摘要
本发明涉及微生物数据挖掘技术领域,提供了一种融合分类学层次的微生物宿主表型预测系统及方法。该方法包括,分类学层次OTU提取模块,用于获取宏基因组数据,根据分类学层次,提取丰度表;分类学层次特征选择模块,用于基于丰度表,依据设定的筛选标准,筛选各层级的代表性特征;分类学层次特征优化模块,用于评估各层级的代表性特征的重要性,选取带有关键生物标志物的各层级的代表性特征;分类学层次图像生成模块,用于将带有关键生物标志物的各层级的代表性特征进行拼接,得到多尺度多水平特征;将多尺度多水平特征转换为二维灰度图像;微生物图像分类模块,用于基于二维灰度图像,预测得到宿主表型预测结果。
技术关键词
二维灰度图像
生物标志物
宏基因组数据
层级
预测系统
多尺度
ResNet网络
可读存储介质
序列
计算机程序产品
模块
特征选择
数据挖掘技术
处理器
生成特征
随机森林
计算机设备
样本