我院计算生物中心统计模型开发取得新进展

近日，我院计算生物中心研究人员在国际知名刊物《Methods in Ecology and Evolution》（IF：6.6，一区）上发表题为“idopNetwork: A network tool to dissect spatial community ecology”论文。博士研究生董昂为第一作者，邬荣领教授为通讯作者。

网络模型已被用作表征复杂系统内部工作的工具。而从网络中提取的拓扑和功能信息量取决于网络推理的方法和网络数据的类型。在典型的网络中，节点表示个体元素的值，边表示个体对之间的相互依赖和相互作用关系。大多数现有的网络重构方法只能从一些样本中推断出整体网络，无法识别样本间的变异性。此外，这些方法只能表征网络结构的一部分，无法捕捉完整的网络拓扑结构，如相互作用强度、相互作用因果关系、相互作用符号和反馈循环。通过收集时序数据或扰动数据，构建动态数学模型，可以克服所有这些局限性。然而在实践中，这些时序数据的收集非常昂贵、不切实际或不符合伦理规范等，导致动态模型的构建与应用极为困难。

针对此问题，研究人员提出了一种跨学科的计算模型，能从任何数据域（包括静态数据）重建信息丰富(informative)，动态(dynamic)，全方位(omnidirectional)以及个性化(personalized)的网络（idopNetwork）。进一步地，研究人员将idopNetwork实现为基于R的绘图工具，使用来自不同空间位置的多个物种的丰度数据来构建表征空间变化的种间相互作用网络。该工具提供了一个统一的框架，集成了包括基于异速生长的曲线拟合、功能聚类、基于LASSO的变量选择、拟动态常微分方程求解、物种丰度分解和网络可视化，以将不同空间的物种集合到特定位置的网络中。

研究人员通过使用来自肠道微生物群和植物微生物群的两个数据集，分析宿主体内不同器官通过微生物群在空间上相互连接以证明该工具的实用性并提供网络建模的逐步指南。鉴于生物多样性和组织在不同尺度的生物地理上有所不同，idopNetwork将广泛应用于建模和估算物种间的交互作用，挖掘其跨空间的不同功能。

论文链接：https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.14172 

作者：梁丹

执行编辑：张亚坤

审核：杜庆章