Новый статистический подход для понимания экологии микробных сообществ

Учёные Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории разработали новую аналитическую методологию для улучшения изучения подземных микробных сообществ на участке Хэнфорд.

Суть подхода:

• Количественно оценивает влияние основных экологических процессов: селекции наиболее конкурентоспособных микроорганизмов, их перемещения в пространстве и случайных событий.
• Характеризует как измеренные переменные среды (ресурсы, температура, минералогия), так и пространственную структуру неизмеренных переменных, которые влияют на отбор таксонов или ограничивают их перемещение.

Результаты применения:

• Изменения микробных сообществ в пространстве и времени зависят от множества экологических процессов.
• Баланс между этими процессами варьируется в зависимости от геологических формаций и пространственных масштабов.
• Создана концептуальная модель микробной экологии в пределах и между геологическими формациями на участке 300 Area Хэнфорда.
• Новая методология предоставляет значительно больше экологической информации по сравнению с другими подходами.

Преимущества и перспективы:

• Методология широко применима для сравнений across пространственных масштабов, в разных экосистемах (почва, вода) и для других таксономических групп (растения, грибы).
• Позволит улучшить прогнозное моделирование пространственно-временных вариаций микробных сообществ.
• Интеграция с биогеохимическими моделями повысит точность прогнозов ключевых процессов, таких как транспорт загрязнителей или потоки парниковых газов.

Техническая основа и дальнейшее развитие:

• Метод использует эволюционные взаимосвязи между микробными таксонами, статистические рандомизации и пространственные паттерны в составе сообществ.
• Текущие исследования на участке 300 Area указывают на сильное влияние интрузии воды из реки Колумбия.
• Планируется использовать метагеномную информацию для расширения анализа от состава сообществ к их метаболическому потенциалу.
• Полученные экологические выводы лягут в основу более биологически обоснованных биогеохимических моделей, включающих пространственно-временные прогнозы потенциала biogeochemical reactions.