在本研究中，作者探討了物種對群落功能的影響與群落背景功能之間的關系，揭示了不同生境生態(tài)群落中廣泛存在的全局功能上位效應。通過簡單的線性回歸模型，作者構建了描述物種對群落功能影響的功能效應方程（Functional effect equation,FEE），并指出功能效應參數(shù)可以用物種間的“有效相互作用”量化。這項研究為微生物群落功能的預測與優(yōu)化提供了全新工具，同時為跨越基因、個體和生態(tài)群落等多個層次的生物功能預測建立了統(tǒng)一的定量框架。
研究背景
微生物群落在自然界和生物技術應用中發(fā)揮著至關重要的作用，例如在土壤中的養(yǎng)分循環(huán)或工業(yè)生物煉制中的生物燃料生產等。然而，由于微生物群落中的相互作用非常復雜，預測和優(yōu)化這些群落的功能一直是科學家們面臨的一個巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的生態(tài)學模型通常只能解釋較小規(guī)模的群落，而對復雜的、包含眾多物種的群落缺乏足夠的預測能力。應對這一挑戰(zhàn)的一個基礎是嘗試定量和準確地預測將每一種菌株納入不同群落時對群落功能帶來的影響。而事實上，由于存在復雜的相互作用關系，構建預測模型在不同的生物學領域中都存在較大的阻礙。
在遺傳學中，上位效應（Epistasis）指的是基因之間存在的相互作用，導致其中一個基因的突變效應受到其他基因的影響。這種效應不僅限于單基因的影響，隨著多個基因的突變，效應的復雜度會逐漸升高。簡而言之，突變對于性狀的貢獻依賴于其遺傳背景。
果蠅的合成致死性（Synthetic lethality）最早由美國遺傳學家卡爾文·布里奇斯（Clavin Bridges）于20世紀初發(fā)現(xiàn)[1]。在這個例子中。單獨突變基因A或基因B不會影響細胞或生物體的生存能力，只有當兩個特定的等位基因同時突變失活時才會導致死亡，這便是遺傳學中上位效應的一個具體體現(xiàn)[2]
然而，盡管這些基因相互作用可能非常復雜，但它們往往會遵循某些簡單的統(tǒng)計模式。全局上位效應（Global epistasis）正是這種現(xiàn)象的表現(xiàn)，即通過簡單的數(shù)學模型，可以準確地預測一個突變在不同遺傳背景中的效應。比如，當一個突變發(fā)生在適應度較高的背景中時，突變所帶來的益處往往較小，這被稱為“收益遞減的上位效應”（Diminishing returns epistasis），而這也往往是在微生物群落適應度地形（Fitness landscape）的相關研究中最常觀察到的現(xiàn)象。通過這種全局上位效應的理論，遺傳學家能夠從定量的角度更好地理解不同的基因突變在復雜基因背景下的表現(xiàn)。
（a-c）遺傳學的上位效應根據(jù)其現(xiàn)象不同可以被分為正/負上位效應（Positive/Negative epistasis）、協(xié)同/拮抗上位效應（Synergistic/Antagonistic epistasis）、幅度/符號上位效應（Magnitude/Sign epistasis）等；（d-f）在不同的適應度背景下，某個突變對于整體適應度帶來的改變遵循某種統(tǒng)計學規(guī)律[3]
全局上位效應的這種簡化統(tǒng)計特征為生物學的其他領域提供了啟示。我們可以將類似的理論應用于生態(tài)系統(tǒng)中，探索不同物種間的相互作用。微生物群落中的物種間相互作用，如資源競爭、代謝物交換和生態(tài)位重疊，往往是復雜且動態(tài)的。這些相互作用會共同影響群落的整體功能，例如在生產生物燃料或降解污染物等實際應用中的表現(xiàn)。因此，理解并預測這些相互作用對群落功能的影響，對于優(yōu)化微生物共生體的功能具有重要意義。
基因突變在不同背景下的表現(xiàn)雖然復雜，但總體上遵循某些簡單的統(tǒng)計規(guī)律，而這一基因突變對個體適應度的影響往往取決于其他基因的整體狀態(tài)，因此該現(xiàn)象被稱為全局上位效應[4]
全局上位效應理論為這一挑戰(zhàn)提供了一種新的思路。通過借助簡單的統(tǒng)計模型，我們可以探討如何在微生物群落中通過物種間的交互關系預測整體功能的變化。這一框架能夠為我們提供一種途徑，從物種組成推導出群落的功能表現(xiàn)，并幫助指導在不同情境下如何有效地進行微生物群落的設計和管理。
主要結果
1.全局上位效應的群落生態(tài)學類比可以預測微生物群落中每個物種對功能的貢獻，簡單的線性回歸模型能夠有效描述特定物種在不同群落背景下的對于群落功能的貢獻；2.全局上位效應不僅適用于特定微生物群落，而且普遍存在于多種生態(tài)系統(tǒng)中，無論是細菌、植物，還是浮游植物的群落，均能通過全局上位效應模型進行功能預測；3.物種之間的成對相互作用是全局上位效應的基礎，通過有效相互作用的累積，能夠解釋物種對群落功能的影響，并揭示群落功能變化的內在機制；4.功能效應方程（FEEs）可以被用來預測群落功能，通過預測新物種組合的功能表現(xiàn)，展示了FEE模型在微生物群落功能預測和優(yōu)化中的應用潛力。
研究邏輯
在最近的數(shù)量遺傳學研究中，全局上位效應通過簡單的回歸模型解釋了基因突變對個體適應度的影響。在微生物群落中，作者提出了一個群落生態(tài)學上的類比假設，即物種間的相互作用也可以通過類似的模型預測每個物種對群落功能的貢獻。為了驗證這一假設，作者設計了合成微生物群落的實驗，來測試這一模型是否適用于微生物群落中的生態(tài)功能預測。
作者首先構建了一個由8種土壤細菌組成的小型菌群庫，包括5種能夠分泌Pyoverdine（假單胞菌中的一類鐵載體）的假單胞菌（Pseudomonas）菌株和3種不產生Pyoverdine的腸桿菌科（Enterobacteriaceae）菌株。利用這些菌株在M9最小培養(yǎng)基中組裝164個不同的合成群落，功能表現(xiàn)為在培養(yǎng)48小時后群落中產生的Pyoverdine濃度，可以測得不同群落的功能范圍從0μM到70μM不等。接著，通過類比數(shù)量遺傳學中的觀察方法[5]，作者測量計算了每種菌株在不同生態(tài)背景下對群落功能的影響（在一個特定群落中加入某個物種對整個群落功能帶來的改變）（稱為功能效應，F(xiàn)unctional Effect）（圖1E）：
其中，ai和bi表示回歸的斜率和截距，θi是不能通過模型預測的殘差。通過多個物種的觀察，作者發(fā)現(xiàn)截距和斜率在不同的物種之間有所不同，表明這是由每個物種與其余生態(tài)成員之間的特定相互作用決定的。這種模式與遺傳學中全局上位效應的模式相似（圖1B-D），足以說明該生態(tài)系統(tǒng)中存在全局上位效應的現(xiàn)象（圖1F）。
圖1(A)這項工作的核心挑戰(zhàn)是預測群落生態(tài)功能（在該例子中為生物乙醇的生產）將如何隨著特定物種的增加而變化；(B-C)數(shù)量遺傳學的最新研究發(fā)現(xiàn)，突變的適應度效應通常可以通過簡單回歸分析預測其發(fā)生地的遺傳背景的適應度。這種現(xiàn)象被稱為全局上位效應。回歸的斜率和截距因不同的突變而異。
數(shù)據(jù)來自Khan等人；(D)突變的適應度效應可以分解為兩個部分：①可以從回歸中預測的全局部分；②不能從背景適應度中預測的特殊部分，由擬合的殘差表示；(E)我們假設存在一種與全局上位效應相似的生態(tài)現(xiàn)象，即在一個群落中添加一個特定的物種可能會導致群落層面功能的變化，而這種變化可以通過添加特定物種的背景群落的功能來預測；(F)在合成液體培養(yǎng)基中接種了八種不同組合的細菌分離物。這些菌落的功能被量化為48小時培養(yǎng)后Pyoverdine的分泌水平。
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