„Grobkörnigkeit“ kann Wissenschaftlern helfen, komplexe mikrobielle Ökosysteme zu verstehen, so die Theorie

Mikrobielle Gemeinschaften prägen unsere Gesundheit und die Gesundheit unseres Planeten. Einige sind dem Menschen vertraut, wie die Mikroben, die im Darm leben, bekannt als unser Mikrobiom. Andere gären meist unter dem Radar weiter.

Wenn viele Mikroben zusammenleben und in Wechselbeziehung wachsen, kann es schwierig sein, die funktionelle Rolle eines einzelnen Akteurs zu identifizieren. Aber einige komplexe mikrobielle Ökosysteme könnten tatsächlich einfacher zu verstehen sein als solche mit weniger Spielern, so eine neue Studie in Körperliche Überprüfung X unter der Leitung des theoretischen Physikers Mikhail Tikhonov an der Washington University in St. Louis.

„Einige reale mikrobielle Ökosysteme lassen sich gut durch Modelle beschreiben, die angesichts der Komplexität unter der Haube überraschend einfach sind“, sagte Tikhonov, Assistenzprofessor für Physik in Arts & Sciences. Der neue Modellierungsrahmen, den er mit dem Doktoranden Jacob Moran entwickelt hat, bietet eine präzise quantitative Definition für den schwer fassbaren Begriff der „Grobkörnigkeit“ und legt nahe, dass einige seiner Eigenschaften möglicherweise nicht intuitiv sind.

„Einfach ausgedrückt bedeutet Grobkörnigkeit, Details wegzulassen, und wir sagen, dass das in Ordnung ist, wenn es das Ergebnis eines bestimmten Experiments nicht ändert“, sagte Tikhonov.

„Beachten Sie, dass diese Definition die Grobkörnigkeit mit der Wahl eines Experiments verbindet, und das ist tatsächlich wichtig“, sagte er. „Wir argumentieren, dass die Grobkörnigkeit grundsätzlich davon abhängt, welcher Aspekt des Ökosystems Ihnen wichtig ist. Wir zeigen, dass genau dasselbe Ökosystem leicht grobkörnig sein kann, wenn Sie an einer Eigenschaft interessiert sind, während Sie für eine andere möglicherweise etwas wissen müssen alle Details.“

Diese neue Arbeit bietet einen Weg zum theoretischen Verständnis, welche Ökosystemeigenschaften und unter welchen Umweltbedingungen durch grobkörnige Modelle vorhersagbar sind. Der Ansatz könnte Biologen helfen, die Mikroben unter ihren eigenen chaotischen, realen Bedingungen untersuchen möchten – das heißt, in verschiedenen Gemeinschaften in komplexen Umgebungen – anstatt zu versuchen, sie in einer Petrischale zu isolieren.

„Mit dieser Studie haben wir gezeigt, dass eine große Diversität von Stämmen, obwohl sie nominell komplexer sind, tatsächlich die Grobkörnigkeit erleichtern kann und dass die Grobkörnigkeit zumindest in unserem Modell maximiert wird, wenn eine Gemeinschaft in ihrer ‚ einheimischen Umgebung“, sagte Tikhonov.