在一项新的研究中，来自美国芝加哥大学和西北大学的研究人员发现微生物群落中的代谢基因可以预测该群落的动态行为，这也对氮循环和其他重要的生物地球化学过程产生影响。这就提出了一种可能性，即科学家们可以从微生物群落的总基因含量中推断出代谢物的动态，设计特定功能的微生物群落，并发现基因组进化如何影响代谢。相关研究结果于2022年1月26日在线发表在Cell期刊上，论文标题为“Genomic structure predicts metabolite dynamics in microbial communities”。
我们经常从单个物种对人体的影响角度来考虑细菌问题。链球菌会让你喉咙痛和发烧，或者太多的不好的大肠杆菌会让你食物中毒。但是自然界充满了为环境执行各种关键功能的细菌，比如通过光合作用固定碳并产生氧气，或者从大气中提取氮气并将它变成其他有机体可以使用的形式。然而，自然界中的这些细菌并不存在于真空中；它们出现在生态群落中，与无数其他微生物相互作用，并相互竞争和交换营养物。
论文第一作者、芝加哥大学进化系统物理学中心博士后学者Karna Gowda博士说，这种复杂性给科学家们带来了棘手的问题。他说，“微生物群落是复杂的，因为这些有机体不断地感知和响应它们的环境，相互作用，共同进化。这是微生物生态学中一个长期存在的问题。你如何从存在的简单部分---基因和有机体--来理解一个群体的总体代谢活动？”
为了解决这个问题，Gowda和芝加哥大学生态学与进化系助理教授Seppe Kuehn博士和西北大学工程科学与应用数学助理教授Madhav Mani博士受到了最近研究---指出在一个环境中存在的代谢物和群落基因含量之间存在着强烈的统计关系---的启发。由于自然环境中的代谢物水平是群落与其非生物的化学和物理成分之间互换的结果（例如，光合生物可以产生氧气，但氧气也可以从大气中扩散到群落中），仅从这些研究中很难得出关于基因含量和群落代谢活动之间关系的结论。因此，要建立这种联系，首先需要将自然界的群落带入实验室。
Gowda和他的同事们从伊利诺伊州乌尔班纳市周围的农田和森林中提取土壤样本，并将其中近百种不同的细菌带入实验室。他们然后对它们的基因组进行测序，以获得所有存在的基因目录，并测量这些有机体生长过程中的代谢物变化，重点是反硝化（denitrification）过程，这是氮循环的一个关键分支。对这些数据的统计分析表明，参与反硝化作用的关键基因与它们消耗和产生反硝化代谢物的速率之间存在相对简单的关系。接着，他们构建出一种数学模型，捕捉到了不同有机体之间如何相互作用（即通过彼此之间消耗和分享资源）。该模型使得他们能够通过将这些基因与集体行为基本联系起来，预测群落中反硝化作用的整体动态变化。Gowda说，“群落基因含量和代谢活动之间的关系比我们以前认为的要简单得多。”
为了观察这些新的见解在更复杂的自然环境中是否成立，还有更多的研究工作要做。Gowda及其同事们进行的实验是在高度控制的条件下进行的，与土壤和水生环境的异质性和波动性条件相差甚远。但是Gowda说，这项研究为预测自然环境的化学动态打开了一扇大门，这种可能性就像对其基因组测序一样简单。
他说，“也许有一天，我们可能利用这些信息来设计具有特定用途的微生物群落，比如用于废水处理或农业。如果我们能够仅仅从测序数据中了解自然环境中的代谢物发生了什么，这将是一个巨大的进步。”
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