导读

本研究是北京大学吴晓磊、聂勇课题组在代谢分工群落生态与进化规律研究中取得的最新进展。课题组在前期工作中解析了底物特性调控代谢分工群落构建规律(DOI: https://doi.org/10.1002/mlf2.12025)和代谢分工群落的空间组装特征(DOI: https://doi.org/10.1128/spectrum.01944-21)。本研究在前期工作基础上，构建了更全面的预测代谢分工群落组装的理论框架。论文匿名评审专家指出：“我相信这项工作为微生物组工程的代谢途径优化研究做出了杰出贡献。据我所知，这是第一次结合数学模型和实验分析来研究微生物代谢分工，是理论与实验验证的完美结合。研究得到的数学原理是美妙的，并得到实验数据的有力支持。”本论文在第二十三次全国环境微生物学术研讨会上被评为“简浩然环境微生物基金”优秀论文。

微生物代谢驱动着全球生物地球化学循环。在微生物群落中，一条代谢途径既可以由单一微生物种群来执行，也可以由不同种群间的分工合作来完成，即代谢分工（metabolic division of labor, MDOL）。自然界中如硝化、甲烷厌氧氧化及复杂有机物的降解等很多重要代谢过程都以代谢分工的形式完成。然而，我们对这种代谢行为如何塑造微生物群落、分工群落如何稳定存在知之甚少。在本研究中，我们以降解复杂有机物的代谢分工群落作为研究对象，首先利用数学模型推导建立了一个理论框架，用以预测群落稳定性与组装特征。这个框架指出：为了维持代谢分工群落的稳定，负责线性代谢途径中初始步骤的菌株应该比执行最后一步的菌株具有生长优势 (m)，且优势（m）必须大于最后一步菌株所获得的“私有化利益”(n)。对于一个稳定的代谢分工群落，执行最一步菌株的相对丰度等于n 和 m 的商。研究进一步通过实验构建了萘降解分工群落，结果表明这一理论框架可以准确预测两步和多步萘降解代谢分工合成菌群的的稳定性和组装特征。总之，本研究结果指出，代谢分工微生物群落的组装可以由有限数量的参数决定。这一定量预测规律的提出有助于我们理解自然微生物群落的构建原理，并为稳定微生物系统的设计构建与代谢途径优化提供了新的见解。

图文摘要

论文ID

原名：Even allocation of benefits stabilizes microbial community engaged in metabolic division of labor

译名：均匀的利益分配促进代谢分工微生物群落的稳定性(事分工者，均则不倾)

期刊：Cell Reports

IF：9.995

发表时间：2022.09

第一作者：王淼啸

通讯作者：聂勇；吴晓磊

合作作者：陈晓丽；刘晓楠；方源；郑鑫；黄婷；汤岳琴；Martin Ackermann

主要单位：北京大学；瑞士苏黎世联邦理工学院；瑞士联邦供水、废水处理与水体保护研究所；四川大学；合肥工业大学

DOI号：10.1016/j.celrep.2022.111410

研究设计

为了解析代谢分式微生物群落组装的定量规则，本研究使用了自下而上的研究方法。研究从两步代谢分工群落出发，首先建立了一个常微分方程模型体系，推导出了定量预测两步代谢分工群落是否稳定，及如何组装的理论框架。在此基础上，研究以萘降解途径为模式，人工构建了两步代谢分工群落，基于理论指导改变群落中成员菌株的特性，获得了稳定的两步代谢分工群落，并依据理论规则对群落结构进行了定量调控。研究进一步将规则推广到多步代谢分工的情况，利于数学模型推导出了预测多步代谢分工群落组装的一般规则，并利用人工构建萘降解四步代谢分工合成群落对规则进行了验证。

引言

为了适应多变的自然环境，微生物进化出了高度多样的代谢特性。微生物的代谢活动实现了复杂的生物化学转化，从而驱动了全球生物地球化学循环，深刻影响生态系统的稳定性及其人类的健康。值得注意地是，许多物质如复杂有机化合物的转化过程都依赖于冗长的微生物代谢途径。这些途径可以由单一微生物菌株执行，或被划分多个步骤，由不同的微生物种群通过代谢分工(metabolic division of labor, MDOL)来完成。例如，肠道群落以代谢分工的形式将植物多糖降解为单糖或短链脂肪酸，进一步被宿主吸收利用。针对墨西哥湾漏油事件（2010 年）的研究发现，海上泄露原油中的多环芳烃也需要不同物种通过代谢分工实现完全降解。由于微生物群落的功能取决于其物种组成和群落结构，因此揭示代谢分工群落的组装规则对于评估其生态贡献，进而调控其生态功能至关重要。

受到天然代谢分工群落的启发，许多研究也开始设计人工代谢分工群落以降解有害污染物。这些研究主要关注与单一微生物菌株完成的降解过程相比，代谢分工是否提高了生物降解效率。然而在很多情况下，人工选定的多个菌株可能无法在共培养系统中稳定共存，导致了代谢分工体系的崩溃。为了指导人工代谢分工群落的构建，必须建立定量规则，用以预测特定菌株组合是否可以成功组装成稳定高效的代谢分工系统。

结果

1 两步代谢分工群落的构建规律

本文首先探究两步代谢分工群落的组装规律。我们用模型概念化了由两步代谢分工群落降解有机化合物的过程（图1A）。在这个群落中，菌株1（命名为[1, 0]）表达酶（E1）将有机底物（S）催化转化为中间代谢物（I），而菌株2（命名为[0, 1])通过表达另一种酶 (E2) 将 I 转化为最终产物 (P)。本文假设由第二种菌株产生的 P是两种菌株生长的唯一资源，即 S 和 I 不能直接用于菌株的生长。因此，[0, 1]可以优先获取最终产物(P)，从而具备了“私有化利益”（图1A）。根据这些假设，我们构建了常微分方程体系描述了两步代谢分工群落的动态。通过求解稳态方程的表达式，我们得到了一个简单的公式。这一公式表明，对于一个稳定的代谢分工群落，执行最一步菌株的相对丰度满足：

[1]

式中，图片反映了由[0, 1]分泌到胞外的最终产物是否能供给[1, 0]的生长。例如，较低的n 表明[0, 1]私有化了更多的P从而减少对[1, 0]的共享，因此n 间接反映了[0, 1]获得的“私有化利益”。图片是两个菌株标准化后的固有增长率差异。由于（相对丰度）的取值范围是0到1，我们推导出了定义两种菌株能够稳定共存的先决条件：

[2]

我们为方程[2]提供了两个直观的解释：(1)  m > 0表明，[1, 0]必须比[0, 1]具有生长优势；(2)  n < m 表明，[1, 0]具备生长优势必须大于[0, 1]的“私有化利益”。

进一步数学模拟表明，当n 和 m 满足公式[2]定义的取值范围时，代谢分工群落才能实现稳定（图1B）。对于一个稳定的代谢分工群落，[0, 1]的相对丰度等于n 和 m 的商（图1B）。我们接下来对该定量关系进行了敏感性分析，检验了未包含在n 和m 中的其他参数对共存条件的影响。结果表明，MDOL群落的稳定还需要第一步反应的速度（a1）和初始生物量（xi,0）达到一个足够大的临界阈值。

图1 两步代谢分工群落的构建原理。

2 引入多种代谢机制下的代谢分工群落组装

为了获得基本原理，我们的基本模型忽略了许多复杂的代谢机制。我们进一步修改了模型的基本形式，以探究这些附加机制如何影响代谢分工群落的组装。

1) 当最终产物 (P)被[1, 0]主动吸收或被[0, 1]主动分泌时，代谢分工群落变得更有可能达到稳定状态（图2A）。

2）当只有第一步代谢在细胞外发生时，代谢分工群落的组装规则不变（图2B）。然而，一旦第二步代谢在细胞外进行，规则就会发生很大变化。这种情形下，群落的稳定需要满足附加的数学规则并依赖于两菌株的初始丰度。

3）当 I 或 P 可以因自发化学反应而损失时，我们发现代谢分工群落稳定性的更不容易达到稳态（图2C）。

4) 当 S 到 I 的转化可以产生可支持菌株生长的碳源副产物时（图2D），[0, 1]的“私有化利益”被副产物效应抵消，两菌株变得更容易共存。

5) 在讨论S、I 和 P 生物毒性的影响时（图2E-G），我们发现底物S毒性削弱了[0, 1]的“私有化利益”；而中间代谢物I毒性的存在为[0, 1]提供了额外的好处，这使得代谢分工群落更难实现稳定。

图2 引入多种代谢机制下的代谢分工群落组装特征。

3 利用合成代谢分工群落验证提出的数学规律

为了实验验证上述规则，我们设计了一系列通过两步分工降解萘的合成微生物群落。以其中一个为例，群落中第一个菌株（AN1000）将萘转化为其中间产物水杨酸盐，而第二个菌株(AN0111）将中间产物降解为最终产物（丙酮酸和乙酰辅酶A）。最终产物可以被分泌到环境中，并作为群落中两菌株的限制性碳源（图3A)。为了预测这个合成群落的组装，我们在基本模型加入了与合成群落特征相对应的特定机制。例如，对水杨酸盐的毒性效应进行了实验测定并作为模型参数引入。因此，我们推导出了合成群落的稳定性和组装的数学规则（图3B）。

根据我们推导的理论框架，该体系的n 值固定为2.53，我们可以通过修改m 值来获得稳定的代谢分工群落。为此，我们在菌株AN0111中分别引入了两个毒性基因模块，通过鼠李糖诱导表达毒性基因ccdB 和 phiX174 E（图3C），实现对AN0111的生长控制。定量拟合分析表明，含有毒性基因的菌株死亡率与鼠李糖浓度的对数形式呈线性相关（图3C）。由于 m 与d2 直接相关（ ），因此可以通过调整鼠李糖浓度来定量调节m。结果表明，当 m 的值低于我们的模型预测两种菌株无法稳定共存的阈值时（即 m < 1.7 时），我们的合成群落崩溃（图3D)。相反，当 m 设置超过阈值时，合成群落可以稳定共存（图3D）。我们的模型框架还准确地预测了稳定群落中AN0111的稳态丰度（R2 = 0.927；图3E）。这些结果表明，我们的数学框架可以准确地预测两步代谢分工群落的组装。

图3 两步代谢分工群落组装机制的实验验证。

4 将原理推广到多步代谢分工的情况

接下来，我们进一步探究了任意步代谢分工群落的稳定条件。此时，一个冗长代谢途径被分为N步，由N个菌株分工完成。通过扩展两步代谢分工群落模型，我们构建了一个新的模型描述概念化 N 步代谢分工群落的动力学（图4A）。基于数学分析，我们获得了新公式，该公式定义了N 步代谢分工群落中执行最后一步的功能菌株的稳态丰度：

[3]

式中，，代表最后一步菌株相对于第k个菌株的“私有化利益”；, 表示第 k 个菌株与最后一株相比的固有生长速率归一化差异；h 是受环境容纳量和每步反应速率影响的拟合指数。我们的分析定义了N步代谢分工群落稳定的两个先决条件：

[4]

[5]

因此，N步代谢分工群落稳定需要除最后一步之外的其他菌株表现出相同的固有生长速率，且这个速率必须超过最后一个菌株所获得的“私有化利益”。这些条件和公式可以很好地估计N 步（我们测试了3-8步）代谢分工群落的稳定性和构建情况（图4B）。值得注意的是，两步代谢分工群落的组装规则是该广义规则的一个特例（当在公式[3]中设N = 2时，得到公式[1]）。进一步通过人工合成的四步萘降解代谢分工群落的共培养实验，我们验证了该组装规则的预测准确性（图4C）。这些结果表明我们的理论框架可以扩展到预测任意步代谢分工群落的组装。

图4 多步代谢分工群落组装的机制。

结论

本研究中，我们通过数学分析提出了一个简单的规则，用于预测代谢分工微生物群落的稳定性与组装特征，并利用人工构建的合成微生物群落对这一理论框架进行了实验验证。我们提出的规则表明，代谢分工群落的稳定性与组装主要取决于群落成员之间的利益分配方式。我们的研究结果为利用代谢分工策略设计和调控人工微生物群落提供理论基础，也为理解自然微生物群落的构建原理提供了新的视角。

作者简介

第一作者:

王淼啸，博士，2021年毕业于北京大学工学院，现在瑞士苏黎世联邦理工学院“微生物系统生态学”(Microbial System Ecology)实验室从事博士后研究。主要研究方向包括：微生物间相互作用机制及其生态学意义，微生物群落组装及演化机制，合成微生物组的理性设计与构建原理。在Cell Reports、ISME Journal、ISME Communications、mLife、Microbiology Spectrum等期刊上发表学术论文14篇，其中第一或通讯作者署名7篇，并获得3项发明专利授权。受邀在EMBO研讨会（Molecular mechanisms in evolution and ecology）、Isaac Newton Institute研讨会（Microbial communities: current approaches and open challenges），国际微生物生态学会ISME in Diversity，国际微生物生态与演化研讨会(MEE Virtual)等会议上作口头报告。获得“简浩然环境微生物基金”优秀论文奖。担任eLife，Bioresource Technology，iMeta等杂志审稿人。

通讯作者：

聂勇，北京大学工学院副研究员。主要从事微生物石油烃代谢途径和调控分子机制、微生物群落构建理论与微生物相互作用机制研究。近年来利用定量生物学、合成生物学等方法研究微生物相互作用对复杂群落时空稳定性与功能的调控机制。曾获得“简浩然环境微生物基金”优秀论文奖、教育部自然科学二等奖、环保部“环境保护科学技术奖”三等奖。主持国家自然科学基金青年基金项目、面上项目3项；参与完成多项国家重点研发计划、“973”、“863”等项目。已在PNAS、ISME J、Cell Reports、Energy and Environmental Science、mLife、Environmental Microbiology、Applied Environmental Microbiology、mSystems、Molecular Microbiology等期刊发表论文70余篇，获得授权发明专利8项。

吴晓磊，北京大学工学院教授，博士生导师。杰出青年基金获得者。长期从事环境微生物群落结构分析与定向调控，环境微生物资源开发与污染治理与环境修复，污水治理与资源化，微生物采油等理论和技术的研究、开发和应用。已在Nature Communications、PNAS、The ISME Journal、Cell Reports、Environmental Microbiology、Applied and Environmental Microbiology、Molecular Microbiology等杂志上发表论文近200篇。

原文链接：

https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(22)01251-7