Le «gros grain» peut aider les scientifiques à comprendre les écosystèmes microbiens complexes, selon la théorie

Les communautés microbiennes façonnent notre santé et celle de notre planète. Certains sont familiers aux humains, comme les microbes qui résident dans l’intestin, connus sous le nom de microbiome. D’autres continuent de fermenter, principalement sous le radar.

Lorsque de nombreux microbes vivent ensemble et se développent de manière interdépendante, il peut être difficile d’identifier le rôle fonctionnel d’un acteur individuel. Mais certains écosystèmes microbiens complexes pourraient en fait être plus faciles à comprendre que ceux avec moins d’acteurs, selon une nouvelle étude en Examen physique X dirigé par le physicien théoricien Mikhail Tikhonov à l’Université de Washington à St. Louis.

« Certains écosystèmes microbiens réels sont bien décrits par des modèles qui sont étonnamment simples, compte tenu de la complexité sous le capot », a déclaré Tikhonov, professeur adjoint de physique en arts et sciences. Le nouveau cadre de modélisation qu’il a développé avec l’étudiant diplômé Jacob Moran fournit une définition quantitative précise de la notion insaisissable de « granularité grossière » et suggère que certaines de ses propriétés pourraient ne pas être intuitives.

« En termes simples, le grain grossier signifie omettre des détails, et nous disons que c’est bien si cela ne change pas le résultat d’une expérience spécifique », a déclaré Tikhonov.

« Notez que cette définition relie la granularité grossière au choix d’une expérience, et c’est en fait important », a-t-il déclaré. « Nous soutenons que la granularité grossière dépend fondamentalement de l’aspect de l’écosystème qui vous intéresse. Nous montrons que le même écosystème peut être facilement granuleux si vous êtes intéressé par une propriété, alors que pour une autre, vous devrez peut-être savoir Tous les détails. »

Ce nouveau travail ouvre la voie vers une compréhension théorique des propriétés de l’écosystème et des conditions environnementales qui pourraient être prévisibles par des modèles à gros grains. Cette approche pourrait aider les biologistes qui souhaitent étudier les microbes dans leurs propres conditions désordonnées et réelles, c’est-à-dire des communautés diverses dans des environnements complexes, au lieu d’essayer de les isoler dans une boîte de Pétri.

« Avec cette étude, nous avons démontré qu’une grande diversité de souches, bien que théoriquement plus complexes, peut en fait faciliter la granularité grossière et que, au moins dans notre modèle, la granularité grossière est maximisée lorsqu’une communauté est assemblée dans son ‘ l’environnement natif », a déclaré Tikhonov.