[发明专利]一种基于细菌群落数据好氧发酵腐殖质化程度预测模型的构建和预测的方法

说明书

本发明提供了一种基于细菌群落数据好氧发酵腐殖质化程度预测模型的构建和预测的方法，属于生物信息学技术领域。本发明通过从不同有机固体废弃物好氧发酵过程中细菌群落中筛选共性细菌，同时再筛选节点细菌和功能细菌并经差异性分析，挑选出不同有机固体废弃物好氧发酵过程中关键差异细菌，以共性细菌为基础结合关键差异细菌构建了好氧发酵的细菌码；将细菌码和实际腐殖化程度作为训练样本，通过随机森林模型分析，得到好氧发酵腐殖化程度预测模型。将待预测的样本的细菌群落输入预测模型中，实现对不同有机固体废弃物好氧发酵腐殖化程度进行预测，解决了长期以来腐殖化程度判断复杂，判断结果不全面的问题。

技术领域

本发明属于生物信息学技术领域，具体涉及一种基于细菌群落数据好氧发酵腐殖质化程度预测模型的构建和预测的方法。

背景技术

腐殖化程度是鉴别好氧发酵终质量的一个综合指标，也是影响最终产品安全应用的关键性因素。传统评价腐殖化程度的各种非生物学指标，包括物理评价指标、化学评价指标、光谱学指标等。其中物理学指标、化学指标虽有特点，但在测定和使用上具有局限性。而波谱法是从化学剂量学手段，从物质结构的角度进行解析腐殖酸，所提供的信息都不全面，难以快速准确判断有机质的稳定化。因此，亟需找到的一个高效地评估腐殖化产品的生物学指标就显得尤为重要。

现有技术是通过寻找单个物料好氧发酵中微生物与腐殖酸之间的响应关系，而非基于微生物群落数据对不同物料好氧发酵腐殖化程度预测评估。虽然，判断好氧发酵腐殖化的传统方法是较为可靠的，但需要大量的实验和一些精密的仪器来完成，工序繁琐，费时费力。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于细菌群落数据好氧发酵腐殖质化程度预测模型的构建和预测的方法，解决长期以来腐殖化程度判断复杂，判断结果不全面的问题。

本发明提供了一种基于细菌群落数据好氧发酵腐殖质化程度预测模型的构建和预测的方法，包括以下步骤：

1)以不同种类物料的好氧发酵样品为材料进行16S rRNA扩增子测序，得到不同种类物料的细菌群落；

2)从所述不同种类物料的细菌群落中筛选共性细菌；

3)分别从步骤1)中所述不同种类物料的细菌群落中筛选节点细菌和功能细菌，经差异性分析，得到关键差异细菌；

4)将所述关键差异细菌结合所述共性细菌构建不同种类物料好氧发酵的细菌码；

5)评价所述不同种类物料的好氧发酵样品的腐殖化程度，得到实际腐殖化程度；

6)将大量的所述不同种类物料的好氧发酵样品的细菌码和所述实际腐殖化程度作为样本训练，基于随机森林模型建立并验证得到好氧发酵腐殖化程度预测模型；

7)对待预测样品进行16S rRNA扩增子测序，得到的细菌群落输入所述好氧发酵腐殖化程度预测模型中，得到待预测的样品腐殖化程度结果。

优选的，步骤5)中评价所述不同种类物料的好氧发酵样品的腐殖化程度的方法包括采用光谱学技术，测定样品中腐殖酸类物质，并计算腐殖化指数和聚合度作为判断实际腐殖化程度的指标。

优选的，所述腐殖酸类物质包括胡敏酸和富里酸；

优选的，所述腐殖化指数的计算公式如式I所示；

所述聚合度的计算公式如式II所示；

HI＝C_HA/TOC×100％； 式I

DP＝C_HA/C_FA； 式II

其中，HI表示腐殖化指数；

DP表示聚合度；

C_HA表示胡敏酸浓度；