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 Function-Based Selection of Synthetic Communities Enables Mechanistic Microbiome Studies 基于功能的合成群落选择使机械微生物组研究成为可能
相关领域
微生物群
选择（遗传算法）
功能（生物学）
计算生物学
生物
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生物信息学
工程类
人工智能
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| 其它 | 理解微生物与其环境之间的复杂相互作用需要稳健的模型系统，如合成群落（SynComs）。我们开发了一种功能导向的方法，通过选择在宏基因组中鉴定出的关键功能所对应的菌株来构建SynComs。该方法能够快速构建适用于任何生态系统的SynComs。为优化群落设计，我们采用了基因组尺度的代谢模型，在实验验证之前提供了菌株协同共存的计算证据。利用这一策略，我们设计了多种宿主特异性的SynComs，包括瘤胃、小鼠和人类微生物组。通过对疾病个体与健康个体中差异富集的功能赋予不同权重，我们构建了能够捕捉复杂宿主–微生物相互作用的SynComs。我们设计了一个由10个成员组成的炎症性肠病SynCom，并在无菌IL10-/-小鼠中成功诱导了结肠炎，展示了该方法在建模疾病相关微生物组方面的潜力。本研究建立了一个框架，可用于设计任何微生物生态系统的功能代表性SynComs，从而推动机制性研究。 |
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