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大数据筛选交集,洞悉微观世界“社会关系”

作者: 数字化观察网 发布时间: 2020年06月29日 16:35:08

洪恒飞 科技日报记者 江耘

地球上大约有一千亿到一万亿种微生物。这一包含细菌、病毒、真菌以及小型原生动物等在内的生物群体,在亚马逊丛林、火山喷发口,或是大西洋海底甚至人类肠道均有分布,要全面鉴定这些微生物极具挑战性。

大数据筛选交集,洞悉微观世界“社会关系”

地球微生物组共存网络(a)及不同环境中的亚网络(b)受访者供图


地球微生物组的互联特征。受访者供图

“通过分解有机质使土壤更加肥沃,抑制并排斥过路菌群的入侵和群集,调节人体与微生物之间的平衡……微生物的功能不止于此,还影响着温室气体、绿色生产等方面,其群落组成和功能具有极高的复杂性。”不久前,浙江大学徐建明教授团队利用地球微生物组计划开源大数据,构建了全球微生物共存网络,通过对其“社会关系”的分析,首次揭示了地球多种环境中微生物组间的互联模式。该研究成果已发表在《微生物组》。

拓展“地球微生物组”的视角

2010年,美国阿贡实验室Jack Gilbert教授启动了地球微生物组计划,即收集全球微生物组的开源大数据项目,其最终目标是鉴定世界各地的20万个微生物样本,以生成一份详细的目录。

记者了解到,地球微生物组计划的第一阶段是基于扩增子测序分析微生物群落组成,相关成果已于2017年在《Nature》发表。国外研究人员通过建立由采样到数据分析的各个流程的统一标准,建立了包含27751个高质量细菌和古菌群落数据,并利用这些样本,鉴定出大约30万条独特的微生物16S rRNA序列,其中绝大多数无法在原有数据库中找到。

“这项工作体现了全球生物界的通力合作,为深入研究未知环境的微生物组构成提供了数据基础和参考依据。”徐建明介绍说。

近年来,基因测序领域取得了一系列新进展。但由于缺乏标准化的分析方法,常用分析框架又存在诸多缺陷,使微生物组的研究受到了一定限制,进而制约了人们对环境微生物基本结构的认知与发展。

徐建明告诉记者,地球微生物组计划是要建立一个不断更新的开源数据库,因此其第一阶段工作并未结束。与此同时,随着当前宏基因组技术的飞速发展,地球微生物组计划第二阶段也已开始,即建立环境宏基因组分析的统一标准流程,构建地球宏基因组参考数据。

据介绍,宏基因组即生物环境中全部微小生物遗传物质的总和,包含可培养的和未可培养的微生物的基因,目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。如何更好认识微生物的特性?以往科研人员常在微观尺度挖掘其具体特性,但有时如同盲人摸象,只能看到局部。

“微生物之间的复杂关系对微生物群落功能有重要影响,然而环境中绝大部分微生物类群都未被成功培养,我们对这些未培养的微生物暗物质的具体功能特征尚不清楚。”徐建明表示,高通量测序技术为团队探索微生物暗物质提供了有效的方法,而微生物生态网络分析则为了解微生物之间的“社会关系”网络提供了可行手段。

筛选出微生物之间的交互作用

大鱼吃小鱼、小鱼吃虾米、虾米吃浮游……食物网根据捕食和被捕食关系呈现了生物之间的相互作用,类似地,在微生物群落中,不同微生物间也存在着共生、寄生、捕食和竞争等相互作用形式。

徐建明说,厘清不同生态系统中微生物的复杂交互作用关系,具有两大挑战。一是超过95%的微生物无法人工培养,进而无法通过实验法一一甄别;二是上万种微生物之间存在几亿对相互关系,面对这样的海量数据根本无法通过传统的实验开展研究。

“地球微生物组计划对采用统一采样、测序、分析的全球最大标准化环境微生物组数据库的建立,为中外科学家研究确定了丰富的数据资源。”徐建明表示,团队科研人员通过构建微生物生态网络算法建立了一个“筛子”,筛选出微生物之间的交互作用后,又用大数据找到微生物之间的规律,并通过这种规律构建起一套统计模型进而筛出相互规律。

由此,徐建明团队通过综合分析全球多种生存环境(土壤、植物、动物、水体等)中的微生物组数据,共分为八大模块,构建了全球微生物共存网络。乍看之下,整个共存网络图就像分子结构模型,不同的是,网络内部各模块之间纵横交织、连接更为复杂。

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