【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测和智慧化环境管理领域，具体涉及一种基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法。
技术介绍
1、抗生素抗性基因（args）主要是由于滥用抗生素导致细菌或其他微生物对其产生抵抗能力，并加速其在环境中细菌间广泛传播，对生态系统以及人类健康造成严重威胁。目前普遍认为抗生素、营养状态等环境因素对于水环境中的args具有显著驱动作用，而细菌遗传学传播是导致args增殖的主要机制。然而，影响水环境中args组成与传播的因素仍然很大程度上未知，尤其对于生物因素和非生物因素的复杂互作关系及其对args的协同作用机制更是知之甚少，从而导致缺乏基于传播和增殖因素的args预测模型方法，进而导致args风险控制和监管难度非常大。
2、目前，已有少数研究尝试采用机器学习（machine learning，ml）构建环境中args预测模型，以探索其传播分布规律，如一项研究采用随机森林基于不同细菌类群预测污水处理厂活性污泥中的args丰度；另一项研究等采用深度学习技术长短期记忆方法，主要基于温度、降水、潮汐等...
【技术保护点】
1.一种基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.权利要求1所述一种基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于步骤（4）中，基于GBM算法建立回归模型时对目标变量进行对数转换；通过R软件中的h2o包建立所述回归模型。
3.权利要求1所述的基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于步骤（1）中，通过对地表水水样进行宏基因组测序来获取其抗生素抗性基因相对丰度。
4.权利要求1所述的基于水质理化指标和细菌指标预...
【技术特征摘要】
1.一种基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.权利要求1所述一种基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于步骤（4）中，基于gbm算法建立回归模型时对目标变量进行对数转换；通过r软件中的h2o包建立所述回归模型。
3.权利要求1所述的基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于步骤（1）中，通过对地表水水样进行宏基因组测序来获取其抗生素抗性基因相对丰度。
4.权利要求1所述的基于水质理化指标和细菌指标预测抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于获取地表水水样抗生素抗性基因相对丰度的方法包括：
5.权利要求1所述的基于水质理化指标和细菌指标预测地表水中抗生素抗性基因相对丰度的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晨晨，李帅毅，王少坡，邱春生，孙熙皓，王昕妍，
申请(专利权)人：天津城建大学，
类型：发明
国别省市：
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