合成コミュニティデザインのための種のスコアリング機能性コアマイクロバイオームのネットワーク解析

Scoring Species for Synthetic Community Design: Network Analyses of Functional Core Microbiomes.

• Hirokazu Toju
• Masato S Abe
• Chiharu Ishii
• Yoshie Hori
• Hiroaki Fujita
• Shinji Fukuda

抄録

生物群集の構築は、基礎科学と応用科学の両方で大きな課題となっています。これまでに数種のモデル生物群集は構築されてきたが、数十〜数百種の生物群集を設計することは、生態学や微生物学の分野で最も困難な課題の一つである。本研究では、種間連合ネットワークのハイスループットシーケンスデータを利用して、群集全体のプロセスや機能に大きな影響を与える「機能的コア」種を探索するためのフレームワークを提案する。このフレームワークにより、大規模なコミュニティ内の各種を、トポロジカルな位置、機能的ポートフォリオ、ターゲットネットワーク内での機能的バランスの3つの基準に基づいてスコア化することが可能となる。これらの基準は、コミュニティや生態系レベルでの機能的利益を最大化する上での各種の役割を評価するものである。生態系レベルの機能に大きく貢献する可能性のある種をスクリーニングする場合、このフレームワークはまた、ネットワーク内の種群（モジュール）の特性に焦点を当てることで、「機能的コアマイクロバイオーム」を設計するのに役立ちます。このような機能的コアマイクロバイオームは、農耕生態系や人間の腸に組み込まれた場合、マイクロバイオーム全体のプロセスや機能を整理することが期待されている。植物関連マイクロバイオームデータセットへの応用では、病原体を抑制することで根圏マイクロバイオームを制御することが知られている機能性コアマイクロバイオームの可能性があることが明らかになった。一方、マウス腸内マイクロバイオームへの応用例は、これまであまり研究されていなかった細菌種に注目し、腸内マイクロバイオームでの潜在的な役割が今後の実験的研究に値することを示した。ネットワーク内の機能コアを俯瞰的に見るためのフレームワークは、農業・医療データだけでなく、食品加工、醸造、排水浄化、バイオ燃料生産などのデータセットにも適用可能である。

Constructing biological communities is a major challenge in both basic and applied sciences. Although model synthetic communities with a few species have been constructed, designing systems consisting of tens or hundreds of species remains one of the most difficult goals in ecology and microbiology. By utilizing high-throughput sequencing data of interspecific association networks, we here propose a framework for exploring "functional core" species that have great impacts on whole community processes and functions. The framework allows us to score each species within a large community based on three criteria: namely, topological positions, functional portfolios, and functional balance within a target network. The criteria are measures of each species' roles in maximizing functional benefits at the community or ecosystem level. When species with potentially large contributions to ecosystem-level functions are screened, the framework also helps us design "functional core microbiomes" by focusing on properties of species groups (modules) within a network. When embedded into agroecosystems or human gut, such functional core microbiomes are expected to organize whole microbiome processes and functions. An application to a plant-associated microbiome dataset actually highlighted potential functional core microbes that were known to control rhizosphere microbiomes by suppressing pathogens. Meanwhile, an example of application in mouse gut microbiomes called attention to poorly investigated bacterial species, whose potential roles within gut microbiomes deserve future experimental studies. The framework for gaining "bird's-eye" views of functional cores within networks is applicable not only to agricultural and medical data but also to datasets produced in food processing, brewing, waste water purification, and biofuel production.

Copyright © 2020 Toju, Abe, Ishii, Hori, Fujita and Fukuda.