换一批摘要微生物溯源(microbial source tracking,MST)是解析微生物群落动态及其对环境和健康影响的关键技术.传统的 MST 方法在灵敏度和特异性方面存在多种局限.近年来,机器学习方法如 SourceTracker 和微生物溯源快速期望最大化算法(fast expectation-maximization for microbial source tracking,FEAST),通过概率模型显著提升了微生物溯源的准确性.并且,数据驱动方法(如SourceID-NMF)采用非概率框架,提供了更灵活的微生物溯源解决方案.此外,深度学习方法,如用于微生物组溯源的本体感知神经网络(ontology-aware neural network for microbiome source tracking,ONN4MST)通过本体感知神经网络,在大规模微生物数据的溯源分析中实现了高精度和高效率.尽管如此,深度学习方法对于多样化训练数据的高度依赖以及模型的可解释性问题仍然面临一些挑战.因此,为了深入理解微生物溯源技术的进展与挑战,本综述系统总结了传统机器学习与深度学习方法在微生物溯源中的应用,分析了各种方法的优势与局限性,并展望了未来研究方向,以期为相关领域的研究者提供借鉴和启示.
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关键词
微生物溯源机器学习深度学习微生物群落分析数据驱动方法microbial source tracking(MST)machine learningdeep learningmicrobial community analysisdata-driven methods
栏目名称
DOI
10.13344/j.microbiol.china.250913
发布时间
2026-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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