生态网络推断揭示了构建人类微生物组的737个跨界关联

人体微生物组是一个复杂的、多界生态系统，其中细菌与真菌共同栖居并发生相互作用。尽管其在生态学和临床上的重要性日益凸显，但由于研究方法长期以单一界别为主，跨界动态仍未得到充分表征。为理解塑造多界微生物群落的基本原则，我们将稀疏推断方法 SpiecEasi 应用于来自胃肠道、皮肤和口腔的 45 个公开可用样本。细菌（16S rRNA）和真菌（ITS）测序数据使用 QIIME2 进行处理，在 phyloseq 中管理，并通过采用 Meinshausen–Bühlmann 估计的 SpiecEasi 推断共现网络。为验证结果的稳健性，我们采用 SparCC 作为次级推断方法，并进行了 100 次自助法迭代。通过按身体部位分层，控制了环境混杂因素。我们的分析揭示了一个由 5,023 个分类单元（5,020 个细菌，3 个真菌）构成的微生物网络，这些分类单元之间由 30,478 个显著关联连接。关键的是，我们鉴定出 737 个稳健的细菌—真菌界间相互作用（689 个正相关，48 个负相关），且均得到两种推断方法的共同证实。该网络表现出稀疏连接性（密度 = 0.0024）和模块化结构（模块度 = 0.45）。枢纽分析识别出 15 个关键分类单元，包括拟杆菌属的 Bacteroides uniformis 和粪杆菌属的 Faecalibacterium prausnitzii。相互作用模式具有身体部位特异性（P

生态网络推断揭示构成人类微生物组的737个跨界关联

Arash Babaei，Seyed Davar Siadat

摘要

人类微生物组是一个复杂的多界生态系统，细菌和真菌共栖并相互作用。尽管具有生态和临床重要性，由于长期以来以单界研究为主，跨界动力学仍缺乏充分表征。为理解塑造多界微生物群落的基本原理，我们对来自胃肠道、皮肤和口腔的45个公开可用样本应用了稀疏推断方法 SpiecEasi。细菌（16S rRNA）和真菌（ITS）测序数据经 QIIME2 处理，并在 phyloseq 中管理，随后采用 Meinshausen–Bühlmann 估计通过 SpiecEasi 推断共现网络。为验证稳健性，我们采用 SparCC 作为第二种推断方法，并进行了100次 bootstrap 迭代。按身体部位分层以控制环境混杂因素。我们的分析揭示了一个由5,023个分类单元（5,020个细菌、3个真菌）构成、由30,478个显著关联连接的微生物网络。关键地，我们识别出737个稳健的细菌—真菌跨界相互作用（689个正相关、48个负相关），且为两种推断方法共同确认。该网络表现出稀疏连通性（密度=0.0024）和模块化结构（模块度=0.45）。枢纽分析鉴定出15个关键分类单元，包括 Bacteroides uniformis 和 Faecalibacterium prausnitzii。相互作用模式具有身体部位特异性（P

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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.11.744128v1?rss=1

🏷️ 人类微生物组 细菌-真菌互作 跨界关联 生态网络推断 共现网络 多界微生物群落