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摘要
微生物群体是所有生物体和生态系统保持健康稳定的核心组分，分析生态系统中微生物的互作用，挖掘微生物群落共现模块，可以加深对微生物群落的认知，提高利用和改造微生物群落的能力，为生态修复、疾病治疗和药物研发提供新的手段。传统的微生物交互关系研究是以“成对关系”为基础的，然而，越来越多的研究发现髙阶交互关系对于解释群落的多样性、复杂性具有重要作用。本文提出了一种基于深度学习的超图聚类模型（DeepHC），用来挖掘微生物之间的高阶逻辑关系。DeepHC利用信息熵挖掘微生物间普遍存在的高阶逻辑关系，通过深度神经网络获取样本的低维非线性表示，通过基于最大模块度的K均值聚类来自适应地执行聚类分析。实验结果表明，相对于其他模型，DeepHC具有更好的聚类效果，可以作为高阶逻辑关系挖掘的有效工具。
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