自然界中,大多數(shù)微生物存在于復(fù)雜多樣的群落生態(tài)系統(tǒng)中,它們相互影響并交織在一起,共同維持微生態(tài)系統(tǒng)的生物功能和生態(tài)角色。如何準(zhǔn)確可靠地從這些群落生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)重要的微生物交互關(guān)系,是近年來研究的熱點。其中發(fā)現(xiàn)高階微生物交互關(guān)系并研究其對生態(tài)系統(tǒng)功能的影響,則是一個具有重要意義的新方向。本文整合宏基因組測序技術(shù)得到的微生物豐度數(shù)據(jù)、系統(tǒng)發(fā)育樹及其代謝網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等多組學(xué)數(shù)據(jù),開發(fā)了基于路徑提取的策略用來識別和預(yù)測微生物種間交互關(guān)系,并發(fā)現(xiàn)微生物之間的高階交互關(guān)系。主要貢獻如下:第一,開發(fā)了基于迭代隨機森林(iRF)算法的微生物交互預(yù)測方法,整合了微生物系統(tǒng)發(fā)育距離信息,使得結(jié)果更具有生物學(xué)意義。該方法將微生物交互關(guān)系提取置于一個有監(jiān)督的學(xué)習(xí)框架中,保證了關(guān)系提取過程的可靠性與結(jié)果的穩(wěn)定性。整合微生物系統(tǒng)發(fā)育距離數(shù)據(jù),則確保了被發(fā)現(xiàn)的交互關(guān)系具有了真實生物意義。最后還利用微生物代謝網(wǎng)絡(luò)模型從代謝角度對交互關(guān)系進行驗證,為微生物共培養(yǎng)的生物實驗設(shè)計提供了候選集合。第二,提出了基于遺傳蟻群優(yōu)化(GACO)算法的微生物高階關(guān)系預(yù)測算法。使用啟發(fā)式搜索策略,不僅可以發(fā)現(xiàn)具有線性或邏輯可加性的微生物交互...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1群落生態(tài)系統(tǒng)中微生物之間的交互關(guān)系及其代謝相互作用

１．１．２微生物種類豐度數(shù)據(jù)與代謝數(shù)據(jù)??近年來，宏基因組測序技術(shù)的快速發(fā)展使得科研人員能夠?qū)μ囟ㄈ郝渲邪??有微生物的組成、功能、多樣性及其與環(huán)境因子的關(guān)系等多方面進行無偏量??析。??基本方式是從環(huán)境樣品中獲取微生物的１６ＳｒＲＮＡ序列，將序列去噪，去除嵌??，通過相似序列....

圖２．３系統(tǒng)進化樹中Ｐａｔｒｉｓｔｉｃ?Ｄｉｓｔａｎｃｅ示意圖??Ｄａｍｉｅｎ等人？的研宄表明，從系統(tǒng)發(fā)育樹中提取的距離矩陣的元素的平方根可??以確保其距離元素位于歐氏空間上

２．３．２?Ｐａｔｒｉｓｔｉｃ?Ｄｉｓｔａｎｃｅ??基于２．３．１中所描述的基本術(shù)語，定義Ｐａｔｒｉｓｔｉｃ?Ｄｉｓｔａｎｃｅ［７８］為系統(tǒng)發(fā)育樹中兩個??結(jié)點之間的分支長度的總和，如圖２．３．２所示，假設(shè)系統(tǒng)發(fā)育樹為有根樹，以結(jié)點??Ａ和結(jié)點Ｄ為例，則以和％的Ｐａｔｒｉｓｔｉｃ....

圖２．４微生物代謝網(wǎng)絡(luò)模型與種子化合物示意圖??基于ＭＮＲ推斷微生物交互關(guān)系的逆向生態(tài)法中，在資源匱乏情況下，如果微??

基于ＭＮＲ推斷微生物交互關(guān)系的逆向生態(tài)法中，在資源匱乏情況下，如果微??生物的種子集存在重疊，則它們將會彼此互相競爭。若兩個微生物存在營養(yǎng)譜的互??補性，則它們會形成某種協(xié)作關(guān)系。如圖２．５所示，競爭得分，例如有效代謝重疊??（Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ?ｍｅｔａｂｏｌｉｃ?ｏｖｅｒｌａ....

圖２．５基于代謝網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測微生物相互作用示意圖ＭＩ

量可以識別出在約束條件下的可行解空間［１ＧＧ］。一旦獲得了微生物在穩(wěn)態(tài)條件下的??代謝行為特征，就可以通過優(yōu)化某些目標(biāo)函數(shù)來建立微生物交互關(guān)系模型。??使用ＦＢＡ模型預(yù)測微生物相互作用關(guān)系需要經(jīng)歷５個步驟，如圖２．６所示，分??別為微生物代謝網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、代謝網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)學(xué)表示、....

本文編號：3968868