[發明專利]一種基于微生物群落變化的水產養殖病害預測方法

有效

• 申請號: 201310196743.6
• 申請日: 2013-05-22
• 公開（公告）號: CN103305607A
• 公開（公告）日: 2013-09-18
• 發明（設計）人: 朱建林;張德民;王一農;陳和平;趙群芬
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: C12Q1/68
• 分類號: C12Q1/68;C12Q1/04
• 代理公司: 寧波奧圣專利代理事務所(普通合伙) 33226
• 代理人: 程曉明

1.一種基于微生物群落變化的水產養殖病害預測方法，其特征在于步驟如下：采用基因測序方法分別獲得健康水體樣本和發病水體樣本中的微生物群落信息，根據微生物群落信息篩選出對健康狀態具有指示作用的健康特征微生物群落，以及對發病狀態具有指示作用的病害特征微生物群落，再以病害特征微生物組合中各微生物的相對豐度或健康特征微生物組合中各微生物的相對豐度作為自變量，以各樣本的健康狀態為因變量，分別建立預測模型對未知樣本進行預測。

2.根據權利要求1所述的一種基于微生物群落變化的水產養殖病害預測方法，其特征在于所述的健康特征微生物群落和所述的病害特征微生物群落的篩選方法包括以下步驟：

（1）設共有n個樣本i，i=1,2…,n，所有樣本通過高通量測序得出m種微生物j，j=1,2,…,m；計算每個樣本中每一種微生物的reads數占該樣本中所有微生物reads數的百分比x_ij，x_ij即為每一種微生物相對豐度；

（2）根據各樣本已知的健康或發病狀態，將所有樣本區分為病害樣本和健康樣本2組；分別計算每一種微生物j在發病組的均值ad_j以及在健康組的均值ah_j；如果ad_j>?ah_j,　則將微生物j定義為疑似病害微生物j_d；反之，則定義為疑似健康微生物j_h；從而得出疑似病害微生物種類數為m_d，疑似健康微生物種類數為m_h；

（3）對所有的m_d種疑似病害微生物j_d，計算每個樣本去掉一種微生物j_d后剩下的其他微生物組合的相對豐度的和值s_ij；對病害組和健康組，用相對豐度的和值s_ij作顯著性檢驗即t檢驗）得出其p值即顯著性檢驗值p_jd，其中j_d=1,2,…,m_d；

（4）如果去掉某疑似病害微生物j_d后的p值p_jd在所有參與計算的m_d種疑似病害微生物中最小，則去掉該疑似病害微生物，從而形成包括m_d-1種疑似病害微生物的組合；

（5）重復（3）和（4），每次重復去掉一個疑似病害微生物，第k次重復，則去掉k個疑似病害微生物，直到剩下的疑似病害微生物的個數達到預先所指定的病害特征微生物最小種類數n_d；同時第k次重復形成包括m_d-k種疑似病害微生物的組合comb_k，其中k=1,2…，m_d-n_d，重復總次數為m_d-n_d；

（6）對（3）～（5）步驟得到的m_d-n_d個疑似病害微生物組合comb_k，分別計算每個組合在各樣本中的相對豐度的和值s_ik，并計算s_ik在病害樣品組的均值asd_k和變異系數vsd_k以及s_ik在健康樣品組的均值ash_k和變異系數vsh_k；對病害樣本組和健康樣本組，用s_ik作t檢驗，得出其p值p_k，其中k=1,2…，m_d-n_d；

（7）對m_d-n_d個疑似病害微生物組合comb_k，其中_k=1,2…m_d-n_d，根據相對豐度和值s_ik對每一個樣本i進行病害和健康樣本的區分檢驗，即：如果某樣本i的s_ik>asd_k，則將該樣本判為病害樣本；反之則將該樣本判為健康樣本；根據判別結果，計算微生物組合comb_k區分病害和健康樣本的準確率cd_k和ch_k；?

（8）指定以下參數：區分病害和健康樣本的準確率c、相對豐度和值的均值asd及變異系數vsd、特征微生物最大個數nd_max和最小個數nd_min；根據指定參數及以上計算結果，對以上各種微生物的組合進行篩選，即篩選出符合以上指定參數的所有微生物組合；其中區分準確率最高、相對豐度和值的均值最大、變異系數最小的病害微生物組合，即為最佳病害微生物組合，稱為病害特征微生物組合；符合以上指定參數的所有微生物組合指區分病害和健康樣本的準確率均高于指定參數c，在病害樣品組和在健康樣品組的相對豐度和值的均值均大于指定參數asd，在病害樣品組和在健康樣品組的變異系數均小于指定參數vsd的疑似病害微生物組合comb_k；?

（9）在步驟（3）～(8)中，將所有疑似病害微生物替換為所有疑似健康微生物，重復以上（3）～(8)的過程，同理可得出健康特征微生物組合。