文摘为了可以精准且高效地实现海洋微生物种群多样性信息分类,本文提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法。通过无线传感器网络展开海洋微生物种群信息采集点的部署,建立海洋微生物种群信息采集信道模型,在带宽受距离约束条件下设计载频频率编码,利用波特间隔均衡控制方法达到海洋微生物种群信息采集优化的目的。在核空间中,对采集的海洋微生物种群信息展开谱聚类,确定具有代表性的信息点,同时引入SVM对全部样本进行训练,最终实现海洋微生物种群多样性信息自适应分类。实验结果表明:所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)稳定在95%以上,可以有效提升海洋微生物种群多样性信息自适应分类的准确性和分类效率。
文摘以东海海洋微生物群落为研究对象,用稀释平板分离法,从海泥和海水中得到542株分离物。随机选取58株发酵培养,将所有发酵菌株的16S rDNA基因扩增,并用限制性内切酶HinfI对PCR产物进行ARDRA(Amplified rDNA restriction analysis)多态性分析,共得到16种不同的操作分类单元(Operational Taxonom ic Un it,OTU)。其中OTU5和OTU7所包含的菌株分别占总分离物的32.7%和19.0%,为优势分离物。优势分离物的ER IC-PCR基因组指纹图分析表明,前者的19株分离物共有12种不同的指纹图类型,而后者的11株分离物有4种。结果显示,东海海域的海水和底泥具有明显的微生物种群多样性特征。
