随着我国经济的高速发展,牛肉消费需求快速增长。相比之下,肉牛产业的发展相对缓慢。牛作为单胎动物,其繁殖周期长、群体扩繁速度慢,这成为肉牛产业发展的瓶颈之一。微生物对母牛的生殖系统有重要的影响,如病原菌感染可导致母牛生殖障碍。为深入了解母牛繁殖过程中,子宫颈和粪便菌群的动态变化及其对母牛繁殖产生的作用。本论文基于16S rRNA基因和内部转录间隔区（ITS）测序对母牛子宫颈部位和粪便中的细菌和真菌开展研究。同时,探索了使用母牛的子宫颈和粪便菌群构建机器学习模型预测母牛的受胎率。主要结果如下:（1）采集20头青年母牛配种前子宫颈拭子样本和粪便样本,使用Illumina Miseq平台对真菌ITS高变区进行测序。通过比较妊娠组和空怀组配种前真菌菌群alpha和beta多样性,发现子宫颈和粪便真菌菌群多样性与母牛配种结果皆不相关（P>0.05）。分别基于生殖道和粪便真菌菌群结构信息构建随机森林模型,粪便真菌预测母牛配种结果的准确性（AUC=0.86）高于生殖道（AUC=0.65）。（2）采集68头青年母牛（妊娠组56头,空怀组12头）配种前粪便样本,并使用Illumina Miseq平台进行16s rRNA基因V4区测序。多样分析发现,妊娠组和空怀组的alpha和beta多样性差异不显著（P>0.05）。基于母牛粪便细菌菌群构建随机森林模型预测母牛受胎率,准确率达到93.01%。额外的31份配种前粪便微生物16s rRNA基因高通量测序数据被作为验证数据。比较了两次试验数据的菌群多样性,结果表明两者的alpha多样性差异不显著,但beta多样性差异极显著（P<0.001）。将两次试验数据合并构建随机森林预测模型,新的随机森林预测模型准确率达到90.5%（AUC=0.905）。（3）对本实验室已公开发表的数据进行分析,包括配种前（N=72）、孕早期（N=72）、孕中期（N=72）和孕后期（N=56）子宫颈微生物16s rRNA高通量测序数据。基于生物信息学分析方法研究母牛繁殖周期内子宫颈菌群的动态变化。同时,使用母牛配种前的菌群结构信息,构建随机森林模型预测母牛的配种结果。在四个阶段中,妊娠组和空怀组间的alpha多样性和beta多样性（Shannon和Observed OTUs）差异都不显著（P>0.05）。而四个阶段之间的alpha多样性差异显著（P<0.05）,并呈现先升高后降低的趋势。使用配种前子宫颈菌群相对丰度信息构建随机森林分类模型,预测配种结果的准确率为84.9%（AUC=0.849）。（4）采集20头青年母牛配种前粪便样本（空怀组10头,妊娠组10头）进行鸟枪法宏基因组测序,基于生物信息学分析研究妊娠母牛和空怀母牛粪便微生物组成和功能基因组成差异。配种前母牛粪便微生物主要由细菌（64.67%）和古菌（34.87%）组成。Lef Se分析结果显示马红球菌（Rhodococcus equi）是导致母牛配种失败的潜在致病菌。基于宏基因组基因簇信息构建随机森林模型预测模型,预测母牛受胎率的准确率为84%。（5）选择基因密度、基因长度分布、转录本数量、转录本长度分布、外显子数量分布及转录本UTR区注释等6个基因组注释信息统计描述指标,设计并开发基因组注释信息的可视化软件,用于微生物基因组注释信息的可视化。使用python语言开发在线可视化软件（GFFview）,并部署在云服务器上,供用户免费使用。本研究通过16s rRNA基因测序手段,揭示了母牛生殖道菌群在妊娠周期内的动态变化规律,为认识母牛生殖道、粪便菌群与母牛繁殖的关系提供理论支持。此外,建立并比较5个随机森林模型,证明母牛粪便细菌的预测准确性最高。该研究结果对优化母牛繁殖管理具有重要的实践意义。