【生物信息】生物信息中High-Order高阶关系研究论文集锦（3）

生物信息中High-Order高阶关系研究论文集锦（3）

• 61. 宿主相关微生物群落中的信号传递机制
• 62. 生态学与生物膜中的空间结构及其合作与竞争
• 63. 微生物群落代谢产物在健康与疾病中的作用
• 64. 综合生态学中的微生物：数学模型及其应用
• 65. 基于系统的方法解析多物种微生物群落的功能性
• 66. 高阶代谢相互作用对四物种微生物群落整体活动的贡献
• 67. 动态核心微生态组分：结构、动力学及稳定性
• 68. 微生物竞争的生态与进化研究
• 69. 微生物群落生态学网络：互动关系及稳定性
• 70. 大规模复杂生物网络可行性和稳定性的随机矩阵方法分析
• 71. Google矩阵在维持结构化生态及生物网络稳定性中起关键作用
• 72. 人类皮肤上的微生物群落特征分析
• 73. 多层性生态网络特性研究
• 74. Dirichlet-多项式混合模型在生态计数数据预测中的局限性与优势分析
• 75. 双方模型在预测群落动态中的适用性探讨
• 76. 植物、细菌及其Coleopteran昆虫之间的三元相互作用机制研究
• 77. 细菌生长 arrest和持久性中 toxin-antitoxin系统的功能研究
• 78. 解构达尔文的杂草篮：考虑多重相互作用类型时互惠网络的架构及鲁棒性研究
• 79. 蛋白质激酶胰岛素样肽激活人胰岛素和IGF-1受体信号通路：宿主-微生物交互关系的新视角转变
• 80. 相互作用网揭示物种角色的关键信息及应用价值探讨

61. Signaling in Host-Associated Microbial Communities

61. 基于宿主相关的微生物群落的信号通路

62. Spatial structure, cooperation and competition in biofilms

62. 生物膜的空间结构、合作与竞争

63. Specialized Metabolites from the Microbiome in Health and Disease

63. 来自健康和疾病的微生物群的专门代谢物
    Abstract：The microbiota, and the genes that comprise its microbiome, play key roles in human health. Host-microbe interactions affect immunity, metabolism, development, and behavior, and dysbiosis of gut bacteria contributes to disease. Despite advances in correlating changes in the microbiota with various conditions, specific mechanisms of host-microbiota signaling remain largely elusive. We discuss the synthesis of microbial metabolites, their absorption, and potential physiological effects on the host. We propose that the effects of specialized metabolites may explain present knowledge gaps in linking the gut microbiota to biological host mechanisms during initial colonization, and in health and disease.
    摘要：微生物群和构成其微生物群的基因在人类健康中发挥关键作用。宿主 - 微生物相互作用影响免疫力，新陈代谢，发育和行为，肠道细菌的生态失调导致疾病。尽管微生物群变化与各种条件相关，但寄主 - 微生物群信号的特定机制仍很难实现。我们讨论微生物代谢物的合成，它们的吸收以及对宿主的潜在生理影响。我们认为，专门代谢物的作用可能解释目前在将肠道微生物群与生物宿主机制连接起来以及健康和疾病中的知识差距。

64. Synthetic Ecology of Microbes: Mathematical Models and Applications

64. 微生物的合成生态学：数学建模和应用
    Abstract：随着地球生命许多方面的天然微生物群落的作用被揭示,具有新功能的合成微生物聚生体的自下而上的工程化正在成为工程单一物种系统的有吸引力的替代方案。在这里,我们总结了最近关于合成微生物群落的工作,特别强调了环境可持续性和人类健康方面的开放挑战和机遇。接下来,我们将对数学方法进行批判性的概述,从现象学到机械学,解读管理微生物生态系统的功能、动力学和进化的原理。最后,我们展示了我们对微生物生态系统和合成生态学关键方面的发展前景,这些关键方面需要进一步发展:包括需要更多高效的计算算法、更好的经验方法与模型驱动分析整合、改进基因功能注释的重要性以及使用标准化生物标准化库作为合成社区构建模块的价值。

System学方法用于解构多物种微生物群落的功能运作

基于系统学的方法揭示多物种微生物群落的功能特性

Examining the significance of higher-order metabolic interactions on the overall activity within a four-species microbial community.

66. 高阶代谢相互作用对四物种微生物群落整体活动的贡献
    Abstract：The activity of a biological community is the outcome of complex processes involving interactions between community members. It is often unclear how to accurately incorporate these interactions into predictive models. Previous work has shown a range of positive and negative metabolic pairwise interactions between species. Here we examine the ability of a modified general Lotka-Volterra model with cell-cell interaction coefficients to predict the overall metabolic rate of a well-mixed microbial community comprised of four heterotrophic natural isolates, experimentally quantifying the strengths of two, three, and four-species interactions. Within this community, interactions between any pair of microbial species were positive, while higher-order interactions, between 3 or more microbial species, slightly modulated community metabolism. For this simple community, the metabolic rate of can be well predicted only with taking into account pairwise interactions. Simulations using the experimentally determined interaction parameters revealed that spatial heterogeneity in the distribution of cells increased the importance of multispecies interactions in dictating function at both the local and global scales.
    摘要：生物群落的活动是社区成员之间相互作用的复杂过程的结果。通常不清楚如何将这些相互作用准确地纳入预测模型。以前的研究已经显示了物种间一系列正面和负面的代谢配对相互作用。在这里，我们研究修改的具有细胞 - 细胞相互作用系数的一般Lotka-Volterra模型的能力，以预测由四个异养天然分离物组成的充分混合的微生物群落的总体代谢率，通过实验量化二，三和四物种交互。在这个社区内，任何一对微生物物种之间的相互作用都是积极的，而3个或更多微生物物种之间的高阶相互作用则微调了社区新陈代谢。对于这个简单的社区，只有考虑成对相互作用才能很好地预测代谢率。使用实验确定的相互作用参数进行的模拟显示，细胞分布的空间异质性增加了多物种相互作用在局部和全球尺度上的听写功能的重要性。

67. The dynamic core microbiome: Structure, dynamics and stability

本研究聚焦于动态核心微生物组的结构、动力学特性及其稳定性。摘要：长期微生物群的稳定性至关重要,因为持续存在的有益微生物及其相关功能确保了宿主健康.尽管它们在多样性上表现出高度多样性和动态性,但它们是否复杂到难以理解的地步？我们提出了一种方法,在接受这种复杂性的同时,能够识别出具有意义的模式:动态核心微生物组.我们研究了三年中每月采样的属于六个海绵的微生物组结构、动力学和稳定性.我们表明,微生物群的时间稳定性不是由它们的微生物群落多样性决定,而是由那些构成其核心菌群物种密度决定.高密度的核心赋予宿主抵制建立偶尔入侵物种的能力,这些海绵通过过滤性取食活动不断暴露于环境中.菌群相互作用网络的核心成员之间相互作用较弱,主要以共生与互利共生关系存在,这些关系可能共同维持宿主的功能与适应性.

68. The Ecology and Evolution of Microbial Competition

68. 微生物间的竞争生态与进化

69. The ecology of the microbiome: Networks, competition, and stability

69. 微生物组的生态：网络、竞争和稳定
    Abstract：The human gut harbors a large and complex community of beneficial microbes that remain stable over long periods. This stability is considered critical for good health but is poorly understood. Here we develop a body of ecological theory to help us understand microbiome stability. Although cooperating networks of microbes can be efficient, we find that they are often unstable. Counterintuitively, this finding indicates that hosts can benefit from microbial competition when this competition dampens cooperative networks and increases stability. More generally, stability is promoted by limiting positive feedbacks and weakening ecological interactions. We have analyzed host mechanisms for maintaining stability—including immune suppression, spatial structuring, and feeding of community members—and support our key predictions with recent data.
    摘要：人类的肠道内有一个庞大而复杂的有益微生物群体，它们长期保持稳定。这种稳定性被认为对身体健康至关重要，但对其了解甚少。在这里，我们发展了一套生态学理论来帮助我们理解微生物群体的稳定性。虽然合作的微生物网络可以有效，但我们发现它们往往不稳定。直觉上，这一发现表明，当竞争抑制合作网络并增加稳定性时，主机可以从微生物竞争中受益。更一般地说，通过限制积极的反馈并削弱生态相互作用来促进稳定性。我们分析了维持稳定性的宿主机制，包括免疫抑制，空间结构和社区成员的喂养，并支持我们对最近数据的关键预测。

其可行性和稳定性在大型复杂生物网络中的表现：基于随机矩阵的方法

Feasibility and stability of large complex biological networks: a random matrix method.

The Google matrix governs the resistance to change or perturbation in complex interconnected systems in ecological and biological contexts.

Google矩阵主导层次化的生态系统网络与生物系统的稳定性

72. The human skin microbiome

72. 人类皮肤微生物群
    Abstract：Functioning as the exterior interface of the human body with the environment, skin acts as a physical barrier to prevent the invasion of foreign pathogens while providing a home to the commensal microbiota. The harsh physical landscape of skin, particularly the desiccated, nutrient-poor, acidic environment, also contributes to the adversity that pathogens face when colonizing human skin. Despite this, the skin is colonized by a diverse microbiota. In this Review, we describe amplicon and shotgun metagenomic DNA sequencing studies that have been used to assess the taxonomic diversity of microorganisms that are associated with skin from the kingdom to the strain level. We discuss recent insights into skin microbial communities, including their composition in health and disease, the dynamics between species and interactions with the immune system, with a focus on Propionibacterium acnes, Staphylococcus epidermidis and Staphylococcus aureus.
    摘要：作为人体与环境的外部界面，皮肤作为物理屏障来防止外来病原体的侵入，同时为共生菌群提供栖息地。皮肤恶劣的自然景观，特别是干燥的营养贫乏的酸性环境也有助于病原体在人类皮肤定植时面临的困境。尽管如此，皮肤是由一个多样化的微生物群落殖民。在这篇综述中，我们描述了扩增子和鸟枪宏基因组DNA测序研究，这些研究已经用于评估与皮肤从王国到菌株水平相关的微生物的分类多样性。我们讨论了皮肤微生物群落的最新见解，包括它们在健康和疾病中的组成，物种之间的动态以及与免疫系统的相互作用，重点是痤疮丙酸杆菌，表皮葡萄球菌和金黄色葡萄球菌。

73. The multilayer nature of ecological networks

73. 生态网络的多层性
    Abstract：尽管传统的网络理论未能有效捕捉复杂的生态系统特征（如多类型的互动关系、空间和时间上的动态交互以及相互关联的生态系统），但其表述框架通常未能涵盖这些复杂性层次。“多层网络”的新兴领域为扩展生态系统的分析框架提供了自然的发展方向（即能够系统地区分并建模“层内”与“层间”的连接关系）。该框架提供了广泛适用的一系列概念和工具（可被适配并应用于）生态学领域（从而促进对高维异质生态系统结构与动力学的研究）。在此基础上我们基于对现有研究的系统性回顾正式定义生态多层网络；通过分析现有数据展示其应用实例及其潜力；并讨论当前限制、未来挑战及应用前景等基础问题。将多层网络理论引入生态学领域将为探索生态系统复杂性提供了巨大潜力（并为揭示其结构与动力学机制提供了新的理论视角与实证依据）。
    摘要：尽管传统的网络理论未能有效捕捉复杂的生态系统特征（如多类型的互动关系、空间和时间上的动态交互以及相互关联的生态系统），但其表述框架通常未能涵盖这些复杂性层次。“多层网络”的新兴领域为扩展生态系统的分析框架提供了自然的发展方向（即能够系统地区分并建模“层内”与“层间”的连接关系）。该框架提供了广泛适用的一系列概念和工具（可被适配并应用于）生态学领域（从而促进对高维异质生态系统结构与动力学的研究）。在此基础上我们基于对现有研究的系统性回顾正式定义生态多层网络；通过分析现有数据展示其应用实例及其潜力；并讨论当前限制、未来挑战及应用前景等基础问题。将多层网络理论引入生态学领域将为探索生态系统复杂性提供了巨大潜力（并为揭示其结构与动力学机制提供了新的理论视角与实证依据）。

The strengths and drawbacks of Dirichlet–multinomial mixture models within the domain of ecological count data

Dirichlet-Multinomial混合模型在应对生态计数资料方面展现出显著的能力和一定的缺陷。摘要：Dirichlet-Multinomial混合模型（DMM）及其扩展为理解类群丰度的基础生态动力学提供了强大的新工具。然而，在经验数据特征捕捉方面的有效性尚不明确。在这项研究中，我们利用后验预测分布（PPD）探索无限维DMM版本的性能，在三个案例研究中包括两个扩增子宏基因组时间序列的应用中表现突出。我们避免了专注于单一分类群内的波动性变化而聚焦于联合动态的变化模式，并采用直观的方法强调模型输出的关键视角。研究结果表明，在每个案例中DMM均表现出组织数据作为生物解释框架的有效性。借助PPD我们还发现了几个异常情况这些异常情况显示出数据与模型显著偏离从而为生态学提供了有价值的见解。基于这些结论我们提出了对实地研究人员的一些建议：样本与分类群问题；相关生态波动尺度；额外生态位作为outgroups；以及可能违反生态位中立性的状况。

75. The validity of pairwise models in predicting community dynamics

75. 成对模型在群落动态预测中的有效性
    Abstract：Pairwise models are commonly used to describe many-species communities. In these models, a focal species receives additive fitness effects from pairwise interactions with other species in the community (‘pairwise additivity assumption’), and all pairwise interactions are represented by a single canonical equation form (‘universality assumption’). Here, we analyze the validity of pairwise modeling. We build mechanistic reference models for chemical-mediated interactions in microbial communities, and attempt to derive corresponding pairwise models. Even when one species affects another via a single chemical mediator, different forms of pairwise models are appropriate for consumable versus reusable mediators, with the wrong model producing qualitatively wrong predictions. For multi-mediator interactions, a canonical model becomes even less tenable. These results, combined with potential violation of the pairwise additivity assumption in communities of more than two species, suggest that although pairwise modeling can be useful, we should examine its validity before employing it.
    摘要：成对模型通常用于描述多种群落。在这些模型中，焦点物种通过与群落中其他物种的成对相互作用（‘成对可加性假设’）接受加性适应效应，并且所有成对相互作用都由单一典范方程形式表示（‘普遍性假设’）。在这里，我们分析成对建模的有效性。我们建立微生物群落中化学介导相互作用的机理参考模型，并试图推导出相应的成对模型。即使一个物种通过单一化学介质影响另一个物种，不同形式的配对模型也适用于消耗品和可重复使用的介质，错误的模型会产生定性错误的预测。对于多中介互动，规范模型变得更加不成立。这些结果，加上可能违反两个以上物种群落中的成对加性假设，表明尽管成对模拟可能有用，但我们应该在使用它之前检查它的有效性。

76. Three-way interaction among plants, bacteria, and coleopteran insects

76. 植物、细菌与鞘翅目昆虫间的多向相互作用

注：此处"interactions"替换为"interactions between insects and their plant environments"以增强表述的准确性

77. Toxin-antitoxin systems in bacterial growth arrest and persistence

细菌静止期和持久期的毒素-抗毒素系统
Abstract：Bacterial persister cells consist of a subpopulation of genetically identical, metabolically slow-growing cells that exhibit high resistance to antibiotics and other environmental stresses. Recent studies have demonstrated that gene loci referred to as toxin-antitoxin (TA) modules play a central role in the persister state. Under normal growth conditions, antitoxins effectively inhibit the activities of the toxins. In contrast, under stress conditions, the antitoxins are selectively degraded, releasing the toxins to inhibit essential cellular processes such as DNA replication and protein translation. This inhibition leads to rapid growth arrest. In this review, we highlight recent discoveries of these multifaceted TA systems with a focus on the novel mechanisms, particularly conditional cooperativity, employed to regulate cell growth and persistence. Additionally, we explore the potential applications of targeting TA systems in antimicrobial drug discovery.
摘要：细菌存活细胞包括一组基因相同、代谢缓慢生长但对抗生素和其他环境胁迫具有高度耐受性的亚群。最近的研究表明，在持续状态下被称为毒素 - 抗毒素（TA）模块的基因位点起着核心作用。在正常生长条件下，抗毒素有效地抑制了毒素的活性。相反，在压力条件下，抗毒素被选择性降解以释放毒素来抑制基本细胞过程如DNA复制和蛋白质翻译。这种抑制导致快速生长停滞。在此综述中，我们重点介绍了这些多方面的TA系统的最新发现，并重点介绍了用于调节细胞生长和持久性的新机制——有条件的协同性及其应用前景。

78. Deciphering Darwin's complex network: the structural architecture and robustness characteristics of mutually beneficial ecological networks featuring various interaction mechanisms

78. 解析达尔文纠缠网络：多种互助类型互惠网络的架构与稳定性能

The activation of human insulin and IGF-1 receptor signaling is triggered by viral insulin-like peptides, marking a significant epigenetic shift in host-microbe interactions.

79. 轰染素类胰岛素肽激活人胰岛素和IGF-1受体信号传导：宿主-微生物相互作用模式的根本性转变

80. What Can Interaction Webs Tell Us About Species Roles?

81. 关于物种角色的研究者们想知道什么呢？
    Abstract: 群体模型是一种理解网络中大范围交互模式的有用工具,但它在食物网中的应用一直受到限制,因为食物网只包含捕食者-猎物类型的相互作用。自然种群以各种方式进行相互作用,尽管已发表的生态网络只包含一种类型的相互作用信息（例如摄取、授粉）,但生态学家正在考虑结合多种相互作用类型的网络。在这里我们将群体模型扩展到带签名的有向网络如生态互动网络等案例中去应用这里我们把群体模型扩展为带签名有向图如生态互动网络等实例来加以应用为此我们研究了包含或排除特定相互作用类型对理解生态网络中物种角色的影响我们考虑了三个当前可用的相互作用网络其中两个是扩展植物共生网络并添加了草食动物和寄生虫而第三个则是扩展潮间带食物网并包含了所有可能的标志结构(+/+, -/0等)我们发现具有营养环节与非营养环节的所有相互作用下群落成员具有相似性但排除互惠关系或其他非捕食关系的影响要大得多然而在延长的植物授粉网上移除非寄生物甚至影响了那些与移除对象没有直接联系的群体通过排除少量寄生物我们就发现了这些群体这些结果表明在这一方面包括其他物种提供的信息远多于额外的相互作用我们的方法为简化基本结构提供了有用的框架使我们能够确定一般性的规律并更好地理解物种在其社区中的角色

81. 动植物互惠网络结构及影响因素

摘要：植物与传粉动物或种子传播动物所形成的互利联系对维持生物多样性具有重要意义。这种互利联系通常由几十到几百个物种组成的相互依存的复杂网络构成。随着网络分析技术的发展,这一领域得到了广泛研究。该网络表现出以下特点:(1)层次结构具有功能上的冗余性。(2)在连接数量和强度上存在不对称性,这有助于增强生物多样性的维持。(3)该网络具有模块化的特征,模块内部物种之间联系紧密,而不同模块之间联系则较为分散。影响动植物互利联系的主要因素是生态区域破碎化和外来物种入侵:前者会阻碍动植物间的互惠关系建立,从而降低植物种群恢复的能力;后者主要表现为入侵物种与本地植物在与动物形成互惠联系时的竞争,其中外来的入侵物种往往更容易与本地物种中的广义动物建立连接。群落中动植物之间的互利联系会随着时间和空间的变化而发生动态调整,其变化原因及规律有待进一步深入研究