申请/专利权人：北京大学;成都市环境保护科学研究院

申请日：2023-11-07

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117219165B

主分类号：G16B30/00

分类号：G16B30/00;G16B40/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本发明属于评价新污染物生态效应技术领域，尤其涉及一种利用菌‑藻共现网络评价天然水体中新污染物影响的方法。本发明构建细菌和藻类的物种信息的菌‑藻共现网络并获取共现网络拓扑性质参数，将基本水质参数、新污染物与共现网络拓扑性质参数进行相关性分析，根据相关性分析得到的相关性系数判断筛选出的水质参数和新污染物对菌‑藻互作的影响；利用随机森林模型对代表性拓扑性质参数、筛选出的水质参数和新污染物进行随机森林分析，得到水质参数或新污染物对菌‑藻共现关系的贡献度，分析筛选出的水质参数或新污染物对菌‑藻互作的影响。该方法可以评价新污染物在自然环境下对生物群体的影响，为评估天然水体中新污染物的生态效应提供新的依据。

主权项：1.一种利用菌-藻共现网络评价天然水体中新污染物影响的方法，所述方法包括以下步骤：（1）将天然水样过滤，获得细菌和藻类样品；（2）测定所述天然水样的基本水质参数；（3）将所述天然水样依次进行固相萃取和检测，测定天然水样中的新污染物；（4）对所述细菌和藻类样品分别进行扩增子测序，得到细菌和藻类的物种信息；根据细菌和藻类的物种信息，确定优势细菌物种和优势藻类物种，然后根据优势细菌物种和优势藻类物种，构建细菌和藻类的物种信息的菌-藻共现网络并获取共现网络拓扑性质参数；（5）将基本水质参数、新污染物与共现网络拓扑性质参数进行相关性分析，得到相关性系数，根据相关性系数筛选与共现网络拓扑性质参数显著相关的水质参数、新污染物以及代表性拓扑性质参数；所述代表性拓扑性质参数为与水质参数或新污染物显著相关的共现网络拓扑性质参数；根据相关性分析得到的相关性系数判断筛选出的水质参数和新污染物对菌-藻互作的影响；相关系数为正数，说明水质参数或新污染物促进菌-藻互作；相关系数为负数，说明水质参数或新污染物抑制菌-藻互作；（6）利用随机森林模型对代表性拓扑性质参数、筛选出的水质参数和新污染物进行随机森林分析，得到水质参数或新污染物对菌-藻共现关系的贡献度；根据贡献度排序，分析筛选出的水质参数或新污染物对菌-藻互作的影响；排序越靠前，表明该参数对代表性拓扑性质参数影响越大，反之，影响越小；所述构建细菌和藻类的物种信息的菌-藻共现网络的步骤，为：对优势细菌物种和优势藻类物种进行相关性分析，提取相关性系数绝对值|r|0.6和p值0.001的细菌物种和藻类物种，构建菌-藻共现网络；所述优势细菌物种和优势藻类物种为相对丰度高于0.1%并且出现次数大于总样本量15的细菌或藻类物种。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学;成都市环境保护科学研究院 一种利用菌-藻共现网络评价天然水体中新污染物影响的方法

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