Towards a deeper understanding of microbial communities: integrating experimental data with dynamic models.
Towards a deeper understanding of microbial communities: integrating experimental data with dynamic models.
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DOI：
10.1016/j.mib.2021.05.003
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发表时间：
2021-08
影响因子：
5.4
通讯作者：
Venturelli OS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qian Y;Lan F;Venturelli OS
微生物群落及其功能是由微生物之间及其与环境的复杂相互作用网络形成的。虽然微生物群落在许多环境中发挥的关键作用越来越受到重视，但我们对它们的相互作用以及这些相互作用如何结合联合收割机产生群落水平的行为的了解非常有限。这种知识差距阻碍了我们预测社区对扰动的反应以及设计干预措施以操纵这些社区使我们受益的能力。动态模型是解决这些问题的有前途的工具。我们回顾了现有的建模技术，以构建不同规模的微生物群落的动态模型，并提出了利用多种类型的模型和数据，以促进我们的理解和工程的微生物群落的方法。
Microbial communities and their functions are shaped by complex networks of interactions among microbes and with their environment. While the critical roles microbial communities play in numerous environments have become increasingly appreciated, we have a very limited understanding of their interactions and how these interactions combine to generate community-level behaviors. This knowledge gap hinders our ability to predict community responses to perturbations and to design interventions that manipulate these communities to our benefit. Dynamic models are promising tools to address these questions. We review existing modeling techniques to construct dynamic models of microbial communities at different scales and suggest ways to leverage multiple types of models and data to facilitate our understanding and engineering of microbial communities.
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影响因子：
4.3
作者：
Fritzemeier CJ;Hartleb D;Szappanos B;Papp B;Lercher MJ
通讯作者：
Lercher MJ
美国梭菌艰难梭菌感染和结果负担的趋势。
DOI：
10.1056/nejmoa1910215
发表时间：
2020-04-02
期刊：
The New England journal of medicine
影响因子：
--
作者：
Guh AY;Mu Y;Winston LG;Johnston H;Olson D;Farley MM;Wilson LE;Holzbauer SM;Phipps EC;Dumyati GK;Beldavs ZG;Kainer MA;Karlsson M;Gerding DN;McDonald LC;Emerging Infections Program Clostridioides difficile Infection Working Group
通讯作者：
Emerging Infections Program Clostridioides difficile Infection Working Group
影响因子：
6.1
作者：
Ives, AR;Dennis, B;Carpenter, SR
通讯作者：
Carpenter, SR
影响因子：
16.8
作者：
Dal Co, Alma;van Vliet, Simon;Ackermann, Martin
通讯作者：
Ackermann, Martin
影响因子：
11
作者：
Carr, Alex;Diener, Christian;Gibbons, Sean M.
通讯作者：
Gibbons, Sean M.