人类微生物生态系统的失调可能对宿主表型产生负面影响,因此研究微生物-宿主表型的关联是极有意义的。在微生物-表型关联研究中,与宿主表型有关联的微生物被认为是微生物关联信号,而已有的方法难以在不同稀疏水平的微生物关联信号上始终保持较好的检验效果。微生物与宿主表型之间的关联模式（关联信号的稀疏度和系统发育相关性）是很难预知的,为了探索并解决不同关联模式下的微生物与表型关联问题,提出了一种自适应的微生物-表型关联检验方法。此外,微生物关联检验研究需要大量的模拟实验,模拟实验数据的质量也间接影响着检验效果。因此,本文对模拟数据生成方法进行了相关研究,提出了一种基于变分自编码器的微生物模拟数据生成方法,并将生成的数据应用在微生物-表型关联检验实验中。第一,提出自适应的微生物-表型关联检验方法（MiATDS）。首先定义了微生物与宿主表型之间关联的概率度,并将概率度作为先验信息加入自适应的功效得分总和检验中。为了考虑关联信号具有系统发育相关性的情况,本文基于微生物的系统发育信息构建了微生物的权重,进一步加入自适应的功效得分总和检验中,然后整合了不同的检验方法并提出了 MiATDS方法。本文设计了具有不同稀疏度和系统发育相关性的关联信号的模拟实验。实验结果表明,MiATDS的第一类错误率能控制在显著性水平（5%）,并且在功效指标上保持着较高的水平。此外,通过相关医学文献分析了三种常见的疾病案例,验证了 MiATDS的有效性。第二,提出基于变分自编码器（VAE）的微生物模拟数据生成方法。通过VAE的编码器学习输入样本的分布规律,推断出隐空间中属性的概率分布,利用解码器生成与输入样本相似的新样本。本文基于真实的微生物数据,使用VAE模型生成微生物模拟数据。实验结果表明,与已有的经典方法进行比较,该模型生成的数据在稀疏性、变异性和α多样性等评价数据分布的指标上取得较好的表现。将VAE生成的数据应用到微生物与表型关联研究的模拟实验中,实验结果表明了 VAE生成数据的有效性和MiATDS在不同关联情况下的鲁棒性。