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숙주 관련 미생물 군체에서 집단 간 상호작용의 본질을 이해하는 것은 장 점유, 교란에 대한 반응 및 건강과 질병 간의 전환을 이해하는 데 중요합니다. 이러한 상호작용을 특성화하는 것은 이러한 군체의 복잡성과 집단이 배양될 수 있더라도 그들의 인 비트로 및 인 비보 표현형이 상당히 다르다는 관찰로 인해 복잡해집니다. 동적 모델은 계산 시스템 생물학의 초석이며, 계산 시스템 생물학자들의 주요 목표 중 하나는 고속 데이터에서 생물학적 네트워크(즉, 네트워크 추론)를 재구성하는 것입니다. 이러한 계산 모델이 생물학을 반영할 때, 이는 검증 가능한 가설을 생성할 기회뿐만 아니라 인 비보 또는 인 비트로에서 비현실적이거나 실행 불가능한 실험을 수행할 수 있는 기회를 제공합니다. 우리는 통계적 접근 방식과 일반 미분 방정식 시스템을 사용하여 마우스 미생물 군체에 대한 시계열 데이터를 모델링했습니다. 밀집한 시계열 데이터를 얻기 위해, 우리는 전통적으로 사육된 동물의 맹장 내용을 식민지화한 무균 쥐의 대변에서 분리한 DNA로부터 16S 리보솜 RNA (rRNA) 유전자를 염기서열 분석했습니다. 모델링 결과는 커뮤니티 내에서 서로간의 상호작용이 부족함을 시사했습니다. Bacteroidetes의 구성원 중 가까운 관련 쌍의 집단이 기생적 상호작용을 보일 증거가 있었습니다. Firmicutes의 경우 모든 상호작용이 경쟁적이었습니다. 이러한 결과는 향후 동물 및 인 실리코 실험을 제안합니다. 우리의 모델링 접근 방식은 다른 시스템에 적용되어 건강과 질병에 관련된 군체의 역학을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.
Marino et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.