一种基于静态数据的动态健康指标评估方法

本发明涉及代谢健康评估技术领域，公开一种基于静态数据的动态健康指标评估方法，以自身静息态为基准，量化扰动后代谢指标的恢复能力，用于检测代谢网络的薄弱点；包括步骤1，构建个体化代谢网络动态模型；基础信息包括个体信息和自身静息态参数；将自身静息态参数作为基线数据集；步骤2，向模型施加负载状态，获取负载前后的特征参数；步骤3，整合基线数据集与特征参数，形成个体对比数据集；从多个维度计算谢指标的AUC动态变化，进行自身比对，识别代谢薄弱点；步骤4，根据代谢薄弱点进行健康指标评估，并输出。本发明将代谢组学与压力负载研究相结合，获得个体对抗压力的组学变化数据，可检测代谢网络的薄弱点，提高评估精准性和可靠性。