基于贝壳元素分析的腹足纲动物分类鉴定方法

本发明涉及海洋生物，特别涉及基于贝壳元素分析的腹足纲动物分类鉴定方法。

背景技术：

1、腹足纲是软体动物中最大的一个纲，数量种类在动物界中仅次于节肢动物门中的昆虫纲，分布很广，海水、半咸水、淡水及陆地均有，数量丰富、种类繁多且不乏非常相似的贝类(kim，2006)，常见的如蜗牛、田螺、海螺等。腹足类多营活动性生活，头部发达，具眼、触角。足发达，叶状，位腹侧，故称腹足类。足具足腺，为单细胞粘液腺。体外多被一个螺旋形贝壳，故又称单壳类(univalvia)或螺类，有些种类为内完或无壳。腹足类的贝壳形态为分类的重要依据。

2、腹足纲动物主流的分类手段是依赖形态学观察鉴别，但此方法存在一定的主观性，且结果时常与分子生物学手段相矛盾(ricardo et al.,2015；cusa et al.,2022)。此外，使用分子生物学手段鉴定物种对样本要求高，一些缺少软体组织或组织降解的样品无法采用分子生物学方法进行检测。使用dna条形码也有其受限的因素，因为并非所有的碱基变化都会形成新物种。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明的目的在于提出基于贝壳元素分析的腹足纲动物分类鉴定方法，有助于降低分类人员主观因素和贝壳生长环境对贝壳形态对分类结果的影响，准确率高。

2、本发明为实现技术目的采用的技术方案为：

3、基于贝壳元素分析的腹足纲动物分类鉴定方法，包括如下步骤：

4、s1.利用激光烧蚀电感耦合等离子体质谱仪(la-icp-ms)测量腹足纲动物贝壳中的55种微量元素含量；

5、s2.基于单因素方差分析(anova)筛选出显著性差异(p＜0.05)的24种微量元素；

6、s3.根据24种微量元素进行逐步线性判别分析(s-lda)，并采用随机森林分类方法进行分类。

7、进一步地，步骤s1中，对腹足纲动物贝壳的内缘和外缘分别取样，包括：去除腹足纲动物的软组织，洗净晾干后，在离贝壳壳顶最近的螺层，用电钻打磨出长度/直径为1-2cm左右的贝壳小片。

8、进一步地，步骤s1中，激光剥蚀束斑为44μm，频率5hz；单矿物微量元素含量处理中采用玻璃标准物质bhvo-2g，bcr-2g和bir-1g进行多外标无内标校正；每个时间分辨分析数据包括大约20-30s空白信号和50s样品信号。

9、进一步地，步骤s1中，所述55种微量元素为li、be、b、na、mg、al、si、p、k、ca、sc、ti、v、cr、mn、fe、co、ni、cu、zn、ga、rb、sr、y、zr、nb、mo、cd、sn、sb、cs、ba、la、ce、pr、nd、sm、eu、gd、tb、dy、ho、er、tm、yb、lu、hf、ta、w、hg、tl、bi、pb、th、u。

10、进一步地，步骤s2中，所述24种微量元素为li、b、na、mg、si、p、k、ca、v、mn、fe、ni、sr、y、cd、ba、la、ce、pr、nd、gd、tm、tl、pb。

11、进一步地，步骤s3中，根据24种微量元素对腹足纲贝壳内缘、外缘和内外缘混合数据三个角度分别进行逐步线性判别分析。

12、进一步地，步骤s3中，在s-lda模型中，24种微量元素的含量作为变量被逐步的输入，并基于威尔克斯λ值标准建立判别函数。

13、更进一步地，步骤s3中，建立的判别函数为：

14、function 1＝0.774b-0.540na+0.689p-0.024fe–0.696ce+0.826pb；

15、function 2＝-0.301b+0.940na+0.074p-0.146fe+0.100ce+0.240pb；

16、function 3＝-0.045b+0.345na+0.058p+0.914fe–0.442ce–0.125pb；

17、function 4＝0.609b+0.414na-0.042p-0.012fe+0.456ce–0.896pb；

18、function 5＝0.084b+0.151na-0.240p+0.400fe+0.808ce+0.134pb；

19、function 6＝-0.328b+0.008na+0.893p+0.304fe+0.133ce–0.016pb。

20、进一步地，步骤s3中，所述随机森林分类方法包括：将24种微量元素分为训练集和测试集，随机选取每组的4/5作为训练集，剩下的1/5作为测试集，使用r包“randomforest”来测试。

21、进一步地，所述腹足纲动物分别为斑凤螺、黑口凤螺、篱凤螺、蝎尾蜘蛛螺、蜘蛛螺、大马蹄螺、塔形扭柱螺、红口土发螺、金口蝾螺、大尉芋螺、焦棘螺。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

23、本发明提供的腹足纲动物分类鉴定方法，有助于降低分类人员主观因素和贝壳生长环境对贝壳形态对分类结果的影响，基于贝壳24种微量元素含量、采用逐步线性判别分析和随机森林分类两种方法进行分类鉴定的准确率可达到97％，可适用于研究贝壳元素沉积机理、环境监测和制定食品安全相关法规的科学依据。

1.基于贝壳元素分析的腹足纲动物分类鉴定方法，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1中，对腹足纲动物贝壳的内缘和外缘分别取样，包括：去除腹足纲动物的软组织，洗净晾干后，在离贝壳壳顶最近的螺层，用电钻打磨出长度/直径为1-2cm左右的贝壳小片。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤s1中，激光剥蚀束斑为44μm，频率5hz；单矿物微量元素含量处理中采用玻璃标准物质bhvo-2g，bcr-2g和bir-1g进行多外标无内标校正；每个时间分辨分析数据包括20-30s空白信号和50s样品信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1中，所述55种微量元素为li、be、b、na、mg、al、si、p、k、ca、sc、ti、v、cr、mn、fe、co、ni、cu、zn、ga、rb、sr、y、zr、nb、mo、cd、sn、sb、cs、ba、la、ce、pr、nd、sm、eu、gd、tb、dy、ho、er、tm、yb、lu、hf、ta、w、hg、tl、bi、pb、th、u。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2中，所述24种微量元素为li、b、na、mg、si、p、k、ca、v、mn、fe、ni、sr、y、cd、ba、la、ce、pr、nd、gd、tm、tl、pb。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤s3中，根据24种微量元素对腹足纲贝壳内缘、外缘和内外缘混合数据三个角度分别进行逐步线性判别分析。

7.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤s3中，在s-lda模型中，24种微量元素的含量作为变量被逐步的输入，并基于威尔克斯λ值标准建立判别函数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤s3中，建立的判别函数为：

9.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，步骤s3中，所述随机森林分类方法包括：将24种微量元素分为训练集和测试集，随机选取每组的4/5作为训练集，剩下的1/5作为测试集，使用r包“randomforest”来测试。

10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述腹足纲动物分别为斑凤螺、黑口凤螺、篱凤螺、蝎尾蜘蛛螺、蜘蛛螺、大马蹄螺、塔形扭柱螺、红口土发螺、金口蝾螺、大尉芋螺、焦棘螺。