通过机器学习预测框架量化微生物与有害藻类大量繁殖之间的相互作用动态

《Water Biology and Security》：Quantifying microbial and harmful algal bloom interactions dynamics through machine learning predictive frameworks

有害藻华微生物控制效果定量分析及关键阈值确定，采用机器学习模型（随机森林、集成回归、极端梯度提升）评估100余种微生物灭藻率，发现最优培养时间7-10天，微生物浓度0.5×10^10 cells/mL，藻类生物量阈值1.5×10^7 cells/mL，关键物种Brevibacillus和Enterobacter，非线性关系。

　　在当前全球范围内，有害藻华（HABs）已成为影响水体生态系统和人类健康的严重问题。HABs不仅会降低水体中的溶解氧水平，还会释放有毒物质，对水生生物造成威胁，甚至引发生态失衡和经济损失。针对这一挑战，科学家们一直在探索有效的控制方法，其中微生物控制被认为是一种具有潜力的生物防治手段。然而，尽管微生物控制在理论上有诸多优势，其实际应用仍面临诸多困难，例如微生物杀藻效果不稳定、难以大规模应用、微生物多样性有限以及传统模型难以准确预测其效果等问题。因此，寻找一种更高效、更精准的分析方法显得尤为重要。

本研究首次尝试利用机器学习（ML）技术，系统分析微生物对HABs的定量影响。通过整合超过100种微生物物种的实验数据，研究团队不仅建立了广泛的数据基础，还进一步优化了微生物处理方案，以期获得更一致和有效的控制效果。研究结果表明，这些微生物在杀藻过程中表现出平均71%的杀藻率，这一数值为微生物控制HABs提供了重要的参考依据。同时，研究团队采用多种机器学习模型，包括随机森林回归器（RFR）、装袋回归器（BR）、极端梯度提升回归器（XGBR）和决策树回归器（DTR），对杀藻率进行了预测分析，并验证了这些模型在处理复杂数据集时的优越性。RFR、BR和XGBR模型在训练和测试数据集上的表现均优于DTR模型，后者因过度拟合而效果下降。这些模型的预测结果显示出微生物杀藻率与时间、微生物浓度和藻类生物量之间存在非线性关系，为优化微生物处理提供了科学依据。

研究团队还通过个体条件期望（ICE）图和部分依赖图（PDP）对微生物与HABs之间的相互作用进行了深入分析。这些图示工具帮助研究人员更直观地理解不同变量如何影响杀藻效果。结果显示，杀藻率在初始阶段对时间、浓度和藻类生物量的敏感性较高，但随着这些因素的变化，其影响逐渐趋于稳定。例如，最佳培养时间为7至10天，超过这一时间范围并不会显著提高杀藻效率；微生物的最佳浓度为0.5×101? cells/mL，浓度越高反而可能导致效果下降；藻类生物量在较低水平时，杀藻率会出现明显下降，但在较高水平时趋于稳定。这些发现为微生物处理方案的设计提供了明确的指导，同时也揭示了不同变量之间的复杂关系。

此外，研究团队通过特征重要性分析，确定了对杀藻过程影响最大的关键因素。结果表明，藻类生物量和培养时间是影响杀藻效果的两个最重要因素，这一结论与传统实验研究结果高度一致。同时，微生物种类如*Brevibacillus*和*Enterobacter*也被证明在杀藻过程中发挥重要作用。这些微生物在特定浓度下能够高效抑制藻类生长，甚至完全消除藻类细胞。值得注意的是，*Microcystis aeruginosa*和*Alexandrium tamarense*作为两种常见的HABs藻类，被模型识别为最具影响力的HABs物种，这进一步验证了研究的科学性和实用性。

本研究的意义在于，它不仅为微生物控制HABs提供了新的分析工具，还为未来的研究指明了方向。通过机器学习方法，研究人员能够更全面地理解微生物与HABs之间的相互作用机制，并识别出影响杀藻效果的关键变量。这种数据驱动的分析方法克服了传统统计方法在处理非线性关系和大规模数据时的局限性，为优化微生物处理方案提供了更加精准的预测模型。同时，研究结果也表明，虽然实验室环境下的实验结果具有一定的参考价值，但将其应用于实际环境中仍需进一步验证和调整，以确保其在不同条件下的适用性。

在实际应用方面，本研究强调了对环境变量的考虑。例如，温度、光照、pH值和营养物质等因素都可能影响微生物的活性和杀藻效果。因此，未来的研究应将这些环境变量纳入机器学习模型，以提高预测的准确性和实用性。此外，针对不同微生物种类和HABs物种，开发更精细的模型和进行实地验证，将有助于实现更精准的微生物控制策略。研究团队还指出，虽然本研究已经取得了一定的进展，但微生物控制HABs仍处于初步探索阶段，需要更多的实验数据和跨学科合作，以进一步完善相关理论和技术。

总体而言，本研究通过机器学习方法，为微生物控制HABs提供了一种全新的视角和工具。它不仅揭示了微生物杀藻过程中的关键因素和最佳条件，还为未来的研究提供了数据支持和方法指导。随着对微生物与HABs相互作用机制的不断深入，机器学习等先进分析技术有望在生物防治领域发挥更大的作用，推动HABs治理向更加智能化和精准化方向发展。同时，研究团队也呼吁更多的研究者关注这一领域，共同探索微生物控制HABs的潜力，以期为保护水生态系统和人类健康做出更大贡献。