通过基于微生物群的机器学习进行土壤健康监控：
土壤健康对于维持农业生态系统的生态和商业价值至关重要，需要评估土壤的生物、化学和物理特性。传统的监控方法可能昂贵且不适合常规分析。然而，土壤微生物群提供了丰富的信息来源，可以通过高通量测序进行成本效益分析。本研究探索了机器学习模型（尤其是随机森林（RF）和支持向量机（SVM））利用16S rRNA基因扩增子数据预测包括耕作状态和土壤质地在内的12项关键土壤健康指标的潜力。模型展示了强大的预测能力，在分类评估中达到了大约0.65的Kappa值，在数值预测中达到了约0.8的R²值，特别是在预测生物健康指标方面优于化学和物理指标。
研究还深入探讨了处理微生物群数据用于机器学习应用的挑战和最佳实践。发现以最高分类精度培训的模型是最准确的，并且常见的数据处理技术（如稀释和聚合分类群）可能降低预测准确性。像Pyrinomonadaceae和Nitrososphaeraceae这样的关键微生物分类群被确认为对模型准确性的重要贡献者，并与已知的土壤健康指标相关。基于微生物群的诊断可以提供一种可扩展且有效的土壤健康监控工具，为定期评估土壤特性和采用可持续农业实践提供了实用的解决方案。
方法：
按照综合土壤健康评估（CASH）协议指南，使用来自美国和加拿大不同农田的949个土壤样本进行了全面的土壤健康评估。为了保持微生物群组成的完整性，样本被均匀化、空气干燥，并在两个月内在康奈尔土壤健康实验室进行分析。每个样本都经过了涵盖12项关键生物、化学和物理土壤健康指标的详细分析，随后被规范化并分类成健康评级，以便于实践管理使用。使用DNeasy PowerSoil试剂盒提取总DNA，然后进行定量。通过测序16S rRNA基因的V4区域来分析细菌群落。测序数据通过QIIME2处理，利用DADA2进行扩增子序列变异（ASV）分配，并使用Silva数据库进行分类。稀释、比例化、CSS规范化和稀疏过滤等方法被用于创建五种不同的数据集类型，以便进一步分析。
开发了监督机器学习模型，特别是RF和L2正则化支持向量机（SVM），基于微生物群数据预测土壤健康指标、耕作实践和土壤质地。建模流程包括特征缩放、执行多次80:20的训练-测试拆分以确保鲁棒性，并通过交叉验证选择最优的超参数。模型性能通过分类任务的kappa统计量和回归任务的R²值进行评估。使用逐一排除法确定特征重要性，以识别对预测准确性有贡献的关键分类群。最佳表现的模型在Musgrave农场和牧场研究的独立数据集上进行了验证，展示了其泛化能力。
基于土壤微生物群的机器学习模型评估摘要：
一项对北美农田土壤进行的大陆范围内调查评估了使用土壤微生物组数据构建的机器学习（ML）模型的预测准确性。研究发现支持向量机（SVM）在土壤健康分类方面表现出色，而随机森林（RF）在回归任务中表现更佳。读深度归一化和分类学分辨率显著影响了模型的准确性。最具预测性的特征是与活性碳等健康指标相关的特定核苷酸序列变体（ASVs）。通过独立数据集进行的交叉验证证实了模型的稳健性，特别是在预测生物指标方面。土壤微生物组显示出显著的地理差异，主要是化学性质驱动了群落组成的大部分差异。
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基于微生物组的智慧模型在土壤健康预测中的潜力与挑战:
这项研究强调了使用基于微生物组的机器学习模型来预测土壤健康指标的潜力。土壤微生物16S rRNA基因调查显示，这些模型能够有效预测生物健康指标，但在化学和物理指标方面的准确性较低。受到土壤pH值范围狭窄和数据集在极端土壤健康条件下代表性不足的影响，这些模型面临挑战。要提高这些模型的准确性，需要更好地代表不同的土壤健康状态，特别是在极端情况下，并克服处理低健康评分土壤的困难，这些土壤往往在系统发育上更加多样化。
尽管面临这些挑战，研究得出结论，微生物组机器学习模型在补充或潜在替代传统土壤健康评估方面显示出希望，特别是在生物指标方面。研究结果表明，随着越来越多的数据，特别是特定地区或管理方式的数据变得可用，这些模型的准确性将会提高。研究还强调了开发高通量方法以收集微生物组数据的必要性，特别是对于低DNA产出的土壤。尽管L2线性SVM模型在分类任务中表现优于RF模型，RF模型在回归任务中表现更佳，这表明在土壤健康预测中没有对特定机器学习算法的明显偏好。未来在土壤健康框架中采用微生物组机器学习方法的研究和应用，可能会增强数字农业，并提供土壤健康的全面测量。
总结：
土壤健康对农业生态系统的稳定运行和生态价值至关重要。传统监控方法成本高、覆盖面小，而基于微生物群的高通量测序技术为这种分析提供了一种更具性价比的手段。研究显示，机器学习模式特别是随机森林（RF）和支持向量机（SVM）利用16S rRNA基因扩增子数据可以有效预测土壤健康的12项关键指标，预测精度表现不俗，尤其在生物健康指标方面优于化学和物理指标。
研究还提出了一些处理微生物群数据用于机器学习应用的挑战与最佳实践，发现特定微生物分类群对模型准确性有关键贡献。这种基于微生物群的诊断方法可以成为有效且可扩展的土壤健康监控工具，为农业可持续性提供切实可行的解决方案。
在实践中，通过综合土壤健康评估（CASH）协议对美国和加拿大的949个土壤样本进行分析，利用高通量测序技术提取与分析微生物群总DNA，并通过机器学习模型验证其在预测土壤健康指标方面的准确性。研究进一步强调了在土壤健康框架下采用微生物组数据和机器学习方法的潜力，特别是在预测生物指标方面表现出色，具备替代传统方法的可能性。
随着数据的积累和高通量方法的发展，微生物群机器学习在数字农业和土壤健康监控中的应用前景更加广阔。
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