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【微生物数据个性化分析及挖掘系列】结构方程模型：揭示多变量间的因果关系

学术 2024-12-03 09:15 上海

高通量测序技术成本的降低和常规成熟技术的广泛普及，让数据高效且标准化的产出满足了研究者“获取数据”的基本需求，但同时，也使得标准的信息发掘基本不存在任何壁垒，直接的数据罗列展示和简单的描述性总结已无法发表科研论文，怎么才能让“沉睡的”测序数据“活起来”，怎么才能在越来越“卷”的科研界脱颖而出，获得有价值的科研方案和研究数据，成为了困扰绝大部分研究者的大难题。

•如何盘点大量的测序和生信基础数据？

•如何基于已有材料和研究目的，匹配有针对性的研究方法？

•如何层层深入、抽丝剥茧、彼此贯通、相互印证并最终对相关问题提出有建设性的回答？如何个性化地设计研究方案和展示研究结果？

这，才是考验研究人员功力的重点和难点，也是高质量文章的核心！

上海唯那生物专注于微生物研究，一直以微生物的个性化分析和方案定制服务著称，团队扎实的理论积淀和极其丰富的项目经验，已然成为了微生物研究领域的一面旗帜。

唯那生物旗下公众号“密码子实验室”持续分享微生物研究专业技能资料，“密码子学院”平台中发布了大量专业技能课程，唯那团队，一直用专业技能为科研工作者赋能！

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Part1

今天聊聊SEM分析在微生物研究中的应用。

什么是SEM？

结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，用于研究多个变量之间的复杂关系。它结合了因子分析和回归分析的特点，能够处理观测变量（直接可测量的变量，如实验数据）和潜在变量（无法直接测量但通过观测变量推测的变量，如抽象概念）之间的关系。SEM 通常以路径图的形式呈现，通过箭头表示变量之间的因果关系（直接效应或间接效应），并量化这些关系的强度和方向。

对于微生物研究者来说，数据量大、维度高、变量间相互关联是常态。SEM以其独特的因果推断能力，广泛应用于解析环境因子、微生物群落与宿主间的复杂关系。

SEM到底能做什么？

经常会有老师问到这方面的问题，譬如，

 土壤的理化性质（如pH值、有机碳、氮含量、磷酸盐等）如何直接或间接影响微生物群落的组成与功能？

 植物多样性、根系分泌物和微生物群落之间的关系？

 微生物多样性如何通过改变功能性群落（如分解者、固氮菌）间接驱动生态系统功能（如分解速率、养分循环）？

………………………………

这些问题的核心在于揭示多变量间的因果关系，而SEM正是解决这些问题的利器。

SEM不仅能整合微生物群落、环境因子和功能数据，还可以量化变量间的直接和间接影响，帮助研究者验证假设并构建复杂生态系统的因果模型。

Part2

案例解析

结构方程模型显示了植物多样性、土壤性质和植物生物量对CUE的相对重要性。

研究目标

使用结构方程模型（SEM）分析植物多样性、植物生物量、土壤性质、碳库（TOC）、细菌群落组成、微生物网络结构以及微生物生理特征（单位生物量呼吸与生长）对碳利用效率（CUE）的直接或间接影响。

主要研究结果

1. 植物多样性的作用

 直接效应：植物多样性显著增强了微生物群落之间的正向关联网络连接度和细菌群落组成。

 间接效应：通过增强微生物正向关联，促进微生物的高效生长，同时抑制过多呼吸，从而提高了 CUE。

2. 土壤性质的间接影响

土壤性质对 CUE 的影响主要是通过以下途径间接实现的：

 改变细菌群落组成；

 影响单位生物量的微生物生长；

 提高植物生物量。这表明土壤性质是碳利用效率的基础控制变量，而非直接驱动因素。

3. 碳库（TOC）的双重作用

 负效应：碳库对微生物正向关联网络的连接度产生了负面影响，可能反映了微生物群落内碳分配的权衡关系。

 正效应：碳库通过提高基质供应，促进了微生物的单位呼吸速率。

4. 呼吸与生长的差异性驱动

 单位生物量的呼吸仅受碳库（TOC）的影响。

 单位生物量的生长既受土壤性质（如pH、C/N比等），也受碳库的共同影响。这表明生长过程的驱动因素比呼吸更为复杂。

本研究通过结构方程模型系统揭示了植物多样性、微生物群落和土壤性质之间的复杂交互作用如何共同驱动土壤碳利用效率（CUE）。结果表明，植物多样性不仅直接影响微生物群落，还通过促进正向微生物关联和生物量积累间接提高CUE。这一发现为通过管理植物多样性和微生物群落来实现可持续土壤管理提供了理论依据。

SEM为微生物研究者提供了全新的研究范式，它不仅是一种统计工具，更是发现数据深层次关联和因果逻辑的关键途径。通过SEM，研究者能够：

1、精准揭示环境因子与微生物多样性间的因果路径；

2、定量评估微生物在生态系统中的功能地位；

3、区分直接效应和间接效应，揭示潜在的生态机制；

4、将土壤性质、植物特征、微生物群落结构和生态功能综合到一个模型中。

有任何相关问题，欢迎加入我们的讨论群，或直接联系唯那生物技术支持团队。

大家需要讨论或者需要我们聊的话题也可以直接和我们微信沟通。

参考文献：

Domeignoz-Horta LA, Cappelli SL, Shrestha R, Gerin S, Lohila AK, Heinonsalo J, Nelson DB, Kahmen A, Duan P, Sebag D, Verrecchia E, Laine AL. Plant diversity drives positive microbial associations in the rhizosphere enhancing carbon use efficiency in agricultural soils. Nat Commun. 2024 Sep 14;15(1):8065. doi: 10.1038/s41467-024-52449-5. PMID: 39277633; PMCID: PMC11401882.

课程推荐：

结构方程模型在微生物菌群研究中属于较为高级的应用，能够很好地展示多变量之间的关系。不过在学习各种分析之前，大家最好能够先了解微生物菌群研究的理论知识和基础分析方法，这有助于我们理解分析的结果和对研究的意义。在密码子学院中，我们发布了两个课程可以帮助大家学习和掌握微生物菌群研究的相关内容，它们主要介绍了如何基于扩增子测序数据进行微生物多样性分析、组间差异分析，以及如何快速入门多样性和宏基因组测序研究，大家感兴趣的话可以点击下方的两个链接查看：

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Part3

常见个性化分析包括以下几个类型：

1、群体进化数据挖掘

2、个体差异比较分析

3、耐药和毒力深度研究

4、泛基因组和GWAS分析

5、多组学联合分析

6、菌群相关性网络图分析

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