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摘要：本发明涉及生物技术技术领域，尤其涉及一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法。该方法包括以下步骤：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，获取细胞特征模型；对湖泊进行物种分层采样并多参测试，获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行18S‑V9宏条形码扩增以及测序，获取OTUASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTUASV物种注释数据进行生物形态匹配，得到浮游生物物种数据。本发明实现了高效、准确的高原湖泊浮游生物的快速定量方法。

主权项：1.一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过API接口获取湖泊细胞数据；对湖泊细胞数据进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；基于条件生成网络模型并利用注意力机制网络算法对湖泊细胞数据进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；其中，步骤S1包括：步骤S11：通过API接口获取湖泊细胞数据，湖泊细胞数据包括细胞图像网络数据以及图像摘要数据；步骤S12：对图像摘要数据进行关键词划分，从而获取高原摘要数据以及普通摘要数据，其中关键词划分包括海拔关键词划分、水质关键词划分以及营养盐含量关键词划分；根据高原摘要数据以及普通摘要数据对细胞图像数据进行图像数据划分，从而获取高原细胞图像数据以及普通细胞图像数据；步骤S13：对高原细胞图像数据进行高原湖泊特征聚类，从而获取第一高原特征数据；对普通细胞图像数据进行二次高原湖泊特征聚类，从而获取第二高原特征数据；根据第二高原特征数据对第一高原特征数据进行特征过滤，从而获取高原湖泊聚类特征数据；步骤S14：对高原湖泊聚类特征数据进行生成模型训练，从而获取生成模型；对第一高原特征数据以及第二高原特征数据进行对抗模型训练，从而获取对抗模型；对生成模型以及对抗模型进行条件对抗训练，从而获取条件生成网络模型；步骤S15：基于条件生成网络模型获取细胞生成数据集；对细胞生成数据集以及高原细胞图像数据进行数据集整合，从而获取细胞图像数据集；步骤S16：对细胞图像数据集进行边缘检测，从而获取细胞边缘数据；基于细胞边缘数据并利用注意力机制网络算法对细胞图像数据集进行细胞特征模型训练，从而获取细胞特征模型；步骤S2：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据；对物种测试样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；对多参水体数据进行变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据，其中变化映射包括酸碱度变化映射以及养分变化映射；其中，步骤S2包括：步骤S21：对湖泊进行物种分层采样并多参测试，从而获取物种测试样本数据以及多参水体数据，其中多参水体数据包括水温参数数据、酸碱度参数数据、溶解氧参数数据、养分参数数据以及光照参数数据；对物种测试样本数据进行预处理，从而获取预处理样本数据；对预处理样本数据进行鉴定集划分，从而获取DNA测序样本数据以及细胞分析样本数据；步骤S22：对光照参数数据以及溶解氧参数数据进行溶解衰弱关联分析，从而获取溶解衰弱关联数据；步骤S23：对光照参数数据以及水温参数数据进行水温衰弱关联分析，从而获取水温衰弱关联数据；步骤S24：对溶解衰弱关联数据以及水温衰弱关联数据进行衰弱幅值分析，从而获取溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据；步骤S25：对溶解衰弱幅值数据以及水温衰弱幅值数据进行变化幅值差分析，从而获取变化幅值差数据；步骤S26：对变化幅值差数据以及酸碱度参数数据进行酸碱度变化映射，从而获取酸碱度变化映射数据；对变化幅值差数据以及养分参数数据进行养分变化映射，从而获取养分变化映射数据；步骤S3：对DNA测序样本数据进行18S-V9宏条形码扩增以及测序，从而获取OTUASV物种注释数据；基于细胞特征模型对细胞分析样本数据进行细胞形态聚类分析，从而获取细胞形态聚类数据集；对细胞形态聚类数据集以及OTUASV物种注释数据进行生物形态匹配，从而得到浮游生物物种数据；步骤S4：对浮游生物物种数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；其中，步骤S4包括：步骤S41：对浮游生物物种数据进行不同取样点位的数据分层划分，从而获取点位分层物种数据集；步骤S42：对点位分层物种数据集进行种群水平分布分析，从而获取种群水平分布数据；步骤S43：对种群水平分布数据以及多参水体数据进行种群适应性分析，从而获取适应性参数分析数据；步骤S44：对适应性参数分析数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；其中，步骤S44包括：步骤S441：对光照参数数据进行光照深度衰减分析，从而获取光照深度衰减数据；对溶解氧参数数据进行溶解氧深度衰减分析，从而获取溶解氧深度衰减数据；步骤S442：对点位分层物种数据集进行种群垂直分布分析，从而获取种群垂直分布数据；步骤S443：对种群垂直分布数据进行水体分层梯级分析，从而获取种群梯级分布数据；步骤S444：对种群梯级分布数据以及适应性参数分析数据进行种群参数关联分析，从而获取种群参数关联数据；步骤S445：对种群参数关联数据以及光照深度衰减数据进行梯度相关性分析，从而获取光照梯度相关数据；对种群参数关联数据以及溶解氧深度衰减数据进行梯度相关性分析，从而获取溶解氧梯度相关数据；步骤S446：对光照梯度相关数据以及溶解氧梯度相关数据进行浮游植物分布模型构建，从而获取浮游植物分布模型；步骤S447：基于浮游植物分布模型进行浮游生物群落分布预测，从而获取群落分布预测数据；步骤S448：对群落分布预测数据进行水体垂直可视化分析，从而获取垂直适应可视化数据；步骤S45：对垂直适应可视化数据进行梯度异常抖动分析，从而获取梯度异常抖动数据；步骤S5：对梯度异常抖动数据进行群落水体分布分析，从而获取异常群落分布数据；根据异常群落分布数据对湖泊进行相同取样点位的水样扩层采集，从而获取水样扩层采集数据；步骤S6：对水样扩层采集数据进行显微镜计数，从而获取扩层物种数据；根据扩层物种数据对垂直适应可视化数据、酸碱度变化映射数据以及养分变化映射数据进行多参适应性校正，从而获取垂直适应校正数据；基于垂直适应校正数据进行元学习迁移，从而获取浮游生物分布定量模型。

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百度查询： 西藏自治区农牧科学院水产科学研究所 一种适用于湖泊浮游生物快速定量分析的方法