一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法

本发明涉及生物技术，尤其涉及一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法。

背景技术：

1、随着全球气候变化和人类活动的影响，高原贫营养湖泊的水质和水生态面临着严重的威胁，水位下降、盐度增加、生物多样性降低等问题日益突出，对高原生态系统的稳定和人类的福祉造成了巨大的危害，浮游生物作为高原贫营养湖泊的主要初级生产者，对湖泊的物质循环和能量流动有着关键的作用，是高原贫营养湖泊的水质和水生态评价的重要指标，传统的浮游生物调查方法主要是采用显微镜计数法，即利用显微镜和计数器对水样中的浮游生物细胞进行观察和计数，但利用这种方法对所有的贫营养湖泊样本数据进行采样，存在着耗时、费力、误差大、难以定量等缺点，这给人们对高原贫营养湖泊的浮游生物快速定量分析带来了巨大挑战。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：通过api接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；

4、步骤s2：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行鉴定集划分，从而获取dna测序样本数据以及细胞分析样本数据；对多参水体数据进行变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射；

5、步骤s3：对dna测序样本数据进行18s-v9宏条形码扩增以及测序，从而获取otu/asv物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及otu/asv物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据；

6、步骤s4：对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；

7、步骤s5：对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据；

8、步骤s6：对水样扩层采集数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。

9、本发明通过api接口获取湖泊细胞数据，可以利用海量的数据资源，提高细胞特征模型的训练效率和准确性；通过对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，可以生成高质量的细胞图像，增强细胞特征模型的泛化能力和鲁棒性；通过基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，可以提取细胞的形态、结构、颜色等特征，为后续的细胞形态聚类分析和生物形态匹配提供有效的依据。通过对湖泊进行物种分层采样并多参测试，可以获取物种测试样本数据以及多参水体数据，为后续的dna测序和细胞分析提供原始数据，同时为多参适应性校正提供水体参数数据；通过对物种测试样本数据进行鉴定集划分，可以获取dna测序样本数据以及细胞分析样本数据，为后续的物种注释和细胞形态聚类分析提供不同类型的数据；通过对多参水体数据进行变化映射，可以获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，为后续的水体垂直可视化分析提供水体变化的空间分布信息，同时为梯度异常抖动分析提供水体变化的梯度信息。通过对dna测序样本数据进行18s-v9宏条形码扩增以及测序，可以获取otu/asv物种注释数据，为后续的生物形态匹配提供物种的分子信息，同时为浮游生物物种数据提供物种的分类信息；通过基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，可以获取细胞形态聚类数据集，为后续的生物形态匹配提供细胞的形态信息，同时为浮游生物物种数据提供细胞的数量信息；通过对细胞形态聚类数据集以及otu/asv物种注释数据进行生物形态匹配，可以得到浮游生物物种数据，为后续的水体垂直可视化分析提供浮游生物的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的特征信息。通过对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，可以获取垂直适应可视化数据，为后续的梯度异常抖动分析提供浮游生物的垂直分布信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的空间分布信息；通过对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，可以获取梯度异常抖动数据，为后续的群落水体分布分析提供浮游生物的梯度变化信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的梯度分布信息。通过对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，可以获取异常群落分布数据，为后续的水样扩层采集提供异常群落的位置信息，同时为浮游生物分布定量模型提供异常群落的特征信息；通过根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，可以获取水样扩层采集数据，为后续的显微镜计数提供异常群落的水样数据，同时为多参适应性校正提供异常群落的水体参数数据。通过对水样扩层采集数据进行显微镜计数，可以获取扩层物种数据，为后续的多参适应性校正提供异常群落的物种和数量信息，同时为浮游生物分布定量模型提供异常群落的验证信息；通过根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据进行多参适应性校正，可以获取垂直适应校正数据，为后续的元学习迁移提供浮游生物的校正分布信息，同时为浮游生物分布定量模型提供浮游生物的优化信息；通过基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，可以获取浮游生物分布定量模型，为后续的湖泊浮游生物快速定量分析提供浮游生物的预测信息，同时为湖泊浮游生物的监测和管理提供浮游生物的定量信息。

技术特征：

1.一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤为：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤s44的具体步骤为：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤s5的具体步骤为：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤s6的具体步骤为：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤s64的具体步骤为：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤s643中的对生态位重叠数据进行响应速率变化分析采用如下公式进行：

技术总结
本发明涉及生物技术技术领域，尤其涉及一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法。该方法包括以下步骤：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，获取细胞特征模型；对湖泊进行物种分层采样并多参测试，获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行18S‑V9宏条形码扩增以及测序，获取OTU/ASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTU/ASV物种注释数据进行生物形态匹配，得到浮游生物物种数据。本发明实现了高效、准确的高原湖泊浮游生物的快速定量方法。

技术研发人员：杨欣兰,刘飞
受保护的技术使用者：西藏自治区农牧科学院水产科学研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17