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龙图腾网获悉湖北第二师范学院申请的专利基于生物信息学的微生物群落动态监测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：CN120636541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510734952.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于生物信息学的微生物群落动态监测方法是由匡政坤;佘笑语;彭徐玮设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物信息学的微生物群落动态监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微生物群落领域，且公开了基于生物信息学的微生物群落动态监测方法，包括获取基于微量样本的高频次采集数据，构建用于时序分析的微生物数据流，并对数据流中的每一采样单元进行快速宏基因组标记扩增，得到初步特征矩阵；基于初步特征矩阵中微生物功能基因的共现频率，构建多维特征映射图；基于动态波动区域，对菌群丰度变化趋势进行实时模式识别；针对关键动态信号段，采用基于变异信息熵调控的分布式聚类方法，对菌群的演化轨迹进行重构，生成菌群时序行为向量集合；基于菌群时序行为向量集合，利用多尺度趋势匹配算法与预构建的参考模型进行动态对齐。本发明具备高时效性、自动化处理能力的优点。

本发明授权基于生物信息学的微生物群落动态监测方法在权利要求书中公布了：1.基于生物信息学的微生物群落动态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取基于微量样本的高频次采集数据，构建用于时序分析的微生物数据流，并对数据流中的每一采样单元进行快速宏基因组标记扩增，得到初步特征矩阵； S2：基于初步特征矩阵中微生物功能基因的共现频率，构建多维特征映射图，并根据特征协同度对所述特征映射图进行图结构划分，识别稳定核心菌群模块与动态波动区域； S3：基于动态波动区域，对菌群丰度变化趋势进行实时模式识别，通过连续窗口滑动分析提取菌群的增减速率、丰度梯度及相关因子变化特征，进而识别关键动态信号段； S4：针对关键动态信号段，采用基于变异信息熵调控的分布式聚类方法，对菌群的演化轨迹进行重构，生成菌群时序行为向量集合，并基于波动特性自适应剔除噪声样本与冗余分布点； 变异信息熵用于量化菌群丰度随时间变化的不确定性；设定关键动态信号段内，菌群的丰度变化序列为，变异信息熵公式为： ； 式中，为第k个离散丰度区间的出现概率，K为将丰度变化离散划分后的区间总数； 基于波动特性自适应剔除噪声样本与冗余分布点的过程为： 对每一个时序行为向量分别构建局部滑动窗口，计算窗口内样本的局部变异信息熵； 若采样点的局部熵高于全局熵均值，则判定为异常波动样本，标记为噪声， 若相邻样本间距离小于设定微差，且局部熵变化小于微幅，则判定为冗余点； 分布式聚类方式过程为： 将菌群时序行为向量集合按照时间区间或特征空间密度，划分为若干子集，分割原则保证子集内部关联性高、跨子集边界少，将每个子集分配至独立计算节点，在各节点上独立执行局部聚类算法，每个子集内应用自适应变异信息熵调控机制，动态调整局部聚类参数，收集各节点聚类结果，对跨子集边界上的簇进行重叠度检测，将高度重叠的局部簇进行合并，生成最终的全局菌群演化轨迹簇； S5：基于菌群时序行为向量集合，利用多尺度趋势匹配算法与预构建的参考模型进行动态对齐，识别微生物群落在不同时间尺度上的演化模式差异，并标注菌群功能漂移节点； 在基于菌群时序行为向量集合进行多尺度趋势匹配分析时，对行为向量序列进行多尺度特征提取，设定多个不同的时间窗口尺度，对每个尺度下的连续行为向量序列应用滑动窗口计算，提取局部变化特征，每个局部变化特征通过计算窗口内行为向量的平均变化方向和变化幅度，形成趋势特征集合，从而捕捉菌群演化在不同时间尺度上的变化模式； 在提取多尺度趋势特征后，采用动态时间规整算法对菌群行为向量序列与预构建的参考模型进行动态对齐，对齐过程中，根据时间步长差异设置平滑的时间惩罚权重，计算两组趋势特征在各个时间点的匹配距离，并通过动态规划搜索最优匹配路径，获得整体对齐关系； S6：根据功能漂移节点及行为向量集合，结合菌群结构变动与功能注释之间的耦合特征，构建微生物群落动态变化图谱。

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