Metabolic complexity drives divergence in microbial communities

分歧(语言学) 微生物种群生物学 微生物群 生物 生态系统 集合(抽象数据类型) 生态学 群落结构 多样性(政治) 生化工程 进化生物学 计算生物学 计算机科学 生物信息学 遗传学 工程类 社会学 细菌 哲学 程序设计语言 语言学 人类学
作者
Michael Silverstein,Jennifer Bhatnagar,Daniel Segrè
出处
期刊: [Cold Spring Harbor Laboratory]
被引量:2
标识
DOI:10.1101/2023.08.03.551516
摘要

Microbial communities are shaped by the metabolites available in their environment, but the principles that govern whether different communities will converge or diverge in any given condition remain unknown, posing fundamental questions about the feasibility of microbiome engineering. To this end, we studied the longitudinal assembly dynamics of a set of natural microbial communities grown in laboratory conditions of increasing metabolic complexity. We found that different microbial communities tend to become similar to each other when grown in metabolically simple conditions, but diverge in composition as the metabolic complexity of the environment increases, a phenomenon we refer to as the divergence-complexity effect. A comparative analysis of these communities revealed that this divergence is driven by community diversity and by the diverse assortment of specialist taxa capable of degrading complex metabolites. An ecological model of community dynamics indicates that the hierarchical structure of metabolism itself, where complex molecules are enzymatically degraded into progressively smaller ones, is necessary and sufficient to recapitulate all of our experimental observations. In addition to pointing to a fundamental principle of community assembly, the divergence-complexity effect has important implications for microbiome engineering applications, as it can provide insight into which environments support multiple community states, enabling the search for desired ecosystem functions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
张欢馨应助dg_fisher采纳,获得10
1秒前
1秒前
上官若男应助Cheems采纳,获得10
2秒前
3秒前
111完成签到 ,获得积分10
3秒前
林久一发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
4秒前
英俊的铭应助善良鸵鸟采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
初景发布了新的文献求助10
5秒前
阿峤完成签到,获得积分10
5秒前
ZX612完成签到,获得积分10
6秒前
炳灿完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
大个应助薄荷和晓晓采纳,获得10
7秒前
在水一方应助cc采纳,获得10
7秒前
myyyyy完成签到,获得积分10
8秒前
FXe发布了新的文献求助10
8秒前
梁蓉发布了新的社区帖子
9秒前
coinc发布了新的文献求助30
10秒前
毛日骏完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
杨怂怂完成签到 ,获得积分10
11秒前
爆米花应助vivian采纳,获得10
11秒前
11秒前
dfx发布了新的文献求助10
12秒前
Jasper应助viko采纳,获得10
12秒前
土豪的铭完成签到,获得积分10
13秒前
月月完成签到,获得积分10
13秒前
明亮的藏鸟完成签到,获得积分10
14秒前
动听的谷波应助zfy采纳,获得10
14秒前
不想说完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
elfff完成签到,获得积分10
17秒前
爆米花应助77采纳,获得10
18秒前
1104481279应助yy家的小哥哥采纳,获得10
18秒前
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7607142
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9183057
关于积分的说明 19668929
捐赠科研通 7181400
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269729
关于科研通互助平台的介绍 2433595
邀请新用户注册赠送积分活动 2264072