在自然界的各種生態(tài)系統(tǒng)中，微生物以群落（即“微生物組”）的形式廣泛存在并相互作用，從而深刻地塑造著地球生物圈的功能。然而，菌群多樣性究竟是怎樣形成和演變的？它們在未來又可能發(fā)生什么樣的變化？近日，青島能源所單細胞中心提出了一種基于大數(shù)據(jù)搜索的理論模型，通過建立一個全球性的微生物組相互轉化網(wǎng)絡，來從多個尺度探索不同生態(tài)系統(tǒng)之間菌群的內在關聯(lián)與演化規(guī)律。該研究于7月13日發(fā)表于mSystems（美國微生物學會會刊）?！?/p>
全球微生物組轉化網(wǎng)絡
人類和哺乳動物的演化歷程，可通過各種地質年代遺留下來的化石及其中蘊含的古DNA來揭示。但是在漫長的時光旅程中，各種生態(tài)系統(tǒng)中菌群演化與互作的痕跡往往已湮滅殆盡。因此，如何從全球尺度上重現(xiàn)與理解微生物組間的演化途徑和互作過程，一直懸而未決。
針對這個關鍵問題，青島能源所荊功超和青島大學張玉鳳等組成的研究小組提出一個理論模型：微生物組可通過改變其內諸多物種的組合和數(shù)量比例等方式相互轉化，以適應各種生存環(huán)境與選擇壓力。因此，微生物組的演化與互作等關系，能基于其結構相似性進行推測。
基于這個模型，研究人員運用前期開發(fā)的微生物組搜索引擎（MSE; http://mse.ac.cn），基于微生物組結構的相似性高低，構建了首個全球性的“微生物組相互轉化網(wǎng)絡”(Microbiome Transition Network; MTN)。該全局性網(wǎng)絡的節(jié)點分別是177,022 例菌群樣本，包含了113億條16SrRNA序列，來自于從人體各個部位到環(huán)境中各種生境的20大類生態(tài)系統(tǒng)。
有趣的是，與現(xiàn)實中的許多網(wǎng)絡如因特網(wǎng)、金融系統(tǒng)網(wǎng)絡、社會人際網(wǎng)絡等相似，MTN也是一種無標度網(wǎng)絡（scale-free network）。此類網(wǎng)絡的典型特征是，大部分節(jié)點只和很少節(jié)點連接，而有極少的節(jié)點卻與非常多的節(jié)點連接。這種“樞紐”節(jié)點的存在，使得此類網(wǎng)絡對意外故障有強大的承受能力，但面對協(xié)同性攻擊時則顯得脆弱。因此，MTN的無標度網(wǎng)絡特性，為目前地球上微生物組的多樣性的成因與意義提供了一個全新的理論視角與原理詮釋。
令人意外的是，在MTN中，雖然微生物組的結構與其各自迥異的生態(tài)系統(tǒng)有著顯著的關聯(lián)性，但每個菌群與任一其他菌群之間平均只需要“七”步（也就是，通過六個“親戚”），便可實現(xiàn)相互轉化。因此，微生物組在全球范圍上具有其內在的同源性。這一發(fā)現(xiàn)，對于重構歷史上曾經(jīng)存在過的微生物組，或設計全新的菌群，具有指導意義。
進而，基于這一“全球微生物組社交網(wǎng)絡”，研究人員繪制出了全球尺度、單個菌群精度的“微生物組相互轉化路線圖”，從而刻畫了在不同生態(tài)系統(tǒng)內部與之間，每個微生物組最可能的演化途徑和互作過程。例如，該路線圖表明，海洋最有可能與靠近海岸的沙子和魚類等非哺乳動物交換菌群成分，而沙土和淡水則是植物和人體與自然界進行菌群交換的“門戶”。因此，這一路線圖將成為研究微生態(tài)系統(tǒng)間互作機制的新工具。
隨著全球環(huán)境的變化和人類文明的進程，每天無數(shù)的菌群結構從地球上從此消失，同時也有無數(shù)的菌群結構浮現(xiàn)出來。盡管目前只有極少的一部分新出現(xiàn)的菌群能通過元基因組測序等手段得以記錄下來，但構建全局范圍、動態(tài)更新的MTN仍然是個巨大的技術挑戰(zhàn)。得益于其長期的菌群數(shù)據(jù)積累和高效的計算比對能力，MSE能夠于數(shù)小時內、在一臺個人計算機上，針對新出現(xiàn)的菌群數(shù)據(jù)點進行MTN的全局更新。因此，運用MSE，研究人員將持續(xù)拓展與更新MTN，并開發(fā)多尺度全方位的可視化系統(tǒng)，從而為微生物組的起源、演化與互作研究提供基于大數(shù)據(jù)的理論模型和計算工具。
該工作由青島大學計算機科學和技術學院蘇曉泉教授和青島能源所單細胞中心徐健研究員合作主持完成。該研究得到了國家自然科學基金、中國科學院微生物組計劃等項目的支持。
原文鏈接：https://journals.asm.org/doi/10.1128/mSystems.00394-21
Gongchao Jing#, Yufeng Zhang#, Lu Liu, Zengbin Wang, Zheng Sun, Rob Knight, Xiaoquan Su*, and Jian Xu*. A Scale-Free, Fully Connected Global Transition Network Underlies Known Microbiome Diversity. mSystems 2021, 6:e00394-21.
