Новая эффективная модель бактерий снижает вычислительные затраты

Ученые из Ньюкасла разработали эффективную модель для отслеживания реакции бактерий на токсичные химические вещества и питательные вещества.

Модель помогает объяснить, как бактерии реагируют в таких средах, как океаны или почва, где химические сигналы (питательные вещества или загрязнители) могут быстро меняться. Лучшее понимание этой популяционной динамики необходимо для защиты экосистем, зависящих от бактерий и становящихся более уязвимыми из-за загрязнения и изменения климата.

Примеры из природы включают патогенные бактерии в теле человека, где уровень химических веществ может быстро меняться, и бактериям нужно уплывать от токсичных для них веществ, например, антибиотиков (отрицательный хемотаксис). В почве бактерии также должны находить сахара, выделяемые корнями растений (положительный хемотаксис), концентрация которых меняется со временем, так как корни выделяют сахара только в определенное время суток.

В то время как старые модели рассматривали только реакцию бактерий на химические изменения в пространстве, новое исследование показывает, что изменения во времени (появление или исчезновение химических веществ) также влияют на движение бактерий.

Опубликованная в журнале Philosophical Transactions of the Royal Society A, новая модель позволяет описывать популяции бактерий с меньшими вычислительными затратами и, следовательно, с меньшим углеродным следом, чем предыдущие модели.

Ведущий автор исследования, аспирант Джейсон Бэйнс из Школы математики, статистики и физики Ньюкаслского университета, поясняет: «Предыдущие модели, моделирующие бактерии индивидуально, могут описывать эту динамику, но с очень высокими вычислительными затратами и на меньших популяциях. Наша модель достигает этого с гораздо меньшими затратами, моделируя популяцию в целом. Это важно, потому что эти модели должны быть доступны всем исследователям на переднем крае микробиологии, которые не всегда имеют доступ к большим вычислительным ресурсам».

Руководитель исследования доктор Отти Кроузе добавил: «Бактериальные сообщества в окружающей среде состоят из огромного числа особей. Моделирование даже части из них было бы невозможно даже для самых мощных компьютеров. Наша модель позволяет моделировать большие хемотаксические популяции бактерий с низкими вычислительными затратами, что может помочь понять микробные сообщества — от почвы (стимулируя устойчивое сельское хозяйство) до человеческого тела (помогая бороться с устойчивостью к антимикробным препаратам)».