【摘 要】
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随着基因测序技术快速发展,产生了大量海洋微生物数据,使未培养(难培养)海洋微生物研究成为可能.常用的统计学方法和统计分析软件,无法深度挖掘隐含在这些大量数据中的海洋微
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170134,60775012)资助
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随着基因测序技术快速发展,产生了大量海洋微生物数据,使未培养(难培养)海洋微生物研究成为可能.常用的统计学方法和统计分析软件,无法深度挖掘隐含在这些大量数据中的海洋微生物作用模式及种群组成多样性.定义了边重要性测度及节点重要性测度,确定社团核心节点,基于节点-社团置信度,提出整合边、节点信息网络社团挖掘算法(CDIEV),并对春、夏、秋、冬4季节下的海洋微生物作用模式进行了研究.首先采用ESPRIT算法将16S rRNA基因序列聚类成微生物操作分类单元(OTU),基于Spearman相关性及P值分别构建春、夏、秋、冬4季微生物作用网络.CDIEV算法仿真结果及网络拓扑参数分析表明:春、夏、秋、冬海洋微生物作用网络具有复杂网络"小世界"和"无尺度"特性;4个季节下的海洋微生物作用模式存在一定的差异;CDIEV算法可有效挖掘网络社团,但挖掘结果受添加阈值影响.
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