Прогнозирование микробной «погоды»
Новые компьютерные модели позволяют ученым предсказывать изменения в популяции микробов в проливе Ла-Манш на неделю вперед.
Экологический микробиолог Джек Гилберт из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США возглавляет проект «Микробиом Земли» — инициативу по сбору и анализу ДНК бактерий, вирусов, водорослей и грибов по всему миру. Наша среда полна микробов, которые влияют на всё — от здоровья человека до изменения климата, и эти микробы постоянно меняются. Одна из целей проекта — разработать модели, способные заранее предсказывать эти колебания.
«Бактерии опосредуют всё: ваше здоровье, здоровье вашей собаки, урожай в поле, — сказал Гилберт. — Без бактерий не было бы жизни. Они существуют 3,8 миллиарда лет. Если они меняются, меняемся и мы. Мы должны это понимать».
Исследователи собрали многолетние данные о микробах, обитающих в проливе Ла-Манш. Каждое изменение эхом отзывается по пищевой цепи; обилие определенных водорослей в один сезон может повлиять на улов трески рыбаками в том же году.
Новые компьютерные модели команды, которые гораздо точнее, могут прогнозировать популяции микробов в проливе на неделю вперед с точностью около 95%.
Новые версии моделей объединяют взаимодействия множества различных вирусов, бактерий и водорослей. «Это радикальное изменение в том, как мы моделируем», — отметил Гилберт.
Предыдущие модели работали не так хорошо, потому что не учитывали сотни других видов, влияющих на численность любого одного вида микроба.
«Это как если бы вы пытались предсказать популяцию бородавочников, не учитывая при этом травы и ягоды, которыми они питаются, или популяцию львов и крокодилов, которые их едят, а также животных, которые влияют на них самих», — пояснил Гилберт.
Группа уже сотрудничает с учеными Аргонна, работающими над прогнозированием климата. Биоразнообразие влияет на климат, потому что микробы и растения участвуют в обмене углекислым газом — и, следовательно, помогают формировать будущее климата мира. Добавление действий микробов в климатическую модель приведет к более точным прогнозам.
Следующая задача, запланированная для проекта «Микробиом Земли», — построить аналогичные модели для почвы в США, и это сложнее. Пролив Ла-Манш было легче моделировать, потому что воду проще отбирать на пробу. Когда вы зачерпываете чашку воды из пролива, чтобы протестировать ее на микробы, остальная вода сразу же перемешивается. Изъятие чашки почвы создает ямку, которая не заполняется мгновенно, что меняет микробное сообщество — и это может повлиять на результаты, когда вы возвращаетесь месяц за месяцем, чтобы отобрать пробу в том же месте.
Исследование «Predicting bacterial community assemblages using an artificial neural network approach» было опубликовано в журнале Nature Methods. Гилберт работает в Аргоннской национальной лаборатории и Чикагском университете; среди других авторов статьи — Питер Ларсен из Аргонна и Дон Филд из Совета по исследованиям природной среды Великобритании. Исследование было поддержано Аргоннской национальной лабораторией через финансирование Laboratory Directed Research and Development.