本发明涉及医疗检测，具体为一种基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法。
背景技术：
1、基因组学是生物学中一个广泛而重要的领域，主要研究生物体的基因组及其功能。随着技术的发展，基因组学研究逐渐细化，形成了多个具体的分支领域。其中，医学基因组学是一个重要的方向，它通过研究基因与疾病的关系，为疾病的诊断、预防和治疗提供科学依据。在医学基因组学中，基于多基因突变特征的疾病风险预测已经成为研究的热点，尤其是对于急性高原反应这样的复杂疾病，预测方法的研究尤为重要。
2、当前，急性高原反应的早期风险预测方法主要依赖于临床症状和个体既往病史，这种方法存在显著的局限性。由于急性高原反应的症状往往在到达高原地区后才出现，缺乏早期预测手段导致许多高风险个体在未做足准备的情况下进入高原环境，增加了患病风险。同时，现有的基于基因特征的预测方法尚未充分考虑多基因突变特征的综合影响，导致预测精度不高，难以在实际中广泛应用。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，解决了上述背景技术中提到的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：具体步骤如下；
5、s1、数据采集，从目标人群中收集基因数据和相关表型数据，包括基因测序数据和个人健康数据，对采集到的基因数据进行预处理和筛选，提取与急性高原反应相关的多基因突变特征；
6、s2、建立训练模型，基于选定的基因特征构建急性高原反应风险预测模型，并使用历史数据进行训练和验证；
7、s3、模型优化，对训练好的模型进行评估，使用多种指标衡量模型性能，并根据评估结果进行优化；
8、s4、上线模型，进行实际运用。
9、优选的，步骤s1中，具体数据采集步骤如下：
10、s1.1、确定采集数据的目标人群，从目标人群中采集基因样本包括，血液样本、口腔拭子样本以及唾液样本；
11、s1.2、记录目标的相关表型数据，包括性别和年龄。
12、优选的，步骤s1.1中；
13、血液样本包括：红细胞计数、血红蛋白浓度、白细胞计数以及血糖水平；
14、口腔拭子样本包括：dna纯度、基因型、微生物多样性指数以及基因表达水平；
15、唾液样本包括：皮质醇水平、总蛋白浓度、唾液酸碱度以及淀粉酶活性。
16、优选的，步骤s2中，具体模型建立方法如下：
17、s2.1、将预处理完毕后的血液样本、口腔拭子样本以及唾液样本，按照18-25岁以及26-55岁，分成第一数据集和第二数据集；
18、s2.2、对第一数据集和第二数据集进行整合计算，生成第一阶段值、第二阶段值和第三阶段值；
19、s2.3、将第一阶段值、第二阶段值和第三阶段值进行整个计算，生成预测值。
20、优选的，步骤s2.1中，第一数据集为18-25岁年龄段的数据，具体包括：第一红细胞计数hxb1，第一血红蛋白浓度dnb1，第一白细胞计数bxb1，第一血糖水平xtp1，第一dna纯度dnc1，第一基因型jyx1，第一微生物多样性指数dyx1，第一基因表达水平bdp1，第一皮质醇水平pzc1，第一总蛋白浓度zdb1，第一唾液酸碱度typ1以及第一淀粉酶活性dfm1；
21、第二数据集为26-55岁年龄段的数据，具体包括：第二红细胞计数hxb2，第二血红蛋白浓度dnb2，第二白细胞计数bxb2，第二血糖水平xtp2，第二dna纯度dnc2，第二基因型jyx2，第二微生物多样性指数dyx2，第二基因表达水平bdp2，第二皮质醇水平pzc2，第二总蛋白浓度zdb2，第二唾液酸碱度typ2以及第二淀粉酶活性dfm2。
22、优选的，第一阶段值g1的具体计算方式如下：
23、
24、式中：a为指代函数，选择性填入1或者2以代表是男性参数或者女性参数，l og为对数函数，e为底数函数，a1、a2、a3和a4为权重值，a1、a2、a3以及a4的值由用户调整设置，gd1为18-25岁年龄段的数据、gg1为26-55岁年龄段的数据，hxb1为第一红细胞计数，dnb1为第一血红蛋白浓度，bxb1为第一白细胞计数，xtp1为第一血糖水平，hxb2为第二红细胞计数，dnb2为第二血红蛋白浓度，bxb2为第二白细胞计数，xtp2为第二血糖水平。
25、优选的，第二阶段值g2的具体计算方式如下：
26、
27、
28、式中：a为指代函数，选择性填入1或者2以代表是男性参数或者女性参数，l og为对数函数，e为底数函数，gd2为18-25岁年龄段的数据、gg2为26-55岁年龄段的数据，b1、b2、b3以及b4为权重值，且b1、b2、b3以及b4的值由用户调整设置，dnc1为第一dna纯度，jyx1为第一基因型，dyx1为第一微生物多样性指数，bdp1为第一基因表达水平，dnc2为第二dna纯度，jyx2为第二基因型，dyx2为第二微生物多样性指数，bdp2为第二基因表达水平。
29、优选的，第三阶段值g3的具体计算方式如下：
30、
31、式中：a为指代函数，选择性填入1或者2以代表是男性参数或者女性参数，l og为对数函数，e为底数函数，gd2为18-25岁年龄段的数据、gg2为26-55岁年龄段的数据，c1、c2、c3以及c4为权重值，且c1、c2、c3以及c4的值由用户调整设置，pzc1为第一皮质醇水平，zdb1为第一总蛋白浓度，typ1为第一唾液酸碱度，dfm1为第一淀粉酶活性，pzc2为第二皮质醇水平，zdb2为第二总蛋白浓度，typ2为第二唾液酸碱度，dfm2为第二淀粉酶活性。
32、优选的，第三阶段值g3的具体计算方式如下：
33、
34、式中：a为指代函数，选择性填入1或者2以代表是男性参数或者女性参数，l og为对数函数，e为底数函数，gd2为18-25岁年龄段的数据、gg2为26-55岁年龄段的数据，c1、c2、c3以及c4为权重值，且c1、c2、c3以及c4的值由用户调整设置，pzc1为第一皮质醇水平，zdb1为第一总蛋白浓度，typ1为第一唾液酸碱度，dfm1为第一淀粉酶活性，pzc2为第二皮质醇水平，zdb2为第二总蛋白浓度，typ2为第二唾液酸碱度，dfm2为第二淀粉酶活性。
35、优选的，预测值通过下述公式计算获取；
36、
37、式中：d1、d2以及d3分别为权重值，g1为第一阶段值、g2为第二阶段值，g3为第三阶段值，e为底数函数，ln为对数函数。
38、优选的，步骤s3中，将预测值与预设的第一阈值y进行对比，生成对比结果，并将对比结果与医院诊断结果进行对照，判断对比结果是否成功，若不成功则对运算进行优化，对比结果具体如下；
39、当ycz≤y×95％，代表当前预测结果为不会出现高原反应；
40、当ycz>y×95％，代表当前预测结果为会出现高原反应；
41、ycz为预测值，y为第一阈值。
42、(三)有益效果
43、本发明提供了基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法。具备以下有益效果：
44、(1)该基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，本方法基于多基因突变特征，通过系统的数据采集、科学的模型构建、严格的评估优化以及实际的临床应用，实现了对急性高原反应风险的精准预测。与现有技术手段相比，该方法在数据处理的全面性、模型构建的科学性和预测结果的准确性上均有显著提升。精准的风险预测使得医疗机构能够及时干预高风险人群，显著降低急性高原反应的发生率，提升患者的健康水平和生活质量。
45、(2)该基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，本方法通过细致地考虑不同年龄段和不同样本特征的数据，结合各阶段的计算结果，可以更全面地评估个体的患病风险，为临床诊断和治疗提供更准确的依据。同时，用户可以根据具体情况调整权重值，使得模型更具灵活性和适用性，可以更好地适应不同个体的特点，提高了预测的准确性和可靠性。
1.一种基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：具体步骤如下；
2.根据权利要求1所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：步骤s1中，具体数据采集步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：步骤s1.1中；
4.根据权利要求3所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：步骤s2中，具体模型建立方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：步骤s2.1中，第一数据集为18-25岁年龄段的数据，具体包括：第一红细胞计数hxb1，第一血红蛋白浓度dnb1，第一白细胞计数bxb1，第一血糖水平xtp1，第一dna纯度dnc1，第一基因型jyx1，第一微生物多样性指数dyx1，第一基因表达水平bdp1，第一皮质醇水平pzc1，第一总蛋白浓度zdb1，第一唾液酸碱度typ1以及第一淀粉酶活性dfm1；
6.根据权利要求5所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：第一阶段值g1的具体计算方式如下：
7.根据权利要求6所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：第二阶段值g2的具体计算方式如下：
8.根据权利要求7所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：第三阶段值g3的具体计算方式如下：
9.根据权利要求8所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：预测值通过下述公式计算获取；
10.根据权利要求9所述的基于多基因突变特征的急性高原反应早期患病风险预测方法，其特征在于：步骤s3中，将预测值与预设的第一阈值y进行对比，生成对比结果，并将对比结果与医院诊断结果进行对照，判断对比结果是否成功，若不成功则对运算进行优化，对比结果具体如下；
