百歐博偉生物：研究人員已經(jīng)找到了一種方法，通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)快速查看細(xì)菌的基因組來(lái)預(yù)測(cè)細(xì)菌的環(huán)境pH偏好。在科羅拉多大學(xué)博爾德分校的專(zhuān)家領(lǐng)導(dǎo)下，這一新方法有望幫助指導(dǎo)生態(tài)恢復(fù)工作、農(nóng)業(yè)，甚至與健康相關(guān)的益生菌的開(kāi)發(fā)。
“我們知道，在任何環(huán)境中，都有大量具有重要生態(tài)功能的細(xì)菌，但它們的環(huán)境偏好往往未知，”環(huán)境科學(xué)合作研究所（CIRES）研究員、科羅拉多大學(xué)博爾德分校生態(tài)學(xué)和進(jìn)化生物學(xué)教授Noah Fierer說(shuō)?！拔覀兊南敕ㄊ抢眠@項(xiàng)技術(shù)來(lái)了解它們的自然歷史基礎(chǔ)?！?br />
CIRES訪問(wèn)學(xué)者、主要作者Joseph Ramoneda說(shuō)，了解某些細(xì)菌是否最有可能在酸性、中性或堿性環(huán)境中繁殖只是第一步。他說(shuō)：“你可以用這種方法來(lái)預(yù)測(cè)微生物將如何適應(yīng)幾乎任何環(huán)境變化。”。例如，海平面上升將更多的鹽水帶入沿海濕地。Ramoneda說(shuō)：“我們可以預(yù)測(cè)微生物將如何應(yīng)對(duì)這些環(huán)境變化?！?。
這項(xiàng)新工作今天發(fā)表在《科學(xué)進(jìn)展》雜志上，合著者包括CIRES和CU Boulder的其他人以及加拿大的同事。
微生物，包括細(xì)菌，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的功能至關(guān)重要；幫助植物生長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)湖泊中的營(yíng)養(yǎng)循環(huán)，甚至支持人類(lèi)消化。Ramoneda和Fierer說(shuō)，但通常情況下，它們不可能在實(shí)驗(yàn)室中分離和生長(zhǎng)，所以我們通常對(duì)它們知之甚少——除了它們的基因構(gòu)成。近幾十年來(lái)，基因“捕魚(yú)”技術(shù)導(dǎo)致細(xì)菌基因組數(shù)據(jù)庫(kù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
因此，研究團(tuán)隊(duì)利用了科學(xué)家對(duì)一些細(xì)菌群體的了解，這些細(xì)菌群體在一個(gè)或另一個(gè)特定的pH值下茁壯成長(zhǎng)，然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)將這些群體的環(huán)境pH偏好與其基因構(gòu)成聯(lián)系起來(lái)。這項(xiàng)工作涉及從近1500個(gè)土壤、湖泊和溪流樣本中篩選超過(guò)250000種細(xì)菌的基因組。
Ramoneda說(shuō)：“我們發(fā)現(xiàn)，僅憑基因組數(shù)據(jù)就可以推斷出它們的pH偏好。”。對(duì)于科學(xué)家來(lái)說(shuō)，這一發(fā)現(xiàn)最直接的意義之一是，它可以幫助他們生長(zhǎng)出以前從未生長(zhǎng)過(guò)的挑剔細(xì)菌群落，讓他們對(duì)使用什么pH值有一個(gè)初步的猜測(cè)。Fierer說(shuō)，要想弄清楚如何“培養(yǎng)”細(xì)菌，以便在實(shí)驗(yàn)室對(duì)其進(jìn)行研究，可能需要數(shù)年時(shí)間，而機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以使這一過(guò)程變得更加高效。
Ramoneda說(shuō)，農(nóng)業(yè)和林業(yè)專(zhuān)家還經(jīng)常添加活細(xì)菌，為生長(zhǎng)中的植物“接種”有益的細(xì)菌群落?，F(xiàn)在，他們可能會(huì)更快、更好地了解細(xì)菌的類(lèi)型，通過(guò)確保接種物適應(yīng)當(dāng)?shù)氐膒H值，這些細(xì)菌可能有助于恢復(fù)原生草原與松林，或更好地種植玉米或大豆。
接下來(lái)，該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃試圖深入了解細(xì)菌的溫度偏好，這是另一個(gè)可能涉及許多基因的復(fù)雜系統(tǒng)。例如，這可以幫助他們更好地了解變暖將如何影響土壤細(xì)菌群落。
Fierer說(shuō)：“另一種選擇是嘗試在實(shí)驗(yàn)室里種植它們，這很痛苦?！?。
這項(xiàng)工作的資金來(lái)自瑞士國(guó)家科學(xué)基金會(huì)、美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金、加拿大自然科學(xué)與工程研究委員會(huì)、美國(guó)能源部和美國(guó)農(nóng)業(yè)部。
Building a genome-based understanding of bacterial pH preferences. Science Advances, 2023; 9 (17) DOI: 10.1126/sciadv.adf8998
University of Colorado at Boulder. "Machine learning helps scientists identify the environmental preferences of microbes." ScienceDaily. ScienceDaily, 28 April 2023.
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