1.一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据收集：收集多个时间点的儿童个体口腔样本；
数据转化：提取获得口腔样本的DNA信息，利用生物信息学方法将所述DNA信息转化为口腔微生物群落信息；
数据模型的初步构建：将获得的口腔微生物群落信息作为输入变量，利用随机森林方法，将其对年龄信息进行回归，初步构建基于口腔微生物群落信息检测生物年龄的初步数学模型；
数学模型的优化和确定：根据变量在模型的重要性程度排序，在不影响模型性能前提下简化模型变量组合，最终确定儿童个体年龄检测的模型；
儿童个体生物年龄的检测：将所需微生物群落信息作为输入变量，利用已建立的数学模型进行回归分析，获得所检测的儿童个体此时生物年龄。
2.根据权利要求1所述的一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，所述口腔样本为唾液或龈上牙菌斑样本。
3.根据权利要求1所述的一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，所述将DNA信息转化为口腔微生物群落信息包括以下步骤：
通过高通量测序手段获得DNA信息的16s RNA或全基因组信息；
针对16s RNA或全基因组信息进行从门到种水平细菌种系信息划归；
分别统计每个样品在种水平上各物种的序列数，并与该样品总体获得的序列数计算其比值，从而获取每个各物种的相对丰度。
4.根据权利要求1所述的一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，所述数据模型的初步构建，包括以下步骤：
1)将获得的口腔微生物的全部细菌种水平的组成及其相对丰度作为输入变量；
2)利用随机森林方法，将输入变量对儿童个体的年龄信息进行回归，初步 构建基于口腔微生物群落信息检测生物年龄的初步数学模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，所述数据模型的优化和确定，包括以下步骤：
1)获得初步数学模型中代表菌的种类的各个变量对模型性能的重要性程度；
2)按照变量对模型重要性程度从小到大排序，逐步减少变量数量，利用随机森林方法，进行对年龄的回归分析，获得不同变量组合的模型；
3)评价在不降低模型性能前提下的最简化变量组合，确定为年龄相关变量，从而确定最终优化模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，所述儿童个体生物年龄的检测，包括以下步骤：
1)获取儿童个体口腔样本的DNA；
2)利用生物信息学方法将DNA信息转换为口腔微生物群落信息；
3)获得儿童个体的年龄相关变量的相对丰度；
4)利用随机森林方法，将年龄相关变量的组成及其丰度作为变量，对建立的年龄检测模型进行回归分析，获得儿童个体此时的生物年龄。
7.根据权利要求1所述的一种基于口腔微生物群落获得儿童个体生物年龄的方法，其特征在于，还包括：把获得的儿童个体的生物年龄与其实际年龄进行对比，获知儿童的此时生长发育情况，即如果生物年龄低于实际年龄，则提示该儿童有由于疾病等因素导致生长发育迟缓的可能；如果生物年龄等于实际年龄，则提示该儿童生长发育情况正常；如果生物年龄高于实际年龄，则提示儿童有早熟的可能。