； 步骤2：基于所述饮食-肠道菌群-疾病数据库，通过语义相似性、高斯核轮廓相似性计算和图注意力网络进行建模，构建饮食-肠道菌群、肠道菌群-疾病相关性网络； 步骤3：基于所述饮食-肠道菌群-疾病数据库中的定性关系，对应所述相关性网络中的节点，从而构建饮食-肠道菌群-疾病网络； 步骤4：通过分类器优化模型对肠道菌群的靶点筛选，得到不同疾病的膳食推荐结果； 所述步骤2包括： 步骤21：构建饮食-肠道菌群、肠道菌群-疾病邻接矩阵； 其中，分别代表微生物群-疾病和饮食-微生物关联，Nm、Nd、Nf分别表示微生物、疾病和饮食的数量，如果微生物群mi和疾病dj、饮食fi和微生物群mi之间存在已验证的关联，则Ai,j、Bi,j的值设置为1，否则为0； 步骤22：根据邻接矩阵进行高斯核轮廓相似性计算，计算过程如下： KDdx,dy＝exp-γd||IPdx-IPdy||2 其中，KDdx,dy表示疾病x和疾病y的高斯核轮廓相似性，IPdx表示疾病x在邻接矩阵中与每个微生物的相互作用谱，γd为归一化核带宽，γ′d参数根据相关研究设为0.5； 微生物、饮食的高斯核轮廓相似性KDmx,my、KDfx,fy与上述计算过程相同； 步骤23：根据MeSH词汇和PubMed数据库组合构建的疾病-症状关联进行疾病语义相似性计算，并将疾病的相似性进行归一化，计算过程如下： dj＝w1,j,w2,j,...,wn,j 其中，wi,j表示症状i和疾病j之间的关联强度，Wi,j表示症状i和疾病j之间的绝对共现度，N表示疾病的数量，Ni表示包含症状i的疾病数量，通过余弦相似性计算得到疾病x和疾病y的向量dx和dy之间基于症状的疾病相似性得分SDdx,dy，最后确定疾病相似性DSdx,dy； 步骤24：根据微生物、疾病、饮食相似性矩阵、邻接矩阵，通过图注意力网络分别构建饮食-肠道菌群相似性网络、肠道菌群-疾病相似性网络，计算过程如下： Hl＝fHl-1,X Hl表示嵌入在第l层中的节点，eij为微生物i和疾病j之间的注意力系数，μ为可训练权重矩阵W参数化的单层前馈神经网络，将输入特征h进行线性变换；初始输入特征h是一堆节点的集合，N表示包括一组特征的节点的数量，进一步通过softmax函数将注意力系数eij归一化为αij，LeakyReLU表示激活函数，||表示连接操作，为每个节点的输出特征，minLoss为最小损失函数，其中Km和Kd为两个特征空间向量，Wm和Wd为训练矩阵，A为微生物和疾病关联矩阵的训练集，||||F为Frobenius范数，λm和λd为正则化系数，Lm和Ld为拉普拉斯正则化矩阵； 所述步骤3包括： 步骤31：根据所述步骤2得到的饮食-肠道菌群、肠道菌群-疾病相似性网络，以相关性得分对于不同疾病的微生物进行重要性排序，选择占比为总和80％的微生物作为干预靶点； 步骤32：结合数据库中饮食疾病-肠道菌群的定性知识和相似性网络中的定量知识，通过共同的肠道微生物关联饮食与疾病，得到针对疾病j的饮食i的推荐系数FiDj，计算如下： 其中，FiMk表示饮食i与微生物k的相关系数，MkDj表示微生物k与疾病j的相关系数，且相关系数经过数据库定性知识的校正，如正相关，不变，负相关则需为负数。

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