微生物群落或微生物组对于通过地球上最广泛使用的生物技术过程(生物废水处理)维护人类和环境健康至关重要。

然而，该过程本身会不断变化，难以长期维持，并排放大量温室气体。因此，迫切需要预测其复杂微生物组的行为，以更好地控制该过程并改进其工程。

卢森堡系统生物医学中心(LCSB)和卢森堡大学生命科学与医学系系统生态学小组的研究人员及其国际合作者现已开发出一种新颖的建模方法，可以预测此类微生物的动态和功能未来几年的社区。

该研究文章发表在《自然生态与进化》杂志上，并附有相应的研究简报。

废水处理厂是重要的基础设施，通过水卫生保护人类和环境健康。然而，它们是高度复杂的系统，可能难以管理。

迫在眉睫的挑战之一是如何准确预测驱动处理过程的微生物群落的动态，这对于更好地控制处理过程并使其可持续发展至关重要。在最新的研究中，一组研究人员通过开发一个新的框架来正面解决这个问题，以便在未来三年内准确地做出此类预测。

在他们的工作中，研究人员利用了一组独特的样本，这些样本是在一年半的时间里每周在希夫朗(卢森堡)的废水处理厂收集的。然后，他们对每个样本生成了广泛的高分辨率分子数据(“元组学”)，并将其与为该地点收集的环境信息相结合。

元组学使科学家能够同时研究微生物群落的整个基因组、转录组和蛋白质组，从而全面了解微生物群落如何发挥作用以及与其环境相互作用。该出版物的第一作者FrancescoDelogu博士解释说：“元组学数据以复杂的细节涵盖了处理厂中已知和未知的广泛微生物的丰度、活性和代谢信息。”。

利用数学和统计模型，研究人员能够将大量数据减少到仅17个基本信号。这些信号代表了微生物群落的关键驱动因素，因此可用于预测未来几年其组成和活动。

这种方法可用于预测潜在问题(例如泡沫或病原体出现)可能发生的时间和地点，并允许采取对策。“为了整合不同层次的信息，我们采用了严格的方法来提取一段时间内的相关信息。我们使用了尖端的分析方法，包括来自Meta/Facebook的Prophet开源预测工具，并通过以下方法验证了我们预测的准确性：额外的样本，”德洛古博士说。

“根据我们的工作，驱动生物废水处理的微生物组不再是一个黑匣子，”该研究的合著者、系统生态学小组前成员、英国大学GMGM实验室研究员ÉmilieMuller博士解释道。斯特拉斯堡和法国国家科学研究中心。

“这一策略现在可以应用于其他生态系统，无论是人类肠道微生物组还是面临干扰的原始环境中的微生物群落。这对于预测微生物生态系统及其如何受到全球环境变化的影响高度相关。”

这种新方法对废水处理的未来和一般依赖微生物组的生物技术过程具有许多重要影响。预测并避免生物废水处理厂出现问题的能力可以提高其可持续性和效率，降低成本和环境影响。

这种新方法还可以促进新的、更有效的处理策略的开发，提高处理水的整体质量，并为更健康的环境做出贡献。此外，这些结果可能会对其他领域产生影响，例如生物能源生产和环境修复。

通过更好地了解微生物对环境条件的反应，科学家可以开发出利用微生物力量的新方法。最后，同样的方法可用于预测与饮食变化、药物和环境暴露相关的人类微生物组的健康和动态。

“我们最新的研究解决了我们小组的主要目标之一：准确预测微生物组的行为。作为下一个重要步骤，我们的目标是利用我们的预测能力来合理控制废水处理厂及其他地区的微生物组，”教授总结道。PaulWilmes是该研究的资深作者，也是LCSB系统生态学研究小组的负责人。

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：