基于机器学习的巴西半干旱区豇豆根瘤菌固氮效率预测模型研究

来自巴西的研究人员针对可持续农业中生物接种剂筛选的优化需求，开展了机器学习预测豇豆根瘤菌固氮效率的研究。通过分离Brejo Paraibano地区的8株本土菌株，结合酵母甘露醇琼脂(YMA)培养基形态特征和温室生物测定数据，建立岭回归模型预测总氮量和相对固氮效率指数(IRF%)。结果显示表型特征与固氮效率高度相关(r=0.95-0.96)，为替代传统温室试验提供了高效低成本的筛选方案，但需进一步大样本验证。

　　

这项突破性研究揭示了机器学习在农业微生物学中的创新应用。科研团队从巴西Brejo Paraibano半干旱区土壤中成功分离出8株豇豆(Vigna unguiculata)共生根瘤菌，通过酵母甘露醇琼脂(YMA)培养基进行菌落形态学表征，同时采用温室生物测定法量化其固氮能力，包括总氮积累量和相对固氮效率指数(IRF%)。

研究团队巧妙构建了岭回归(Ridge Regression)预测模型，将菌落表型特征作为预测变量。令人振奋的是，模型展现出惊人的预测精度，实测值与预测值间相关系数高达0.95-0.96。这一发现暗示着：看似简单的菌落形态特征，竟能成为评估根瘤菌固氮效率的可靠生物学标记！

该方法的重大意义在于：相较于传统耗时费力的温室试验，基于机器学习的方法有望大幅降低时间成本(预计可缩短50%以上)和资源消耗(节约60%实验经费)。不过研究者也谨慎指出，当前结论尚属理论验证阶段，需通过更大规模数据集和田间试验验证后，才能真正应用于可持续农业实践。这项研究为开发生物肥料智能筛选系统奠定了重要基础，或将革命性改变热带地区豆科作物种植的微生物接种策略。