Incorporating microbial community data with machine learning techniques to predict feed substrates in microbial fuel cells.

混合物种生物技术中的复杂相互作用会降低生物传感器的化学检测特异性，限制其在未知进料底物识别等场景中的应用。基因组数据与数据挖掘技术可弥补这一不足。本研究评估了来自不同实验室、使用乙酸、碳水化合物和废水三种进料底物的 69 个微生物燃料电池样本，考察从所得微生物群落识别进料底物的能力。作者训练并比较了六种机器学习算法和四种输入变量，以...