文章题目：Leveraging genomic information to predict environmental preferences of bacteria
期刊：The ISME Journal
影响因子：10.8
发表时间：2024.1
参考文献：Ramoneda J, Hoffert M, Stallard-Olivera E, et al. Leveraging genomic information to predict environmental preferences of bacteria. The ISME Journal, 2024, 18(1): wrae195.https://doi.org/10.1093/ismejo/wrae195
1. 研究背景
● 目前对细菌的环境偏好（即细菌在氧气、pH值、温度、盐度等环境条件梯度上的生长反应）的了解相对有限，这限制了预测细菌群落如何响应全球变化因素、设计有效的益生菌或指导培养工作的能力。
● 新基因组信息的生成速度比环境偏好信息快得多。虽然细菌对环境的反应可能具有高度可塑性，但环境偏好的范围可以从基因组数据中推断出来。
2. 研究目的
● 强调从基因组信息推断环境偏好的重要性，并讨论实现这一目标的潜在策略。特别地，研究突出了如何将培养独立和培养依赖的方法与基因组数据结合，发展预测模型，并强调这些方法的局限性和陷阱，以及需要解决的具体知识空白，以成功扩展我们对细菌环境偏好的理解。
3 科学问题
● 如何利用不断扩大的基因组数据库来准确推断细菌的环境偏好，并验证这些推断的准确性，以拓宽我们对大多数细菌类群环境偏好的定量理解。
4 结果与讨论
● 偶联基因组和环境偏好信息：代谢或形态学性状通常可以根据代谢途径完整性或选定基因的存在进行预测，而代谢或形态学性状通常需要有关多个性状的信息。基于基因组的方法可以有效地用于推断细菌的环境偏好，如基因组大小和tRNA序列可以预测广泛细菌的最佳生长温度；结合氨基酸组成和特定酶的细胞定位信息，以合理的准确性推断出基因组分类数据库中包含的基因组的氧、温度、pH和盐度偏好。
● 从蛋白质结构预测细菌环境偏好：基因组信息只是可用于提高我们对微生物环境偏好的理解，许多蛋白质特性无法根据基因序列直接预测。蛋白质组的氨基酸组成和热稳定蛋白质结构的最佳折叠是对温度的关键适应，给定蛋白质折叠最稳定的pH值与经验亚细胞pH值呈正相关。这意味着从氨基酸组成重建蛋白质结构可以深入了解细菌的一些最可能的环境适应。
图 1 目前培养细菌中环境偏好的定量和分类分布
图 2扩大我们对微生物环境偏好的理解的经验和预测方法。扩大我们目前对细菌环境偏好的理解需要整合基于培养和不依赖培养的方法，以利用日益可用的细菌基因组信息。
