[发明专利]一种评价生物滤池反冲洗效果的方法

权利要求书

1.一种评价生物滤池反冲洗效果的方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）分别采集生物滤池反冲洗前以及反冲洗后不同恢复时间的滤料样品；

（2）提取步骤（1）采集的滤料样品中微生物的DNA并进行基因测序，获得基因测序数据；

（3）对步骤（2）获得的基因测序数据进行处理，计算每个滤料样品中微生物的物种丰度，获得物种丰度数据集，其中，运用Wilcox非参数检验筛选出反冲洗前后物种丰度发生显著变化且变化大于2倍的微生物，以筛选出的微生物的丰度形成所述物种丰度数据集；

（4）以步骤（3）获得的物种丰度数据集作为响应变量，以是否进行反冲洗处理作为解释变量，以反冲洗后的恢复时间作为协变量，建立主响应曲线PRC模型，以反冲洗前滤料样品中微生物的物种丰度为参考值，提取反冲洗后不同恢复时间的典范系数，作为评价生物滤池反冲洗效果的指标，

所述方法还包括：以反冲洗后的恢复时间为横坐标，以典范系数为纵坐标，构建loess局部加权回归拟合曲线并以该曲线评价生物滤池反冲洗效果，

在步骤（2）中，对微生物DNA的16S rRNA V3-V4区段进行双末端测序；

在步骤（3）中，获得物种丰度数据集的方法包括：

对获得的原始测序数据raw reads进行去杂、去引物、去接头、过滤低质量reads，得到高质量数据clean data；

对clean data依次进行合并双端数据、去除低质量reads、去噪、去冗余，生成扩增子序列变异ASVs；

对ASVs进行物种注释并计算每个滤料样品中微生物的物种丰度，

其中，使用QIIME2对clean data进行处理生成ASVs；使用q2-quality-filter q-score-joined根据质量得分phred4去除低质量reads；使用QIIME2的q2-feature-classifier运用预先训练好的Naive Bayes分类器进行物种注释；使用Greengenes 13_8按99%聚类操作分类单元OTUs序列中的V4区段训练所述分类器。

2.根据权利要求1所述的评价生物滤池反冲洗效果的方法，其特征在于，在步骤（4）中，使用R软件包vegan建立主响应曲线PRC模型。

3. 根据权利要求1所述的评价生物滤池反冲洗效果的方法，其特征在于，在步骤（2）中，使用Illumina NovaSeq 6000和/或Illumina MiSeq高通量测序仪进行测序，测序模式选择PE250、PE150、PE300中的至少一种。

4. 根据权利要求1所述的评价生物滤池反冲洗效果的方法，其特征在于，使用qiimevsearch join-pairs合并双端数据；使用qiime deblur denoise-16S识别和过滤嵌合子以进行去噪。