기질 전환 및 병원균 억제를 포함한 미생물 군집의 기능은 개별 종의 능력의 단순한 합으로 발생하는 것이 아니라 복잡한 종 간 상호작용을 통해 발생합니다. 이러한 기능이 개별 종과 그들 간의 상호작용에서 어떻게 발생하는지를 이해하는 것은 여전히 주요 과제로 남아 있으며, 이는 미생물 군집을 합리적으로 설계하고 제어하려는 노력을 제한합니다. 현재의 전체론적(메타오믹스) 및 환원론적(분리 또는 단일 세포 기반) 접근 방식은 이러한 emergent 미생물 군집 기능을 포착하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에, 이 연구는 하위 군집 조합을 분석하여 군집 수준의 기능에 대한 상향식 접근 방식을 가능하게 하는 중간 전략을 탐구합니다. 이 접근 방식의 유효성을 검토하기 위해, 우리는 환경 오염 물질인 아닐린을 분해할 수 있는 9개 구성원 합성 미생물 군집을 사용하여 256개의 하위 군집 조합과 그와 관련된 기능의 데이터 세트를 체계적으로 생성했습니다. 랜덤 포레스트 모델을 사용한 분석 결과, 단지 3개에서 4개의 종의 하위 군집 조합이 더 큰 군집(5-9 구성원)에서의 기능 예측을 가능하게 했습니다(Pearson r = 0.780-0.801). 예측 성능은 제한된 하위 군집 데이터에도 불구하고 견고하게 유지되어, Exhaustive 하위 군집 관찰이 실현 불가능한 보다 다양한 미생물 군집에도 적용 가능성을 시사합니다. 더구나, 이러한 간단한 하위 군집 조합에 대해 훈련된 모델을 해석함으로써 전체 군집 기능에 강력한 영향을 미치는 주요 종과 종 간 상호작용을 식별할 수 있었습니다. 이러한 발견은 하위 군집 기반 분석을 통해 복잡한 미생물 군집 기능을 기계적으로 분해하는 방법론적 프레임워크를 제공합니다.
Ishizawa et al. (Mon,)이 이 문제를 연구했습니다.