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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120544692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510624074.0，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法及系统是由刘新会;李鹏程;李立平;董璐;薛萌竹;李柏翰;夏国慧;王克宁;张瀚丹;张欣设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法及系统。采集多类型水体的微生物样本，通过16SrDNA测序获取微生物组成数据；基于灵敏度‑特异性的筛选指标，结合专性厌氧特征确定农田径流污染微生物指纹，建立双模型集成判定机制：利用人工神经网络处理微生物类别数据，XGBoost模型解析微生物相对丰度数据，通过控制变量法提取双模型的分类决策依据；采用双模型基于逻辑规则进行结果判定。本发明创新性地将微生物指纹与机器学习分类模型集成相结合，可实现地表水中农田径流污染的精准简便识别，提高了农田径流污染识别准确度和识别效率。

本发明授权利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用微生物指纹识别地表水中农田径流污染的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个不同类型的水体样本，并基于16SrDNA测序方法获取每个水体样本的污染源微生物组成数据，每个水体样本对应一种水体环境； 基于灵敏度-特异性分析方法，结合专性厌氧特征，从多个污染源微生物组成数据中筛选出多个农田径流污染关联微生物，将所述农田径流污染关联微生物作为农田径流污染微生物指纹，所述农田径流污染微生物指纹包括f_Desulfuromonadaceae、g_Geobacter、f_AKAU3564_sediment_group、o_Dehalococcoidales和g_Citrifermentans； 基于多个农田径流污染微生物指纹各自对应的农田径流污染微生物指纹类别数据以及多个农田径流污染微生物指纹各自对应的农田径流污染微生物指纹相对丰度数据，分别构建人工神经网络模型和XGBoost模型； 获取待识别的目标地表水样本中的目标微生物指纹的目标数据，将所述目标数据输入所述人工神经网络模型和XGBoost模型中，其中，所述目标数据包括所述目标微生物指纹对应的目标微生物指纹类别数据以及所述目标微生物指纹对应的目标微生物指纹相对丰度数据； 基于所述人工神经网络模型和XGBoost模型各自输出的判定结果，采用逻辑规则确定所述目标微生物指纹目标数据对应的目标地表水样本中是否存在农田径流污染； 基于控制变量法改变输入至所述人工神经网络模型中的农田径流污染微生物指纹类别数据，得到多个第一输出结果； 基于多个所述第一输出结果，确定满足所述人工神经网络模型输出阳性判定结果的二值化判定条件； 基于控制变量法改变输入至所述XGBoost模型的农田径流污染微生物指纹的相对丰度数据，得到多个第二输出结果； 基于多个所述多个第二输出结果，确定满足所述XGBoost模型输出阳性判定结果的相对丰度阈值区间； 其中，基于多个所述第一输出结果，确定满足所述人工神经网络模型输出阳性判定结果的二值化判定条件包括： 将所述农田径流污染微生物指纹类别数据进行二值化处理，得到二值化01矩阵，其中，0代表不存在，1代表存在； 基于二值化01矩阵，进行单一农田径流污染微生物指纹和或多个农田径流污染微生物指纹组合的分析，确定二值化判定条件包括： 在检测到g_Citrifermentans微生物指纹存在时，提取结果为1，确定满足二值化判定条件；或， 同时检出除f_Desulfuromonadaceae和g_Geobacter组合之外的任意两种或两种以上微生物指纹存在时，提取结果为1，确定满足二值化判定条件。

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