一种基于肠道菌群分析膳食结构的方法与流程

1.本发明涉及营养学技术领域，具体是涉及一种基于肠道菌群分析膳食结构的方法。


背景技术：

2.膳食结构指的是膳食中各类营养素的数量及其在膳食中所占的比例。人类膳食中的营养素主要有蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质、水和纤维素七大类。七大营养素中的脂肪、碳水化合物和蛋白质，被称为三大产能营养素，即这三种营养素为人体提供能量。膳食平衡是指膳食中所含的营养素种类齐全、数量充足、比例适当，只有膳食平衡才利于营养素的吸收和利用，维持人体健康。而膳食结构不平衡，则会引起各种代谢性疾病，如肥胖，糖尿病，高脂血症，多囊卵巢综合症，心血管疾病等等。目前营养学中用于研究膳食结构的调查方法有24小时膳食回顾法，长期食物频率分析法，家庭食物称重法等等。但在执行过程中十分繁琐和复杂，且存在无客观标准，受试者主观性太强等问题，导致不能较为准确的获得受试者的膳食结构。
3.肠道微生态是人体重要的“微生物器官”，在食物消化吸收、营养代谢等方面起着至关重要的作用。膳食成分中含有肠道菌群代谢所需的底物，其中营养素的种类、数量及平衡状态会影响宿主肠道微生物的组成和数量。有文献发现长期膳食模式与肠道菌群相关，摄入蛋白质和动物脂肪较多的人群多呈现拟杆菌肠型，而摄入碳水化合物较多的人群多呈现普雷沃菌肠型。不同膳食习惯及营养物质的摄入导致肠道菌群组成和结构存在较大差异，且长期膳食塑造的肠道微生态比较稳定。目前越来越多研究发现肠道微生态与疾病密切，特别是跟饮食摄入相关的代谢性疾病密切相关。通过膳食干预来达到疾病的预防和治疗是可实现的，但是疾病的膳食干预需要分析个体的膳食结构，结合自身的肠道微生态组成形成个性化的饮食和营养干预方案。
4.目前个体膳食结构调查方法比较繁琐，而肠道微生态的检测方法较为成熟且便捷。如果通过检查肠道微生态来推测一个人的膳食模式，准确获得受试者的膳食结构，则对于个体化的营养干预和准确了解营养与机体健康具有重大意义。


技术实现要素：

5.为解决目前个体膳食结构调查分析方法比较繁琐且主观性强无客观标准的问题，本发明提供一种基于肠道菌群分析膳食结构的膳食预测系统以及利用此系统分析膳食结构的方法。
6.根据本发明，提供一种基于肠道菌群分析膳食结构的膳食预测系统，包括：用于管理受试者基本信息的个人信息管理模块，用于管理检测受试者粪便获取的肠道微生态数据的肠道数据管理模块，用于存储受试者数据、肠道微生态特征菌参考数据、肠道微生态代谢物参考数据、膳食模式数据的数据库，用于通过将受试者数据与特征菌参考数据和代谢物参考数据进行对比得出受试者膳食模式的膳食模式预测模块，用于对膳食模式预测模块准
确性进行比对且通过记录受试者粪便采集前连续数天的饮食照片及饮食内容的饮食记录模块，用于对通过饮食记录模块内受试者饮食情况对膳食摄入情况进行评估的饮食评估模块，
7.其中，数据库包括：用于存储受试者基本信息和最终膳食模式的受试者信息表，用于存储通过粪便检测获取的受试者肠道内特征菌情况的受试者特征菌表，用于存储受通过粪便检测获取的受试者肠道内代谢物情况的受试者代谢物表，用于存储膳食模式内容的膳食模式表，用于存储肠道内特征菌的类别及参考范围的特征菌表，用于存储肠道代谢物的类别及参考范围的代谢物表，数据库内各表分别存储不同数据，并可以通过各表连接查询，更加快速地获取受试者信息。
8.根据本发明，提供一种基于肠道菌群分析膳食结构的方法，包括以下步骤：
9.s1：管理者登录膳食预测系统并在个人信息管理模块填入个人信息，个人信息管理模块将包括受试者人体测量值的数据存入数据库；
10.s2：受试者采集新鲜粪便样本，分析员检测新鲜粪便样本以获取受试者肠道特征菌、肠道代谢产物的肠道微生态数据，并将肠道微生态数据填入膳食预测系统的肠道数据管理模块，肠道数据管理模块将获取的数据存入数据库；
11.s3：管理者访问膳食预测系统的膳食模式预测模块，膳食模式预测模块通过从数据库读取受试者的肠道微生态数据和人体测量值，并与数据库内对应的参考范围进行比较，确定最终膳食模式并展示在膳食预测系统的页面上。
12.可替代地，在步骤s2中，分析员可以直接利用受试者自行提供的或者通过任何其他渠道已经获取的受试者的肠道特征菌、肠道代谢产物的肠道微生态数据。
13.优选地，人体测量值包括受试者的身高、体重，营养师可以利用试者的身高、体重得出受试者的bmi值，更好地作为受试者膳食模式的参考依据。
14.优选地，膳食模式包括平衡膳食、低能量膳食、高能量膳食、高脂膳食、高蛋白膳食和高碳水膳食，当然，本发明并不局限这六种膳食模式，多种膳食模式能够对受试者膳食结构更好地分类。
15.平衡膳食指个体每日所摄入碳水化合物、脂肪和蛋白质三大产能营养素能够满足个体的能量需求，且碳水化合物供能约占50～65％，脂肪供能约占20～30％，蛋白质供能约占15～20％。
16.低能量膳食是指个体每日所摄入碳水化合物、脂肪和蛋白质三大产能营养素不能够满足个体的能量需求。
17.高能量膳食是指个体每日所摄入碳水化合物、脂肪和蛋白质三大产能营养素远大于个体的能量需求。
18.高脂膳食指个体每日所摄入碳水化合物、脂肪和蛋白质三大产能营养素能够满足个体的能量需求，但是脂肪供能大于30％。
19.高蛋白膳食指个体每日所摄入碳水化合物、脂肪和蛋白质三大产能营养素能够满足个体的能量需求，但蛋白质供能大于20％。
20.高碳水膳食指个体每日所摄入碳水化合物、脂肪和蛋白质三大产能营养素能够满足个体的能量需求，但碳水化合物供能大于65％。
21.优选地，肠道特征菌的肠道微生态数据包括特征菌的dna组成和含量，dna组成和
含量能够更好地作为判断受试者肠道微生态环境的依据。
22.优选地，特征菌包括拟杆菌bacteroides、普雷沃氏菌prevotella、双歧杆菌bifidobacterium、乳酸杆菌lactobacillus、柔嫩梭菌faecalibacterium prausnitzii、嗜黏蛋白阿卡曼氏菌akkermansia muciniphila、罗斯氏菌roseburia、肠杆菌enterobacteriaceae和梭杆菌fusobacterium，其中：
23.拟杆菌属是肠道内属水平含量较丰富的菌属之一，对动物脂肪和蛋白具有较强的消化能力，可反映宿主消化系统的情况，具有高度宿主特异性。
24.普雷沃氏菌是肠道内属水平含量较丰富的菌属之一，多碳水化合物的膳食(如高纤维低脂低蛋白)会促进该菌大量增殖。
25.双歧杆菌能够代谢肠道内的不可消化碳水化合物，产生短链脂肪酸、过氧化氢、游离脂肪酸等，刺激黏蛋白分泌，维持肠道内ph，抑制肠道病原菌生长，维持肠道屏障完整性，调节宿主免疫。双歧杆菌干预能改善高脂饮食诱导的胰岛素抵抗和慢性炎症。
26.乳酸杆菌能够代谢肠道内的不可消化碳水化合物产生乳酸，维持肠道内ph，抑制肠道病原菌生长，维持肠道通屏障完整性。乳酸菌干预能改善胰岛素抵抗、肠易激综合征、乳糖不耐症等疾病。
27.柔嫩梭菌是肠道内最丰富的产丁酸菌，通过调节肠上皮细胞能量平衡和免疫系统来减轻肠道炎症，增强肠道屏障功能，改善胰岛素抵抗，保护肠道生态平衡。
28.嗜黏蛋白阿卡曼氏菌是肠道粘蛋白降解菌，对肠道粘液厚度和肠屏障完整性进行正向调节，增加产生粘蛋白的杯状细胞数量，修复被高脂饮食破坏的肠道粘液层，降低肠道内毒素，改善代谢特征。
29.罗斯氏菌属是肠道内主要的产丁酸菌，通过调节肠上皮细胞能量平衡和免疫系统来减轻肠道炎症，增强肠道屏障功能，改善胰岛素抵抗，保护肠道生态平衡。
30.肠杆菌科，包含埃希氏菌属和克雷伯菌，是肠道内条件致病菌，膳食结构不合理(如摄入过多脂肪)会诱导大量增殖，一旦数量过多会产生大量有害代谢产物(如n
‑
亚硝基化合物、硫化物、吲哚和脂多糖等)，破坏肠道屏障功能和内毒素循环水平增加，影响机体免疫系统功能，甚至诱发慢性炎症。
31.梭杆菌属是肠道内条件致病菌，膳食结构不合理(如摄入过多非优质蛋白)会诱导数量大量增长，有害代谢产物(如胺、氨、n
‑
亚硝基化合物、硫化物、吲哚和脂多糖等)升高，破坏肠道屏障功能和内毒素循环水平增加，诱发机体慢性炎症。
32.当然，本发明也并不局限于以上所述特征菌，多种特征菌能够更全面展示受试者肠道微生态的情况。
33.优选地，肠道代谢产物包括粪便短链脂肪酸、粪氨和粪胆汁酸；粪便短链脂肪酸包括乙酸、丙酸、丁酸、异丁酸、戊酸、异戊酸，其中：
34.粪便短链脂肪酸是结肠内微生物代谢碳水化合物和蛋白质的产物。粪便短链脂肪酸包括糖酵解产生的短链脂肪酸(乙酸，丙酸，丁酸)和蛋白酵解产生的短链脂肪酸(异丁酸，戊酸，异戊酸)。一般正常人群粪便中糖酵解产生的短链脂肪酸占总酸的90％以上，而蛋白酵解产生的短链脂肪酸占总酸的10％以下。所有的短链脂肪酸都有提高免疫力，改善肠道功能和预防肠道癌变的能力。
35.乙酸，在肠道中主要由双歧杆菌和乳酸杆菌代谢膳食纤维所产生，是肠道ph值的
重要调节因素。乙酸含量过高，会增加肝脏负担，可能引起脂肪肝和胰岛素抵抗，与胆固醇堆积有关，也容易引起腹泻。
36.丙酸，能够降低结肠ph值，肠道中产生的丙酸具有全身性的抗炎作用，可以保护我们远离各种疾病，包括动脉粥样硬化。丙酸也被认为能够诱导癌细胞凋亡，起到预防结肠癌的作用。
37.丁酸主要由丁酸产生菌代谢膳食纤维产生，主要功能是为结肠细胞提供能量，结肠细胞总能量需求的90％以上由丁酸提供。丁酸能够刺激黏蛋白、抗菌肽和紧密结合连接蛋白的形成，改善肠道屏障功能，保持肠壁完整性。丁酸过低与2型糖尿病、肥胖、脑血管疾病、肝硬化、克罗恩病、结肠癌、阿尔茨海默病和帕金森症有关。
38.异丁酸、戊酸、异戊酸主要由肠道菌群代谢蛋白质所产生，同时会伴随产生内毒素，蛋白质摄入过多或对蛋白消化能力不足可导致含量上升。
39.粪氨通常为未被人体消化吸收的蛋白质经肠道菌群发酵产生。摄入过多蛋白质或消化不良，或肝功能异常人群易出现粪氨含量异常。高浓度的氨会对肠道黏膜产生较大影响，破坏肠粘膜的完整度或导致肠漏症，会导致过敏，加速机体衰老、诱发癌症，引起动脉硬化或肝脏问题。
40.胆汁酸是脂质代谢和胆固醇代谢的重要调节物质，它可以促进营养物质和微生物在肠道的吸收和转运。胆汁酸异常易引起胆固醇代谢异常，引发高胆固醇血症，并增加肠道肿瘤风险。
41.当然，本发明也并不局限于以上几种肠道代谢产物，多种肠道代谢物能够作为更好的膳食结构判断依据。
42.根据本发明，提供一种基于肠道菌群分析膳食结构方法在个体化膳食结构调查与调整中的应用：本方法得出的膳食模式能够作为受试者饮食结构调整的参考依据，由于本发明得出的膳食模式具有准确性，因此可用于所有涉及到个体化膳食结构调查的应用中。
43.本发明的有益效果至少包括：
44.1、准确性：本发明通过粪便检测获取受试者肠道的微生态数据，获取肠道内多种特征菌及多种肠道代谢物，通过膳食预测系统对受试者个人信息及粪便检测后特征菌及代谢物进行管理，通过与数据库内特征菌和代谢物的参考范围进行精细化的测量和比对，还综合了受试者的bmi作为判断膳食模式的参考信息，因此，本发明预测的膳食结构是客观且准确的。
45.2、通用性：本发明通过将膳食结构模式分为六种及以上的模式，细化并丰富了膳食结构模式，判断依据及测量数据均可查，因此，适用于所有涉及到个体化膳食结构调查的应用中。
附图说明
46.图1是本发明的操作流程图；
47.图2是本发明中实施例2的膳食预测系统构架图；
48.图3是本发明中数据库的e
‑
r图；
49.图4是本发明中采样管1的实物图；
50.图5是本发明中采样管2的实物图；
51.图6是本发明中实施例2中饮食记录实物图；
52.图7是本发明中实施例3中饮食记录实物图；
53.图8是本发明中采集新鲜粪便样本的操作流程图；
54.图9是本发明中实施例2和实施例3的操作流程图。
具体实施方式
55.实施例1
56.如图1所示，一种基于肠道菌群分析膳食结构的方法，包括以下步骤：
57.s1：管理者登录膳食预测系统并在个人信息管理模块填入受试者个人信息，个人信息管理模块将包括受试者人体测量值的数据存入数据库；
58.s2：采集受试者新鲜粪便样本，包括以下步骤：
59.s21：准备工作：提前将冰袋注水后，放入冰箱冷冻室，冻存15小时；
60.s22：采样准备：将“马桶粘附器”背面的贴纸撕下，分别粘附在马桶座圈两侧，轻压使其粘牢；
61.s23：样本准备：将粪便排在展开的“马桶粘附器”中央；
62.s24：样本挖取：将采样管1和采样管2直立，使用采样管内置取样勺挖取粪便样本；
63.s25：样本收集：采样管1：采集0.2g样本，将其放回采样管中拧紧，震荡约1分钟与保存液混匀，完成采样工作，采样管2：采集5g，将其放回采样管中拧紧，完成采样工作，采样管1如图4所示，采样管2如图5所示。
64.粪便样本采集后，如表1所示，分析员通过生化检测和粪代谢物分析仪检测获取肠道微生态数据，包括特征菌的dna组成和含量、肠道代谢产物，并将肠道微生态数据填入膳食预测系统的肠道数据管理模块，肠道数据管理模块将获取的数据存入数据库；
65.表1本实施例受试者肠道微生态数据详情表
[0066][0067]
s3：管理者访问膳食预测系统的膳食模式预测模块，膳食模式预测模块通过从数据库读取受试者的肠道微生态数据和人体测量值，并与数据库内对应的参考范围进行比较，得出以下结论：此受试者肠道微生态监测结果如表1，其中依据代谢物中蛋白酵解的短链脂肪酸(异丁酸，戊酸，异戊酸)，粪氨异常，特征菌梭杆菌含量异常，bmi较高，评估该受试者膳食结构为高蛋白膳食。
[0068]
所述特征菌包括包括拟杆菌bacteroides、普雷沃氏菌prevotella、双歧杆菌bifidobacterium、乳酸杆菌lactobacillus、柔嫩梭菌faecalibacterium prausnitzii、嗜黏蛋白阿卡曼氏菌akkermansia muciniphila、罗斯氏菌roseburia、肠杆菌enterobacteriaceae和梭杆菌fusobacterium；肠道代谢产物包括粪便短链脂肪酸、粪氨和粪胆汁酸；粪便短链脂肪酸包括乙酸、丙酸、丁酸、异丁酸、戊酸、异戊酸；膳食模式包括平衡膳食、低能量膳食、高能量膳食、高脂膳食、高蛋白膳食和高碳水膳食。
[0069]
如图2所示，膳食预测系统包括：用于管理受试者基本信息的个人信息管理模块，用于管理受试者粪便检测获取肠道微生态数据的肠道数据管理模块，用于存储受试者数据、特征菌参考数据、代谢物参考数据、膳食模式数据的数据库，用于通过将受试者数据与特征菌参考数据和代谢物参考数据进行对比得出受试者膳食模式的膳食模式预测模块。
[0070]
如图3所示，数据库为关系型数据库，数据库包括：用于存储受试者基本信息和最终膳食模式的受试者信息表，用于存储通过粪便检测获取的受试者肠道内特征菌情况的受试者特征菌表，用于存储受通过粪便检测获取的受试者肠道内代谢物情况的受试者代谢物
表，用于存储受试者饮食内容的受试者饮食记录表，用于存储膳食模式内容的膳食模式表，用于存储肠道内特征菌的类别及参考范围的特征菌表，用于存储肠道代谢物的类别及参考范围的代谢物表。
[0071]
如图3所示，在数据库中，受试者信息表作为主表存在。受试者信息表存储的数据包括：受试者id、受试者姓名、电话号码、体重、性别、身高、膳食模式id；受试者特征菌表存储的数据包括：受试者特征菌id、受试者id、特征菌id、特征菌检测值；受试者代肠道谢物表的数据包括：受试者代谢物id、受试者id、代谢物id、代谢物检测值；特征菌表存储的数据包括：特征菌id、特征菌名称、参考范围；代谢物表存储的数据包括：代谢物id、代谢物名称、参考范围；膳食模式表存储的数据包括：膳食模式id、膳食模式名称。
[0072]
其中，检测值与参考范围比较结果通过
“‑‑”
、
“‑”
、“＝”、“+”、“++”表示，
“‑‑”
表示检测值远小于参考范围，
“‑”
表示检测值小于参考范围，“＝”表示检测值位于参考范围内，“+”表示检测值大于参考范围，“++”表示检测值远大于参考范围。
[0073]
如图3所示，受试者特征菌表通过字段受试者id与受试者信息表连接，受试者代谢物表通过字段受试者id与受试者信息表连接，膳食模式表通过字段膳食模式id与受试者信息表连接，特征菌表通过字段特征菌id与受试者特征菌表连接，代谢物表通过字段代谢物id与受试者代谢物表连接。
[0074]
因此，在步骤s1中，个人信息管理模块填入的个人信息存入受试者信息表进行保存；在步骤s2中，肠道微生态数据中特征菌dna组成和含量存入受试者特征菌表，肠道微生态数据中肠道代谢产物数据存入受试者代谢物表，受试者人体测量值(受试者身高、体重)存入受试者信息表；在步骤s3中，分别将受试者存入受试者特征菌表和受试者代谢物表内的肠道微生态数据和肠道代谢产物数据，与特征菌表和代谢物表对应特征菌和代谢物参考值进行比对，得出结论后，将与膳食模式表内对应的膳食模式id存入受试者信息表内。
[0075]
实施例2
[0076]
本实施例与实施例1的不同之处在于，膳食预测系统还包括：用于对膳食模式预测模块准确性进行比对且通过记录受试者粪便检测前连续数天的饮食照片及饮食内容的饮食记录模块，用于对通过饮食记录模块内受试者饮食情况对膳食摄入情况进行评估的饮食评估模块，数据库还包括：用于存储受试者饮食内容及能量摄入情况的受试者饮食记录表。受试者饮食记录表存储的数据包括：记录项id、受试者id、饮食图片、饮食内容、记录日期、摄入能量、受试者饮食记录表通过字段受试者id与受试者信息表连接。
[0077]
如图9所示，本实施例预测膳食结构的方法包括以下步骤：
[0078]
s1：管理者登录膳食预测系统并在个人信息管理模块填入受试者个人信息(包括受试者人体测量值)，个人信息管理模块将获取的数据存入数据库；
[0079]
s2：如图6所示，受试者连续三天拍照记录饮食状况，并将照片及饮食内容上传至膳食预测系统的饮食记录模块，摄入情况如表2所示，并由营养师评估膳食摄入情况上传至膳食预测系统的饮食评估模块；
[0080]
表2本实施例受试者饮食及摄入详情表
[0081][0082]
s3：如图8所示，采集受试者新鲜粪便样本，包括以下步骤：
[0083]
s31：准备工作：提前将冰袋注水后，放入冰箱冷冻室，冻存12小时以上；
[0084]
s32：采样准备：将“马桶粘附器”背面的贴纸撕下，分别粘附在马桶座圈两侧，轻压使其粘牢；
[0085]
s33：样本准备：将粪便排在展开的“马桶粘附器”中央；
[0086]
s34：样本挖取：将采样管1和采样管2直立，使用采样管内置取样勺挖取粪便样本；
[0087]
s35：样本收集：采样管1：采集0.2g样本，将其放回采样管中拧紧，震荡约1分钟与保存液混匀，完成采样工作，采样管2：采集5g，将其放回采样管中拧紧，完成采样工作。
[0088]
粪便样本采集后，如表1所示，分析员通过生化检测和粪代谢物分析仪检测获取肠道微生态数据(包括特征菌的dna组成和含量，肠道代谢产物)和受试者人体测量值，并将肠道微生态数据记录填入膳食预测系统的肠道数据管理模块，肠道数据管理模块将获取的数据存入数据库；
[0089]
s4：管理者访问膳食预测系统的膳食模式预测模块，膳食模式预测模块通过从数据库读取受试者的肠道微生态数据、肠道代谢产物记录，并与数据库内对应的参考范围进行比较，得出以下结论：此受试者肠道微生态监测结果如表1，其中依据代谢物中蛋白酵解的短链脂肪酸(异丁酸，戊酸，异戊酸)，粪氨异常，特征菌梭杆菌含量异常，bmi较高，评估该受试者膳食结构为高蛋白膳食。
[0090]
s5：准确性估计：经营养师分析受试者的3天饮食拍照记录(图6)，计算饮食摄入详
情(表2)，得出受试者摄入总量约1502千卡/每天，蛋白，脂肪，碳水化物分别供能522千卡，513千卡，467千卡，分别贡献35.14％，34.35％，30.51％的热量。而经营养师计算，该受试者身高155cm，体重64千克，不经常运动，在保持体重的情况下，该受试者每日应摄入1545千卡的热量，每天蛋白质，脂肪，碳水化合物分别贡献热量为231.75
‑
309千卡，309
‑
463.5千卡，772.5
‑
1004.25千卡；蛋白质摄入明显过高，脂肪摄入稍高。该发明预测的膳食结构模式准确，与较客观的拍照记录饮食反应的膳食模式一致。
[0091]
实施例3
[0092]
本实施例与实施例2不同之处在于，s2步骤中，受试者连续三天拍照记录饮食图片如图7所示；s2步骤中，营养师评估膳食摄入情况，摄入情况如表3所示；s3步骤中，受试者肠道微生态数据、肠道代谢产物和受试者人体测量值如表4所示；s4步骤中得出结论为：此受试者中依据代谢物中粪胆汁酸异常，特征菌肠杆菌含量异常，同时bmi较高，评估该受试者膳食结构为高脂膳食。
[0093]
表3本实施例受试者饮食及摄入详情表
[0094][0095]
表4本实施例受试者肠道微生态数据详情表
[0096][0097][0098]
s5步骤中，经营养师分析受试者的3天饮食拍照记录(图7)，计算饮食摄入详情(表3)，得出受试者摄入总量约1669千卡/每天，蛋白，脂肪，碳水化物分别供能315千卡，783千卡，568千卡，分别贡献18.8％，47.4％，33.7％的热量。而经营养师计算，该受试者身高160cm，体重70千克，不经常运动，在保持体重的情况下，该受试者应每日摄入1649千卡的热量，每天蛋白质，脂肪，碳水化合物分别贡献热量为247.35
‑
329.8千卡，329.8
‑
494.7千卡，824.5
‑
1071.85千卡；脂肪摄入明显过高。该发明预测的膳食结构模式准确，与较客观的拍照记录饮食反应的膳食模式一致。
[0099]
实施例4
[0100]
本实施例主要介绍的是实施例3的方法的应用，由实施例3的方法得出的膳食模式作为受试者饮食结构调整的参考依据。受试者bmi为27.3，属于肥胖。由于受试者为高脂膳食，营养师推荐受试者在营养摄入的过程中减少脂肪类饮食的摄入(如红烧类，麻辣香锅类等)，主食类采用复杂碳水化合物代替(如杂粮燕麦、糙米，薯类等)，增加膳食纤维摄入(如绿叶蔬菜，或补充益生元)，适量增加优质蛋白(如深海鱼、虾、蛋、奶等)的摄入；每日减少约150卡路里摄入量，增加30分钟的有效运动。经过一个月的饮食结构调整，该受试者体重已经减轻3kg。
[0101]
由此可知，本发明预测的膳食结构模式与此前受试者所记录饮食状况吻合，本发明提供的一种基于肠道菌群分析膳食结构的方法确实解决了目前个体膳食结构调查方法
比较繁琐，具有准确、客观、快速、便捷的优点。