Bicocca采样日模型：环境微生物组研究中参与式公民科学的教育与实践创新

《ISME Communications》：The Bicocca Sampling Days (BSDs) Model: A Participatory Citizen Science Approach to Environmental Microbiome Research and Education

本研究针对城市化导致微生物多样性丧失及公众微生物认知偏差问题，开发了Bicocca采样日(BSDs)参与式科学模型。通过76名本科生在4次采样活动中收集2,429份环境样本，证明该模型可实现303样本/小时的高效采样，且元数据错误率仅0.58%。研究显示参与者微生物组采样知识、技能和理解度显著提升，为微生物组研究提供了可复制的教育研究框架。

　　

在我们生活的城市环境中，存在着一个看不见的微生物世界，它们与人类健康息息相关。然而随着城市化进程的加速，环境微生物多样性正在急剧丧失，这直接导致了"文明病"（包括自身免疫疾病、肥胖症和糖尿病等）的流行。更令人担忧的是，COVID-19大流行加剧了公众对微生物的负面认知，进一步拉大了微生物科学与公众认知之间的鸿沟。

面对这一严峻挑战，来自米兰大学比科卡分校的研究团队在《ISME Communications》上发表了一项创新性研究，提出了名为"Bicocca采样日(BSDs)"的参与式公民科学模型。该模型旨在通过大规模环境微生物组采样活动，同时实现科学研究与公众教育的双重目标。

研究人员设计了一个可复制的框架，让76名本科生志愿者参与到环境微生物组研究中。这些参与者在四个季节分别开展了采样活动，覆盖了比科卡区三个不同城市化程度的户外环境：拥有丰富植被的比科卡苗圃（建筑覆盖率1%）、以水泥结构为主的科学广场（建筑覆盖率80%），以及完全硬化的新雅典广场（建筑覆盖率100%）。

研究团队采用了多项关键技术方法：通过标准化采样协议确保数据可比性，使用KoboToolbox套件进行元数据收集，采用多维度教育评估框架（包括技能自评、自我效能感和知识测试等量表），并建立了严格的质量控制流程。特别值得注意的是，参与者不仅负责样本收集，还参与了采样策略的设计，体现了真正的共同创造理念。

采样效率与数据质量

在总计8小时的有效采样时间内，参与者收集了2,429份样本，采样速率超过303样本/小时，覆盖面积达29,288.74平方米。样本类型包括2,177份表面拭子样本、216份土壤样本和36份水样本。通过结构化提交表格和手动数据整理，研究人员发现关键错误率仅为0.58%，且没有数据丢失，证明了公民科学数据收集的可靠性。

地理定位精度分析

通过参与者手机GPS收集的地理定位数据显示，平均定位精度为38.48米（中位数为35.00米）。不同采样活动期间的定位精度存在差异，主要受设备变异性和天气条件影响，但采样区域间的差异不明显。

教育成效评估

通过对参与者和非参与者的比较评估发现，参与BSDs活动的学生在多个维度上表现出显著提升。在"环境微生物组调查技能"量表上，参与者当前得分显著高于回顾性得分（p值<2.2e-16），表明参与活动明显增强了他们的采样能力。特别值得注意的是，初始技能水平较低的学生提升幅度更大。

在"学习与执行自我效能感"评估中，参与者在执行微生物组采样相关任务方面的信心显著高于非参与者（p值=0.0001），而在学习信心方面两组无显著差异。这表明BSDs模型特别强化了学生的实践能力。

理解与知识水平

参与者对"环境微生物组采样"过程的理解程度显著高于非参与者（p值=0.004597）。具体而言，参与者在避免用户污染、元数据注释、使用特定工具、关注特定环境中微生物以及收集DNA等关键要素上的理解更为深入。在知识测试中，参与者的平均得分比非参与者高出近1分，差异具有统计学意义（p值=0.00015）。

研究结论强调，BSDs模型成功地将严谨的环境微生物组研究与教育目标相结合，实现了科学产出与教育成效的双重收获。与传统的微生物组研究项目（如美国肠道项目、Earth Microbiome Project等）相比，BSDs模型的独特之处在于其共同创造的设计理念，参与者不仅贡献样本，还参与研究过程的设计和完善。

该研究的重要意义在于为参与式微生物组研究提供了可复制的框架，有效弥合了科学研究与公众理解之间的差距。通过将学生志愿者转变为积极的共同研究者，BSDs模型培养了新一代科学家对微生物组的深入理解，为应对城市化带来的微生物多样性丧失挑战提供了创新解决方案。研究团队已将完整的模型指南、采样协议和评估工具公开发布，促进更广泛的应用和推广。

这项研究展示了公民科学在环境微生物学领域的巨大潜力，为构建更具包容性和参与性的科学研究模式提供了重要借鉴。随着城市化进程的不断加速，此类参与式研究模型将在促进科学民主化、增强公众科学素养方面发挥越来越重要的作用。