1. 题目来源
微生物组是指与宿主共生或病原的所有微生物及其遗传物质的总称，其在生态系统中发挥着至关重要的作用。
近年来，随着高通量测序技术的快速发展，微生物组研究进入了大数据时代，海量的序列数据为深入理解微生物的进化关系、功能多样性等提供了前所未有的机遇。
然而，微生物组序列数据具有高维度、高稀疏性、高噪声等特点，传统分析方法难以有效地挖掘数据背后的生物学意义。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括以下几个方面：
1.微生物组序列大数据特征分析:综述微生物组数据的类型、特点以及目前常用的分析方法，重点介绍序列数据的预处理、特征提取以及降维方法。
探讨不同数据类型、特征提取方法对后续流形学习的影响。
2.流形学习方法:介绍流形学习的基本概念、原理以及常见的流形学习方法，包括线性流形学习方法（如主成分分析、多维尺度分析）和非线性流形学习方法（如局部线性嵌入、等距映射、t-分布随机邻域嵌入）。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求
1.资料收集:广泛查阅国内外相关文献，掌握微生物组学、进化分类学、流形学习等领域的最新研究进展，为论文写作提供充分的理论依据。
2.方法选择:根据研究目的和数据特点，选择合适的流形学习方法，并对方法的原理和步骤进行详细描述。
3.实验设计:设计合理的实验方案，包括数据集的选择、参数的设置、结果的评估指标等，并对实验结果进行详细的分析和讨论。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 赵海滨, 袁军. 流形学习及其在生物信息学中的应用[J]. 生物技术通讯, 2018, 29(5): 663-669.
2. 郭荣荣, 陈亮, 王超, 等. 人体微生物组与精准医疗[J]. 中国科学: 生命科学, 2019, 49(2): 134-145.
3. 秦俊杰, 薛宇, 苏志熙, 等. 大数据驱动的微生物组研究及应用[J]. 生物工程学报, 2022, 38(12): 4505-4522.
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