【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于评价抗生素生态效应，尤其涉及基于细菌-古菌-真菌共现网络评价抗生素生态效应的方法。
技术介绍
1、抗生素作为微生物产生的一类次级代谢产物及化学合成或半合成的类似化合物，是对抗细菌感染的重要抗菌剂。近些年来，四环素类、大环内酯类和喹诺酮类等多种抗生素被陆续发现并广泛应用于人类和动物的临床医疗。然而抗生素的持续释放导致其在自然环境中广泛存在。这不仅会对天然环境造成污染，同时会影响环境中的微生物群落结构，并为耐药微生物的演化和传播提供前所未有的选择压力。因此，了解抗生素对自然环境中微生物的影响和作用机制十分必要。
2、自然环境中，不同类群微生物（细菌、古菌和真菌）之间的相互作用在塑造其群落结构方面起着重要作用。微生物种群间的相互作用网络通过促进竞争、合作和交流决定了微生物生态系统的整体组成、稳定性和生物多样性，并进一步塑造其生态功能。微生物共现网络是一种基于微生物分类群共现矩阵的相关性构建的用于研究微生物共现模式的常用统计分析方法。在微生物学和生态学中，微生物共现网络可以帮助我们理解不同微生物物种之间的共存和互斥模式，该方法能够从相对复杂的微生物群落结构数据集中提取出直观的相关关系。目前，对于自然或人工系统中抗生素对微生物共现模式的影响，只考虑了抗生素对同一类群微生物（如细菌）种间互作的影响，很少有研究涉及抗生素对不同类群微生物之间共现模式的影响。
3、现有技术文件1（cn109785898a）公开了一种基于微生物网络评估环境污染风险的方法，在构建网络和评估环境污染风险时，主要步骤包括：1）根据优
4、现有技术文件2（cn114707786a）公开了一种基于共线性网络的河流生态系统健康评价方法，该专利技术中对河流水体和底泥中的细菌、古细菌两种微生物类群，采用共现性网络法识别关键指标物种来确定备选参数，并在此基础上通过barbour方法和pearson相关分析进行指标优选，进而确定河流健康的评价标准。该现有技术文件1仅结合共现网络中微生物的相关系数和连接度等指标进行筛选，用来评价河流的健康状况，未涉及污染物特别是抗生素对不同类群微生物共现网络的影响。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了基于细菌-古菌-真菌共现网络评价抗生素生态效应的方法，本专利技术提供的方法可以更好地展示不同类群微生物之间的共现情况，有利于直观展示不同浓度抗生素条件下，不同类群微生物之间的共现情况差异。
2、为了实现以上目的，本专利技术提供了以下技术方案：
3、本专利技术提供了一种基于细菌-古菌-真菌共现网络评价抗生素生态效应的方法，包括以下步骤：
4、采集目标区域中多个点位的样本，获取所述样本中抗生素浓度数据以及微生物的群落组成和丰度数据，所述微生物包括细菌、古菌和真菌；
5、根据式ⅰ计算所述样本中每种微生物的检出率，保留检出率 ≥ 10%的微生物群落组成和丰度数据，检出率=检出的样本数/总样本数×100% 式ⅰ；
6、将每个样本中获取的所有抗生素浓度分别求和，得到不同样本的抗生素检出总浓度；
7、将所述抗生素检出总浓度按由小到大的顺序排列，根据式ⅱ计算每个样本检出总浓度的累积频率；
8、累积频率=小于等于某个样本抗生素检出总浓度的样本数/总样本数×100% 式ⅱ；
9、以每个样本抗生素检出总浓度为横坐标，每个样本抗生素检出总浓度对应的累积频率为纵坐标，绘制抗生素浓度累积频率曲线图，以累积频率为50%对应的抗生素检出总浓度作为分界值，小于等于所述分界值的抗生素检出总浓度的样本为低抗生素浓度样本，大于所述分界值的抗生素检出总浓度的样本为高抗生素浓度样本；
10、根据保留的微生物的群落组成和丰度数据，对低抗生素浓度样本和高抗生素浓度样本中的微生物分别进行关联网络分析，去除同一类群微生物内的相关关系，保留不同类群微生物之间的共现关系，分别构建高浓度抗生素样本和低浓度抗生素样本的细菌-古菌-真菌的共现网络，并获取共现网络拓扑性质参数和节点的拓扑性质参数；所述共现网络拓扑性质参数包括平均度、图密度、模块度和平均聚类系数；所述节点的拓扑性质参数包括连接度、传递性和中介中心性；
11、对比高浓度抗生素样本和低浓度抗生素样本的共现网络拓扑性质参数和节点的拓扑性质参数，评价不同浓度抗生素对不同类群微生物的影响；所述平均度和图密度值越大，类群间物种连接关系越紧密；所述平均聚类系数越高和模块度越大，表明节点的聚集程度越高、聚类模块数越多，生态位分化程度越高；所述连接度、传递性和中介中心性越大，类群间物种连接更紧密，类群间微生物的相关关联越大。
12、优选的，获取所述样本中细菌、古菌和真菌的群落组成和丰度数据的方法包括：对所述样本分别进行16s、18s和its扩增子测序。
13、优选的，所述关联网络分析的参数包括：保留相关系数 ≥ 0.7和p值 ≤ 0.01的微生物数据。
14、优选的，所述样本的点位数 ≥ 16个。
15、优选的，获取所述样本中抗生素浓度数据的方法包括：利用液相色谱-质谱联用测定。
16、优选的，所述抗生素包括：磺胺类抗生素、喹诺酮类抗生素、β-内酰胺类抗生素、四环素类抗生素、大环内酯类抗生素、聚醚类抗生素和林可霉素类抗生素。
17、优选的，所述样本包括：水样、土壤样品和沉积物样品中的一种或多种。
18、有益效果：
19、本专利技术构建了细菌-古菌-真菌之间的共现网络，去除了同一类群微生物内的相关关系，只保留不同类群微生物之间的共现关系，识别不同类群微生物间的共现关系；本专利技术基于样本中抗生素浓度进行高低浓度样本分组，对比两个组别下的细菌-古菌-真菌共现网络中网络和点的拓扑性质，发现高浓度抗生素条件下不同类群微生物之间的物种平均连接度和图密度更高，网络平均聚类系数和模块度更低，表明高浓度抗生素条件下不同类群微生物间相关关联增大，连接更紧密，但聚类模块数更少，模块分化程度更小，生态位分化更少，对评价抗生素对不同类群微生物间相互关联程度和生态位分化程度的影响具有重要价值。
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1.基于细菌-古菌-真菌共现网络评价抗生素生态效应的方法，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，获取所述样本中细菌、古菌和真菌的群落组成和丰度数据的方法包括：对所述样本分别进行16S、18S和ITS扩增子测序。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联网络分析的参数包括：保留相关系数 ≥ 0.7和p值 ≤ 0.01的微生物数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本的点位数 ≥ 16个。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述样本中抗生素浓度数据的方法包括：利用液相色谱-质谱联用测定。
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述抗生素包括：磺胺类抗生素、喹诺酮类抗生素、β-内酰胺类抗生素、四环素类抗生素、大环内酯类抗生素、聚醚类抗生素和林可霉素类抗生素。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本包括：水样、土壤样品和沉积物样品中的一种或多种。
【技术特征摘要】
1.基于细菌-古菌-真菌共现网络评价抗生素生态效应的方法，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，获取所述样本中细菌、古菌和真菌的群落组成和丰度数据的方法包括：对所述样本分别进行16s、18s和its扩增子测序。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联网络分析的参数包括：保留相关系数 ≥ 0.7和p值 ≤ 0.01的微生物数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙卫玲，汤默然，陈倩，张婷婷，陈曦，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：
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