杜克大学护理学院 使用旧方法(左)和新的简化模型方程(右)对一个细菌物种中交换的三个质粒建模所需的方程列表
学分:王腾，杜克大学 杜克大学的生物医学工程师开发了一种新的方法来模拟被称为质粒的潜在有益的脱氧核糖核酸包如何在包含许多细菌物种的复杂环境中循环和积累
这项工作还让研究小组开发了一种被称为“持久性潜力”的新因子，一旦测量和计算出来，就可以预测质粒是否会在给定的人群中继续茁壮成长，或者是否会逐渐被遗忘
研究人员希望他们的新模型将为其他人更好地建模和预测重要的特征奠定基础，例如病原体的抗生素抗性或用于清洁环境污染的细菌的代谢能力，这些特征将在给定的环境中传播和生长
该结果于11月4日在线发表在《自然通讯》杂志上
除了达尔文将对生存至关重要的基因从父母传给后代的过程之外，细菌还参与了一个叫做水平基因转移的过程
细菌通过交换不同的称为质粒的基因物质包，不断地在不同物种间分享新能力的基因配方
杜克大学生物医学工程教授游灵冲说:“在对一瓶海水的检查中，有160种细菌交换了180种不同的质粒。”
“即使在一瓶水中，使用目前的方法来模拟质粒的移动性也将远远超过整个世界的集体计算能力
我们已经开发了一个系统，它简化了模型，同时保持了准确预测最终结果的能力
" 然而，这些基因包中的任何一个在给定的群体或环境中变得普遍的潜力还远未确定
这取决于一系列的变量，比如包被分享的速度，细菌存活的时间，新的脱氧核糖核酸的益处，这些益处的权衡等等
能够预测这样一个基因包的命运可以帮助许多领域——也许最显著的是抗生素耐药性的传播以及如何对抗它
但是在逼真的场景中这样做所需的模型太复杂而无法解决
尤说:“我们能用数学方法模拟的最复杂的系统是三种细菌共享三个质粒。”
“即使在那时，我们也必须使用计算机程序来生成方程，因为否则我们会对所需的项数太过困惑
" 在这项新的研究中，尤和他的研究生创建了一个新的框架，随着更多物种和质粒的加入，该框架大大降低了模型的复杂性
在传统方法中，根据携带的质粒，每个群体被分成多个亚群
但是在新系统中，这些亚群被平均为一个单一的个体
这大大减少了变量的数量，随着新细菌和质粒的增加，变量以线性方式增加，而不是以指数方式增加
这种新方法使研究人员能够推导出一个单一的控制标准，允许预测质粒是否会在给定的人群中持续存在
它基于五个重要变量:细菌获得新DNA的成本，DNA丢失的频率，种群被种群流量稀释的速度，细菌之间交换DNA的速度，以及整个种群增长的速度
有了这些变量的测量数据，研究人员可以计算群体的质粒持久性
如果这个数字大于1，基因包将存活并传播，更高的数字导致更大的丰度
如果少于一个，它将逐渐被遗忘
“尽管模型被简化了，但我们发现它在某些限制条件下还是相当准确的，”王说
“只要新的脱氧核糖核酸不会给细菌带来太大的负担，我们的新框架就会成功
" 尤和王测试了他们的新建模方法，他们设计了几个不同的合成群落，每个群落都用不同的细菌菌株和基因包进行交换
运行实验后，他们发现结果非常符合他们理论框架的预期
为了更进一步，研究人员还从之前发表的13篇论文中获取数据，并对它们的数据进行分析
这些结果也支持了他们的新模型
“质粒的持久性标准给了我们用它来指导新应用的希望，”尤说
“它可以帮助研究人员通过控制基因流来实现某种功能，从而改造微生物群
或者，它可以指导我们控制哪些因素来消除或抑制细菌群体中的某些质粒，例如那些导致抗生素耐药性的质粒
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