肠道微生物的高效鉴定,在当今生物安全要求日益紧迫的背景下,具有重要的应用基础研究价值。现有的鉴定方法主要包括传统的可培养方法和基于分子生物学的免培养方法,但无论哪种方法的效率都相对不高。基于拉曼特征的鉴定方法近几年来得到了广泛的应用和发展,将深度学习引入拉曼特征的分析有助于进一步提升鉴定效率。本研究首先对海洋生物的肠道微生物进行分离,拓展肠道微生物的拉曼数据库,并针对肠道微生物进行初步的实验性分析,最后构建更加优化的模型对肠道微生物进行高效鉴定。单环刺螠是我国沿海地区无管螠目分布的唯一种类,具有较高的经济价值。由于过度捕捞,单环刺螠的产量逐年下降,导致现阶段市场中的单环刺螠绝大多数源自养殖。但养殖中单环刺螠疾病频发,尤其是由肠道菌群失衡引发的疾病。基于此,本研究对单环刺螠的肠道菌群进行了探索,通过分离纯化等操作共获得了8株菌;通过革兰氏染色、最适生长条件分析等实验方法对一株菌进行生物学研究,发现该菌为革兰氏阴性菌,明确了该菌最适生长的温度为30℃、p H值为6.0、盐度为35‰;通过使用16种抗生素药敏纸片对该菌进行了药敏试验,得知该菌对多种抗菌药物都具有耐药能力,对氯霉素、羧苄青霉素、氧氟沙星和头孢他啶等抗生素高度敏感。随后本研究基于以上8种细菌分别针对模型的分类准确度低、训练所需时间长、训练需求数据量大、分类依据不明等问题对已有的拉曼特征鉴定模型进行了优化。长短时记忆网络（LSTM）通过学习前后节点之间的关联性,初步提升了模型的分类准确度,结果显示该模型最终的分类准确度达到98%;自动编码器（Autoencoder）与量子神经网络（QNN）相结合的模型通过对高维空间中的数据计算进行加速,初步降低了训练模型所用时间,结果显示该模型的最终分类准确度达到82%;生成式对抗网络（GAN）通过生成新的数据来辅助训练,初步减少了模型训练需求数据量,结果显示该模型基于小样本的分类准确度达到96%;最后基于自建损失函数和分类标签的模型可以限制模型选择学习的信息,实现了基于核酸信息为依据的分类效果,通过对模型的敏感度进行测试,初步明确了拉曼数据中与核酸信息相关联的区段,结果显示该区段与细菌的腺嘌呤相关联。本研究构建的四种深度学习模型,分别在不同程度上对原有的卷积神经网络进行了改进;尤其是生成式对抗网络的构建,在一定程度上为基于小样本数据集的模型训练提供了可能,有望为单环刺螠肠道微生物的高效鉴定提供理论依据。