Новый подход к оценке разнообразия микробов на теле человека

Экологи обычно оценивают биоразнообразие по количеству и распространённости видов, но для микробных сообществ на теле человека этот подход неприменим: число микроорганизмов в 10 раз превышает число клеток человека-хозяина, что делает подсчёт видов практически невозможным.

Исследователи из Института Санта-Фе и других учреждений разработали новый метод, описанный 20 декабря в журнале PLOS Computational Biology.

В основе метода — филогенетическое разнообразие

Вместо идентификации видов учёные сравнили организмы по степени изменения в гене, кодирующем строительные леса для белков. Этот ген почти не менялся на протяжении тысячелетий из-за своей ключевой роли. В полученном дереве родства длина ветви отражает количество изменений в гене и степень родства организмов.

  • Традиционный подход: подсчёт общего числа видов и их распространённости.
  • Новый подход: анализ филогенетического разнообразия, учитывающего родство внутри сообщества. Он лучше коррелирует с функциональным разнообразием (ролью сообщества) и поэтому информативнее.

Ключевая метрика — распределение по длине ветвей

Метод основан на распределении обилия по длине ветвей (Edge-length Abundance Distribution), где "ветвь" — это степень генетического сходства между видами. Это позволяет количественно оценить вклад разных клад (предка и всех его потомков) в филогенетическое разнообразие.

Тестирование на теле человека

Метод протестировали на образцах с различных участков тела человека (лоб, предплечья, локти, колени, рот, нос, кишечник), получив миллионы последовательностей.

Основные результаты:

  1. Разнообразие среды обитания увеличивается с её размером по степенному закону.
  2. Этот рост разнообразия, в свою очередь, обусловлен неожиданным степенным масштабированием в распределении обилия по длине ветвей в зависимости от размера клады.

Перспективы применения

С помощью этого метода планируется охарактеризовать микробные сообщества на растениях, рыбах и в помещениях, чтобы найти оптимальный объём данных для экстраполяции тенденций в разнообразии от образцов к целым сообществам.