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优化生长条件和培养基是微生物学中的一个主要目标。一个挑战在于，营养物质对生长的影响可能是复杂且非加和的。资源之间会相互作用这一事实在生态学中早已为人所知，但一直缺乏对各个阶次资源相互作用的系统性图谱，而且目前尚不清楚这些相互作用主要是低阶的，还是本质上高度复杂的。为了解决这一问题，我们采用了全因子设计方法，在碳受限条件下测量了7种不同细菌物种在8种碳源所有可能组合中的生长情况。我们的方法使我们能够直接估计各个阶次的相互作用。尽管所有碳源无论是单独存在还是与其他营养物质组合时都会促进生长，但其中大多数在被加入至少某些营养混合物时，也会对生长产生负面影响。我们表明，这种从正向适合度效应到负向适合度效应的转变受资源之间全局上位性所支配。方差分析表明，加和效应和成对相互作用解释了适合度变异的大部分，这使我们能够训练简单的回归模型，从而准确预测细菌在新环境中的生长。上述发现跨越了分属两个不同科的7种不同细菌菌株，显示出其普遍性，这表明在碳受限条件下，碳源之间的相互作用通常可以通过相对稀疏的一组人工构建环境进行学习，从而实现对生长条件的理性优化。
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优化生长条件和培养基是微生物学中的一项重要目标。一个挑战在于，营养物质对生长可能具有复杂的、非加性的影响。资源彼此相互作用这一事实在生态学中早已为人所知，但迄今一直缺乏关于各阶资源相互作用的系统性图谱，而且尚不清楚这些相互作用主要是低阶的，还是本质上具有复杂性。为解决这一问题，我们采用了全因子设计方法，在碳限制条件下测量了7种不同细菌物种在8种碳源所有可能组合中的生长情况。我们的方法使我们能够直接估计所有阶次的相互作用。尽管所有碳源无论单独存在还是与其他营养物质组合时都会促进生长，但其中大多数在加入至少某些营养混合物时也可能对生长产生负面影响。我们表明，这种从正向适应度效应到负向适应度效应的转变受资源之间全局上位性所支配。方差分析表明，加性效应和成对相互作用解释了适应度变异的大部分，因此我们能够训练简单的回归模型，从而准确预测细菌在新环境中的生长。上述发现跨越两个不同科的7种不同细菌菌株所表现出的普遍性表明，在碳限制条件下，碳源之间的相互作用可能通常可以通过相对稀疏的一组构建环境来学习，从而实现生长条件的理性优化。
利益冲突声明
已声明的资助信息
欧洲研究委员会 ECOPROSPECTOR（101088469）
科学、创新与大学部， https://ror.org/05r0vyz12 JDC2021-046960-I
科学、创新与大学部 RYC2023-045580-I
科学、创新与大学部 20252MAX002
Adisseo France SAS（法国）， https://ror.org/010sf3c58
版权
本预印本的。
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发表于 2026 年 6 月 30 日。
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在组合构建环境中对细菌生长的统计学习
Andrea Arrabal ，Magdalena San Roman ，Juan Diaz-Colunga ，Alvaro Sanchez
bioRxiv 2026.06.30.735472； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.30.735472
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在组合构建环境中对细菌生长的统计学习
Andrea Arrabal ，Magdalena San Roman ，Juan Diaz-Colunga ，Alvaro Sanchez
bioRxiv 2026.06.30.735472； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.30.735472
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.30.735472v1?rss=1
🏷️ 细菌生长 碳源互作 全因子设计 统计学习 回归预测