一种基于机器学习的微塑料影响抗性基因传播评估方法及装置

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一种基于机器学习的微塑料影响抗性基因传播评估方法及装置
申请号:CN202410799264
申请日期:2024-06-20
公开号:CN118888005A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的微塑料影响抗性基因传播评估方法及装置,方法包括:获取抗性基因丰度与对应的微塑料分布特征的数据集,对数据集进行预处理;构建抗性基因丰度预测模型,模型包括数据筛选模块和样品分析模块;利用数据筛选模块对数据集进行筛选,获取土壤理化性质和抗性基因的污染情况;利用样品分析模块根据土壤理化性质影响抗性基因污染情况的重要性进行排序,获取重要性特征;将重要性特征输入抗性基因丰度预测模型,获取样品的抗性基因丰度。本发明评估重要影响因素并预测其变化规律,提高了评估抗性基因污染的准确性和效率。
技术关键词
抗性基因 分析模块 塑料 计算机程序指令 分布特征 模型训练模块 数据处理模块 评估预测模型 对抗性 算法模型 评估系统 种子 电子设备 处理器通信 可读存储介质 pH值
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