数值分类法

数值分类法是一种基于数值分析的微生物鉴别方法，通过计算机技术将待分类的微生物按照其性状的相似程度进行归类。

原理及步骤

数值分类法的主要分类原则包括：①平等对待每一个性状，以避免分类者的主观偏见；②尽可能多地使用性状，以便更好地揭示分类单位之间的实际关系；③根据性状的相似度将其归为相同的分类单元。

在数值分类过程中，分类对象可以是菌株、种或属，称为操作分类单位。为了获得更客观和精确的分类结果，应该选择尽可能多且广泛的性状，通常不少于50个，最多可达数百个。这些性状可以涵盖形态学、生理生化学、生态学、免疫学和遗传学等多个方面。

将观测到的性状转化为计算机能够识别和处理的符号，如正负号或数字。对于缺少资料或不确定的情况，可以用“NC”表示。对于定量或多态性状，可以采用加权递增编码法将其转换为多个三态性状。最终形成的性状矩阵会被输入计算机。

相似度系数用于衡量两个分类单元的整体相似程度，它基于每个性状的相似程度来计算。最简单的计算方法是统计相同性状的数量。计算公式为：S = NS / (NS + ND)，其中NS表示相同性状的数量，ND表示不同性状的数量。

根据相似度系数对分类单元进行系统聚类，得到相似度矩阵，即S矩阵。例如，对10个菌株进行数值分类后，可以通过系统聚类得到S矩阵，其中相似度以百分数表示。

通过对矩阵的重新处理，可以得到新的矩阵，进而转换为反映分类单元之间关系的树状图。数值分类得到的表观群通常与传统的分类单元相一致。约75%相似度的表观群被视为同一种，而相似度超过65%的则可能属于同一属。

数值分类法原则.华南师范大学生命科学学院.2024-11-04

微生物鉴别方法—数值分类法.微生物鉴别方法—数值分类法.2024-11-04