基于绝对定量测序的微生物群落生态学研究新突破：揭示相对丰度掩盖下的种群动态与互作网络

《Molecular Ecology》：High-Throughput Absolute Quantification Sequencing Advances Characterisation of Microbial Community Ecology

本研究针对微生物生态学中相对丰度数据存在的局限性，由湖南洞庭湖研究团队采用"spike-in" 16S绝对定量测序技术，系统比较了绝对丰度与相对丰度在揭示微生物群落动态、共现网络和生态组装过程的差异。研究发现绝对丰度数据能更准确揭示种群动态、稀有类群生态作用及环境驱动机制，为微生物生态学研究提供了重要方法学创新。

　　

高通量测序技术虽已广泛应用于微生物生态学研究，但该技术通常只能生成半定量的相对丰度数据。微生物生态学家早已认识到相对丰度与绝对丰度在解析群落动态时存在的差异，然而很少有研究系统探讨这种差异及其对生态学解释的潜在影响。

本研究创新性地采用"spike-in"内标法的16S绝对定量测序技术，对湖南洞庭湖水体微生物群落中各类群的绝对拷贝数进行精准定量，重点探究了微生物群落的动态变化、共现模式及生态组装过程。通过与常规相对丰度测序数据的对比分析发现：在群落水平上，两种丰度数据得出的结果具有可比性；但在种群水平上，当关注特定类群的动态和相互作用时，结果存在显著差异。

值得注意的是，在种群层面，单个类群的动态变化往往被其相对丰度所掩盖，特别是对于优势类群而言。基于相对丰度构建的相关性共现网络严重低估了稀有类群的重要性，包含大量假阴性连接，且稳定性显著低于基于绝对丰度构建的网络。在群落层面，洞庭湖微生物群落的多样性和组成表现出显著的时间动态而非空间变异，无论使用哪种丰度数据，温度都被确定为塑造微生物群落组成和组装过程的最关键环境因子。

尽管如此，相对丰度数据会放大环境因子对微生物组装过程的决定作用。本研究强调了引入绝对定量技术对于揭示被相对丰度所掩盖的微生物生态模式具有重要意义。