科学家深入研究微生物组如何应对人为压力源

俄勒冈州立大学的科学家们获得了300万美元的国家科学基金会拨款，用于研究微生物群落如何应对人为压力，以及这些反应如何与寄居这些微生物的人、植物和动物的健康相关。

俄勒冈州立大学微生物学教授丽贝卡·维加·瑟伯(RebeccaVegaThurber)说：“我们想确定微生物组如何对气候变化和暴露于环境化学物质导致的水温升高等事件做出反应。”“目标是开发框架来预测宿主-微生物组的相互作用如何对环境变化做出反应，这对优化管理人类、野生动物、牲畜和农业植物的健康具有巨大的影响。”

除了VegaThurber之外，获得资助的研究人员还包括俄勒冈州立工程学院机器学习专家XiaoliFern、微生物生态学家RyanMueller、计算生物学家MaudeDavid和微生物组系统生物学家ThomasSharpton。

研究人员旨在开发机器学习方法，以揭示微生物组的一般特性，这些特性决定了它们对人为压力的敏感性或弹性。

“因此，我们希望我们的工作能够推进工具的开发，以改善对脆弱野生动物种群的检测，包括海草、珊瑚和鱼类，”穆勒说。

这项工作建立在俄勒冈州立大学在新兴微生物组研究领域的研究组合之上。

例如，一年前，Sharpton的实验室发表了一篇关于人类微生物组可能影响人们健康的功能的论文。此前，他的实验室探索了狗的肠道微生物组组成与攻击性之间的联系。

大卫是194万美元赠款的一部分，用于寻找人类微生物组与自闭症谱系障碍之间可能的联系，并探索了使用人工智能来描述微生物之间的相互作用。

VegaThurber实验室发表了关于珊瑚及其宿主微生物共同进化的研究，以及“安娜卡列尼娜原则”的微生物版本——生活在每个人体内的细菌群落在时间好的时候非常相似和稳定，但是当压力进入等式时，这些社区的反应会因人而异。

这一原则得名于19世纪俄罗斯作家列夫·托尔斯泰(LeoTolstoy)的小说《安娜·卡列尼娜》(AnnaKarenina)的开篇：“所有幸福的家庭都是相似的;每个不幸的家庭都有自己的不幸。”

“对于微生物组如何响应变化以及这些变化如何改变宿主的健康轨迹的潜在过程，科学家们仍然知之甚少，”大卫说。“为了改变对干扰如何影响植物和动物微生物组的理解，我们将通过从公共数据集中学习微生物与微生物之间的关系来应用人工智能方法，并建立模型并将其应用于海草、珊瑚和斑马鱼的一系列实验。”

模型水生生物的微生物组将面临三种压力源的挑战：抗生素、温水和病原体感染。

“然后将开发建模方法来确定影响压力反应的微生物组的普遍特性，而不管微生物群落的特定扰动或生态环境如何，”Fern说。“我们称它们为与系统无关的微生物组测量或SAMM，它们将包括常见的生态指标，以及使用人工智能算法开发的新指标。”

此外，将测量宿主特征以模拟干扰之前、期间和之后的宿主-微生物组相互作用，以了解相互作用与宿主生理学的关系。

“这个项目的独特之处在于，它测量宿主微生物组系统如何随着时间的推移对干扰做出反应并从干扰中恢复，考虑多种生态相关干扰之间的相互作用，并整合跨系统的结果以揭示可概括的趋势，”夏普顿说。“我们希望我们的工作能够对人类活动如何通过微生物组影响野生动物产生基本见解。希望这些努力将有助于管理或操纵微生物组以缓冲其宿主免受人类活动影响的未来。”

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