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本文聚焦微生物群落干扰与稳定性动态，探讨其在环境生物技术（如废水处理、生物能源生产等）中的关键作用。梳理了群落属性、干扰动态等方面的研究进展，强调多理论和技术助力预测群落响应，为优化生物技术应用提供思路。
引言
微生物通常以多样、复杂且动态的群落形式存在，参与地球上所有生物地球化学循环。微生物群落（微生物组）在全球气候调节、人类健康、农业、生物技术和生物修复等方面发挥着关键作用。与传统纯培养方法相比，基于微生物群落的应用具有利用复杂营养混合物、代谢多样性、降低运营和环境成本以及抵御和从工艺波动中恢复等优势。
然而，由于对其中复杂动力学缺乏理解，在环境生物技术中精准应用微生物群落颇具挑战。控制和优化微生物过程的性能，对环境生物技术应用以及实现可持续发展目标至关重要。这不仅需要了解微生物群落的分类群、遗传潜力和功能的复杂动态，还需掌握它们对环境变化（有意或无意）的响应，以及能否对这些响应进行管理和预测。本文将重点介绍微生物群落干扰和稳定性动态的最新研究进展。
微生物群落的属性：组装、结构和功能
生物过程通常涉及生物体间以及生物体与环境的相互作用，进而形成生态系统。底物类型和数量、温度、电子受体类型和可用性、pH 值、混合条件以及规模等条件，会依据不同目标而变化，这些目标通常是为了实现特定的生物介导结果，比如污染物去除或特定代谢物的生产，这些目标就是 “群落功能” 的例子。
微生物系统中的干扰动态和稳定性
在生态学中，干扰被定义为一种暂时的事件，它通过改变资源、底物可用性或物理环境来破坏群落结构。干扰可能抑制、损害或杀死群落中的部分个体，但也为其他个体创造了生长或繁殖的机会。根据持续时间，干扰可分为脉冲干扰和持续干扰。脉冲干扰相对离散且持续时间短，而持续干扰持续时间更长 。
生态理论有助于预测微生物群落动态
生态理论为系统解释干扰与微生物群落属性之间的关系提供了框架。它能帮助研究人员对微生物群落内的复杂相互作用进行分类、解释和预测，便于在不同环境中应用这些见解。这些理论从不同角度研究生态系统对干扰的响应，通过应用多种理论，能更全面地理解微生物群落动态。
微生物生物技术中的多尺度方法和系统动态
在环境生物技术系统中，跨不同尺度评估干扰 - 稳定性，对于理解和优化系统性能至关重要。实验室规模、中试规模和全规模各有优势和局限。数学建模有助于建立群落稳定性与干扰响应之间的定量联系，但存在简化和假设的问题。小尺度实验能精确控制条件，但可能无法完全反映真实环境；全规模系统更贴近实际，但难以精确控制和监测。
利用机器学习和人工智能预测微生物群落动态
机器学习（ML）和人工智能（AI）的最新进展，正在重塑微生物群落干扰 - 稳定性动态的研究方式。将 ML 应用于多组学数据集，能够检测微生物对环境扰动响应中的隐藏模式，提供预测性的环境分类和预测工具。不过，由于微生物数据具有独特特征，谨慎选择、运行和解释 ML 算法十分关键。
展望
理解微生物群落的干扰和稳定性动态，有助于推动环境生物技术的发展。从实验室规模到全规模系统，研究微生物群落的组装、结构和功能等属性，对优化废水处理、生物能源生产等过程至关重要。鉴于干扰在类型、频率、强度和范围等方面的多维性，以及稳定性的复杂性，未来研究需要综合运用多学科方法，深入探究这些动态，以开发更具可扩展性和稳健性的生物技术应用。
