文章题目：Strategies for tailoring functional microbial synthetic communities
期刊：ISME-J
影响因子：10.8
发表时间：2024
关键词：合成群落 微生物生态学 微生物功能 生物信息学 高通量筛选
参考文献：Mendes R, Kruijt M, De Bruijn I et al. Deciphering the rhi
zosphere microbiome for disease-suppressive bacteria. Science
2011;332:1097–100. https://doi.org/10.1126/science.1203980
研究背景
1、微生物多样性的重要性：自然生态系统中的微生物群落具有极高的分类多样性，这些微生物在植物生长、健康以及土壤的生物地球化学循环中扮演着关键角色。它们有助于植物对营养的吸收、抵抗疾病以及适应环境压力。
2、复杂性与挑战：土壤微生物群落的复杂性使得研究者难以识别和理解哪些微生物或哪些功能对植物生长和健康最为关键。这种复杂性也给农业和生态恢复实践带来了挑战，尤其是在需要精确调控微生物群落以增强植物性能时。
研究目的
1、功能性SynComs的设计：为了简化复杂性并深入理解微生物功能，研究者设计了合成微生物群落（SynComs），这些群落可以复现自然微生物群落的关键功能，同时更易于研究和控制。
2、整合实验与计算方法：本综述的目的是提供一个框架，用于整合高通量实验和计算基因组分析，以设计出能够实现特定功能的SynComs。这种方法有助于从大量可能的微生物组合中筛选出最有效的组合。
科学问题
1、微生物选择：如何从数以万计的微生物中选择出那些在特定环境中发挥关键作用的微生物，是一个科学挑战。这需要综合考虑微生物的分类特征和功能特性。
2、功能整合：如何将微生物的相互作用、功能特征和生态位偏好等多维度信息整合到SynComs设计中，以提高群落的稳定性和功能性，是另一个关键科学问题。
实验材料和方法
1、基于分类学的设计：传统上，SynComs的设计依赖于微生物的分类学信息，如在不同样本中高丰度的微生物或与其他微生物共现的微生物。
2、基于功能的设计：随着对微生物功能潜力的认识增加，研究者开始基于微生物的功能特征（如代谢途径、分泌系统、抗真菌代谢物等）来设计SynComs。
计算框架：计算框架通过整合不同来源的数据（如宏基因组、代谢组和表型数据）来识别微生物之间的潜在联系，这对于理解微生物群落的功能和设计SynComs至关重要。
结果与讨论
1、设计策略的比较：文章比较了基于分类学和基于功能的设计策略，并讨论了它们的优缺点。基于功能的设计策略因其能够直接针对微生物的功能潜力而受到重视。
2、人工智能的应用：文章讨论了机器学习和人工智能在优化SynComs设计中的应用，这些技术可以帮助处理和分析大量数据，以预测和改进SynComs的功能。
3、概念性工作流程：文章提出了一个结合了多维数据信息和计算预测的概念性工作流程，这个流程旨在通过迭代的计算设计和实验验证来加速SynComs的开发和优化。
图1。合成共生体设计概念性工作流程。（a）高通量计算的合成共生体设计与验证。通过实验/计算策略首先确定孤立个体和群落水平的功能特性。然后使用迭代的设计-测试-学习循环将这些特性矩阵用于高通量合成共生体的生成和验证。（b）高通量合成共生体筛选与基于ML的分析。生成的合成共生体将通过自动化的高通量表型平台进行重组和表型筛选。观察到的表型数据以及相关的元组学数据（如根际转录组数据）可用作（扩展的）训练数据，用于基于ML的分析，以获得对宿主-微生物相互作用的更深入理解，并设计出越来越有效和稳定的合成共生体。
图 2 。设计合成微生物群落以揭示微生物组相关的表型。通常从具有感兴趣表型的宿主开始，通过使用组学数据和/或表型分析来分离和鉴定细菌菌株。基于分类学或功能特性，设计合成微生物群落，以减少社区复杂性，可用于研究所研究表型的机制决定因素。由BioRender.com创建。
