基于机器学习的木质素降解微生物物种分类模型及方法

本发明属于数据挖掘与生物信息技术领域，公开了一种基于机器学习的木质素降解微生物物种分类模型及方法：基于序列对齐的卷积神经网络‑双向长短期记忆网络‑注意力机制模型，该模型由输入层、卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制构成。本发明解决了现有技术基于宏基因组学的木质素降解微生物相关研究方法多集中于非机器学习算法，传统的非机器学习算法虽然分类速度快，但容易导致物种分类模糊，难以准确识别微生物分类信息，增加基因序列在物种级别上错误匹配的风险，导致物种类别识别错误，产生大量低丰度假阳性结果，并受训练模型参考数据库的限制，适用于宏基因组木质素降解微生物的物种分类识别问题。