Challenges in microbial ecology: building predictive understanding of community function and dynamics

生物 功能(生物学) 生态学 微生物生态学 功能生态学 微生物种群生物学 生态系统 进化生物学 遗传学 细菌
作者
Stefanie Widder,Rosalind J. Allen,Thomas Pfeiffer,Thomas P. Curtis,Carsten Wiuf,William T. Sloan,Otto X. Cordero,Sam P. Brown,Babak Momeni,Wenying Shou,Helen Kettle,Harry J. Flint,Andreas F. Haas,Béatrice Laroche,Jan‐Ulrich Kreft,Paul B. Rainey,Shiri Freilich,Stefan Schuster,Kim Milferstedt,Jan Roelof van der Meer
出处
期刊:The ISME Journal [Springer Nature]
卷期号:10 (11): 2557-2568 被引量:730
标识
DOI:10.1038/ismej.2016.45
摘要

Abstract The importance of microbial communities (MCs) cannot be overstated. MCs underpin the biogeochemical cycles of the earth’s soil, oceans and the atmosphere, and perform ecosystem functions that impact plants, animals and humans. Yet our ability to predict and manage the function of these highly complex, dynamically changing communities is limited. Building predictive models that link MC composition to function is a key emerging challenge in microbial ecology. Here, we argue that addressing this challenge requires close coordination of experimental data collection and method development with mathematical model building. We discuss specific examples where model–experiment integration has already resulted in important insights into MC function and structure. We also highlight key research questions that still demand better integration of experiments and models. We argue that such integration is needed to achieve significant progress in our understanding of MC dynamics and function, and we make specific practical suggestions as to how this could be achieved.

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