【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环境监测，具体涉及一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法。
技术介绍
1、我国畜禽粪污年产量高达38亿吨，其中，80％的畜禽粪污未经无害化处理而直接作为农作物肥料使用。同时，我国境内每年兽用抗生素使用量大约8.4万吨，其中，四环素类抗生素使用量占比达36.56％。因抗生素不能完全被机体吸收，大部分(约30％～90％)会随尿液和粪便排出畜禽体外，致使土壤遭受残留兽用抗生素的污染。
2、进入土壤中的抗生素会直接诱导生物体内抗生素耐药基因的积累，目前已在城市水源地中检测出大量抗性基因，甚至出现多重耐药性的“超级细菌”，对人类健康以及生态环境造成巨大威胁。因此，研究人员开展四环素类抗生素污染的早期预警监测以及生物修复研究。传统方法一般直接采用土壤中四环素类抗生素的浓度来表征土壤抗生素污染程度，但是实际上，利用抗生素对生物体的影响来反映土壤抗生素污染程度是更为准确的，而仅采用土壤中四环素类抗生素的浓度指标并不能够准确表征抗生素对生物体的影响，因此，现有方法对土壤抗生素污染监测的准确性仍然较差，有待进一步提高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为解决现有方法对土壤抗生素污染监测的准确性差的问题，提出了一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法。
2、本专利技术为解决上述技术问题所采取的技术方案是：一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，所述方法具体包括以下步骤：
3、步骤一、随机选取蚯蚓的k种氧化应激指
4、步骤二、将各条蚯蚓分别置于不受抗生素胁迫的土壤中，在t时间后，再分别采集选取的各个氧化应激指标的值，并利用采集的氧化应激指标值组成对照组矩阵x0；
5、将各条蚯蚓分别置于受不同浓度抗生素胁迫的土壤中，在各条蚯蚓受胁迫t时间后，分别采集在每种浓度抗生素胁迫下选取的各个氧化应激指标的值，将采集的氧化应激指标值组成的测试矩阵记为xe；
6、步骤三、根据矩阵x0对矩阵xe中的氧化应激指标值进行标准化，得到标准化后的测试矩阵xe′；
7、对标准化后的测试矩阵xe′进行主成分分析，确定出m个主氧化应激指标，再判断m个主氧化应激指标的累积贡献率是否满足要求：
8、若满足要求，则继续执行步骤四；
9、若不满足要求，则令k＝k+1，返回执行步骤二；
10、步骤四、分别为确定出的每个主氧化应激指标选取出关联的微生物种群，具体为在蚯蚓体内与主氧化应激指标关联的微生物种群以及在土壤中与主氧化应激指标关联的微生物种群；
11、步骤五、计算出每个主氧化应激指标的熵权，并分别计算出每个关联微生物种群的熵权。
12、进一步地，所述矩阵x0的第一行由采集的各个氧化应激指标值组成，矩阵x0的每行均相同，且矩阵x0的行数与矩阵xe的行数相同。
13、进一步地，所述矩阵xe的每一行均是由一种浓度抗生素胁迫下的各个氧化应激指标值组成的，即矩阵xe的行数与抗生素浓度的种类相同。
14、进一步地，所述根据矩阵x0对矩阵xe中的氧化应激指标值进行标准化，得到标准化后的测试矩阵xe′；具体为：
15、xe,jk′＝|(xe,jk-x0,jk)/x0,jk|×100％
16、其中，xe,jk表示矩阵xe中第j行第k列的元素，x0,jk表示矩阵x0中第j行第k列的元素，j＝1,2,…,n，n表示抗生素浓度的种类数，k＝1,2,…,k，|·|表示取绝对值，xe,jk表示矩阵xe′中第j行第k列的元素。
17、进一步地，所述判断m个主氧化应激指标的累积贡献率是否满足要求，具体为：
18、若m个主氧化应激指标的累积贡献率大于75％，则满足要求，否则不满足要求。
19、进一步地，所述步骤四的具体过程为：
20、以主氧化应激指标α为例
21、步骤四一、利用主氧化应激指标α在各种浓度抗生素胁迫下的值组成母序列xα＝[xα(1),xα(2),…,xα(n)]，xα(1),xα(2),…,xα(n)分别是主氧化应激指标α在第1种，第2种，…，第n种浓度抗生素胁迫下的值；
22、步骤四二、利用蚯蚓体内碳源β在第1种，第2种，…，第n种浓度抗生素胁迫下的利用率强度分别记为xβ(1),xβ(2),…,xβ(n)，利用xβ(1),xβ(2),…,xβ(n)组成子序列xβ＝[xβ(1),xβ(2),…,xβ(n)]；
23、计算δβ(j)：
24、δβ(j)＝|xα(j)-xβ(j)|
25、其中，j＝1,2,…,n；
26、同理，对蚯蚓体内每种碳源和土壤中每种碳源的利用率强度分别进行处理后，计算和
27、步骤四三、计算蚯蚓体内碳源β和主氧化应激指标α在第j种浓度抗生素胁迫下的关联系数ξαβ(j)；
28、则主氧化应激指标α和蚯蚓体内碳源β的灰色综合关联度ψαβ为：
29、
30、若ψαβ≥0.8，则蚯蚓体内碳源β为主氧化应激指标α的关联碳源，蚯蚓体内利用碳源β的微生物种群为主氧化应激指标α的关联微生物种群；
31、若ψαβ＜0.8，则蚯蚓体内利用碳源β的微生物种群不是主氧化应激指标α的关联微生物种群；
32、步骤四四、采用步骤四三的方法对蚯蚓体内的每种碳源和土壤中的每种碳源分别进行处理，分别得到蚯蚓体内和土壤中与主氧化应激指标α关联的微生物种群。
33、进一步地，所述计算蚯蚓体内碳源β和主氧化应激指标α在第j种浓度抗生素胁迫下的关联系数ξαβ(j)，具体为：
34、
35、其中，ε为分辨系数。
36、进一步地，所述步骤五中，每个主氧化应激指标的熵权计算方法为：
37、步骤五一、利用主氧化应激指标值组成矩阵x：
38、
39、其中，x′ij是标准化处理后，第j个胁迫浓度下第i个主氧化应激指标值；i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；
40、步骤五二、对矩阵x进行处理，得到矩阵p：
41、
42、其中，pij是矩阵p中第i行第j列的元素；
43、则第i个主氧化应激指标值的熵gi为：
44、
45、其中，ln表示自然对数，k′为常数；
46、步骤五三、根据熵gi计算第i个主氧化应激指标值的熵权wi：
47、
48、进一步地，所述常数k′为：
49、
50、其中，ln是自然对数。
51、更进一步地，所述方法还包括步骤六，所述步骤六具体为：计算全部主氧化应激指标值的综合熵权、与各个主氧化应激指标值关联的蚯蚓体内全部微生物种群的综合熵权、与各个主氧化应激指标值关联的土壤中全部微生物种群的综合熵权。
52、本专利技术的有益效果是：
53、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述矩阵X0的第一行由采集的各个氧化应激指标值组成，矩阵X0的每行均相同，且矩阵X0的行数与矩阵Xe的行数相同。
3.根据权利要求2所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述矩阵Xe的每一行均是由一种浓度抗生素胁迫下的各个氧化应激指标值组成的，即矩阵Xe的行数与抗生素浓度的种类相同。
4.根据权利要求3所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述根据矩阵X0对矩阵Xe中的氧化应激指标值进行标准化，得到标准化后的测试矩阵Xe′；具体为：
5.根据权利要求1所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述判断m个主氧化应激指标的累积贡献率是否满足要求，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于
7.根据权利要求6所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述计算蚯蚓体内碳源β和主氧化应激指标α在第j种浓度抗生素胁迫下的关联系数ξαβ(j)，具体为：
8.根据权利要求7所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述步骤五中，每个主氧化应激指标的熵权计算方法为：
9.根据权利要求8所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述常数k′为：
10.根据权利要求9所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述方法还包括步骤六，所述步骤六具体为：计算全部主氧化应激指标值的综合熵权、与各个主氧化应激指标值关联的蚯蚓体内全部微生物种群的综合熵权、与各个主氧化应激指标值关联的土壤中全部微生物种群的综合熵权。
...【技术特征摘要】
1.一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述矩阵x0的第一行由采集的各个氧化应激指标值组成，矩阵x0的每行均相同，且矩阵x0的行数与矩阵xe的行数相同。
3.根据权利要求2所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述矩阵xe的每一行均是由一种浓度抗生素胁迫下的各个氧化应激指标值组成的，即矩阵xe的行数与抗生素浓度的种类相同。
4.根据权利要求3所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述根据矩阵x0对矩阵xe中的氧化应激指标值进行标准化，得到标准化后的测试矩阵xe′；具体为：
5.根据权利要求1所述的一种用于土壤抗生素污染监测的指标和微生物群落筛选方法，其特征在于，所述判断m个主氧化应激指标的累积贡献率是否满足要求，具体为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：宁玉翠，周东兴，刘丽艳，曲博闻，王瑞，陈芊睿，
申请(专利权)人：东北农业大学，
类型：发明
国别省市：
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