論文の概要: Prediction, Generation of WWTPs microbiome community structures and Clustering of WWTPs various feature attributes using DE-BP model, SiTime-GAN model and DPNG-EPMC ensemble clustering algorithm with modulation of microbial ecosystem health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01526v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 15:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.73866
• Title: Prediction, Generation of WWTPs microbiome community structures and Clustering of WWTPs various feature attributes using DE-BP model, SiTime-GAN model and DPNG-EPMC ensemble clustering algorithm with modulation of microbial ecosystem health
• Title（参考訳）: DE-BPモデル, SiTime-GANモデル, DPNG-EPMCアンサンブルクラスタリングアルゴリズムを用いた微生物群集の予測, 生成とWWTPのクラスタリング
• Authors: Mingzhi Dai, Weiwei Cai, Xiang Feng, Huiqun Yu, Weibin Guo, Miao Guo,
• Abstract要約: 逆伝播ニューラルネットワーク (BPNN) を用いて, 活性汚泥 (AS) の微生物組成を予測する。 また,DPNG-MCEP(Directional Position Emotional Migration Clustering)と呼ばれる新たなクラスタリングアルゴリズムを導入する。 本研究は, 微生物群集の予測と, 諸特性に基づくWWTPの分析により得られた知見から, AS群集に影響を与える要因の理解を深めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.059919783074228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Microbiomes not only underpin Earth's biogeochemical cycles but also play crucial roles in both engineered and natural ecosystems, such as the soil, wastewater treatment, and the human gut. However, microbiome engineering faces significant obstacles to surmount to deliver the desired improvements in microbiome control. Here, we use the backpropagation neural network (BPNN), optimized through differential evolution (DE-BP), to predict the microbial composition of activated sludge (AS) systems collected from wastewater treatment plants (WWTPs) located worldwide. Furthermore, we introduce a novel clustering algorithm termed Directional Position Nonlinear Emotional Preference Migration Behavior Clustering (DPNG-EPMC). This method is applied to conduct a clustering analysis of WWTPs across various feature attributes. Finally, we employ the Similar Time Generative Adversarial Networks (SiTime-GAN), to synthesize novel microbial compositions and feature attributes data. As a result, we demonstrate that the DE-BP model can provide superior predictions of the microbial composition. Additionally, we show that the DPNG-EPMC can be applied to the analysis of WWTPs under various feature attributes. Finally, we demonstrate that the SiTime-GAN model can generate valuable incremental synthetic data. Our results, obtained through predicting the microbial community and conducting analysis of WWTPs under various feature attributes, develop an understanding of the factors influencing AS communities.
• Abstract（参考訳）: 微生物は地球の生物地球化学的サイクルを支えているだけでなく、土壌、排水処理、ヒトの腸といった工学的・自然的な生態系でも重要な役割を担っている。 しかし、微生物工学は、望まれる微生物制御の改善をもたらすために、非常に大きな障害に直面している。 そこで我々は, 世界の排水処理プラント (WWTP) から採取した活性汚泥 (AS) の微生物組成を予測するために, 差分進化 (DE-BP) により最適化されたバックプロパゲーションニューラルネットワーク (BPNN) を用いた。 さらに,DPNG-EPMC(Directional Position Nonly Emotional Preference Migration Clustering)と呼ばれる新たなクラスタリングアルゴリズムを導入する。 本手法を用いて,WWTPのクラスタリング解析を行った。 最後に、Simisal Time Generative Adversarial Networks (SiTime-GAN)を用いて、新規な微生物組成と特徴属性データを合成する。 その結果,DE-BPモデルは微生物組成の予測に優れることを示した。 さらに, DPNG-EPMCは, 各種特徴量に基づくWWTPの解析に適用可能であることを示す。 最後に、SiTime-GANモデルが貴重なインクリメンタルな合成データを生成できることを実証する。 本研究は, 微生物群集の予測と, 諸特性に基づくWWTPの分析により得られた知見から, AS群集に影響を与える要因の理解を深めた。

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