ISME/Cohesion：一种量化微生物群落连通性的方法

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ISME/Cohesion：一种量化微生物群落连通性的方法

2023-10-01 13:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

ISME/Cohesion：一种量化微生物群落连通性的方法群落连通性植物与根际微生物生态 2021-04-14 1331

　　摘要

　　预测微生物群落动态的能力落后于这些系统中可用的数据量。大多数预测模型仅使用环境参数，尽管长期的生态学文献表明群落复杂性也应该是一个信息参数。因此，我们假设整合关于群落复杂性的信息可能会提高微生物模型的预测能力。在这里，我们提出了一个新的度量标准，称为群落“Cohesion”，它量化了微生物群落的连接程度。我们使用Cohesion指标分析了六个长期(10年以上)微生物数据集，并使用分类群绝对丰度可用的数据集验证了我们的方法。作为指标的一个案例研究，我们表明群落Cohesion是美国威斯康星州门多塔湖浮游植物群落之间Bray-Curtis(R2=0.47)的一个强有力的预测因子。我们的Cohesion指标优于使用长期采样计划中收集的所有可用环境数据构建的模型。Cohesion与BC不相似性强烈对应的结果在六个长期时间序列中是一致的，包括五个浮游植物数据集和一个细菌16S rRNA基因测序数据集。我们在这里解释我们的内聚度量的计算以及它们在微生物生态学中的潜在用途。

　　背景

　　现阶段微生物群落测序数据很多，但是微生物模型预测缺乏且不精准。群落的复杂程度应该影响群落动态。复杂性指的是食物网中连接的数量和强度。而整合关于微生物群落复杂性的信息可以提高这些群落的预测能力。Cohesion与BC的相关性展示了我们的Cohesion指标如何用于预测群落动态。Cohesion克服了前面两个障碍：1.数据的完整性（所有分类数据的使用）2.“相对化的”或“组成性的”数据集，绝对数据集和相对数据集的分类单元相关值不同。与现有的旨在识别重要的成对交互的相关检测方法相比，我们的Cohesion度量在群落水平评估连通性。用原始丰度数据可用的数据集开发这个工作流，并在使用相对化数据集时使用这些原始丰度来验证我们的方法。

　　Cohesion简单来说就是计算了正负相关性，减去零期望的相关性，再乘以其相对丰度。

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　　将样本中分类群的相对丰度乘以它们相关的连通性值，并对这些乘积求和。这个凝聚指数可以用数学方法表示为除去稀有分类群后群落中n个分类群的贡献之和(方程1)。因此，强关联分类群相对丰度高的群落具有较高的群落Cohesion。对于负Cohesion，该指数以-1-0为界，对于正Cohesion，该指数以0-1为界。

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　　零模型如下：

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　　两个例子

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　　1.高环境胁迫有高的负：正Cohesion，负：正Cohesion的群落更稳定。(ISME/环境胁迫破坏微生物网络)

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　　2.正Cohesion是由两两正相关产生的，可以反映样本中合作行为的程度，而负Cohesion可以表明群落成员之间竞争行为的程度。随着时间的推移，正内聚力在变暖的情况下显著增加(P = 0.013)。在变暖(r > 0.83，P ≤ 0.05)的情况下，观察到正内聚力和各种网络复杂性指数之间有很强的相关性，这表明变暖可以增强分类单元的连通性，从而增强可能的生物相互作用。(文献解读｜NCC：气候变暖增强微生物网络的复杂性和稳定性)

　　计算

　　正负Cohesion计算代码在原文补充材料中可以找到，由于零模型运行时间过长，建议在服务器条件下运行。

参考资料下载

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