Uncovering the drivers of host-associated microbiota with joint species distribution modelling.
Uncovering the drivers of host-associated microbiota with joint species distribution modelling.
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DOI：
10.1111/mec.14718
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发表时间：
2018-06
影响因子：
4.9
通讯作者：
Montoya JM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Björk JR;Hui FKC;O'Hara RB;Montoya JM
除了构建自由生活社区的过程之外，宿主相关的微生物群也直接或间接地由宿主塑造。因此，微生物群数据具有分层结构，其中样本嵌套在代表宿主特异性因素的一个或多个变量下，通常跨越多个生物组织水平。目前的统计方法不适应这种分层数据结构，因此无法明确说明宿主在构建微生物群中的作用。我们介绍了一种新的扩展的联合物种分布模型（JSDMs），它可以直接容纳和识别的影响，如主机的遗传和性状，记录的协变量，如饮食和采集地点，以及其他生态过程。我们提出的方法包括在群落生态学中看到的强大而熟悉的输出，包括（a）基于模型的排序，以可视化和量化数据中的主要模式;（B）方差划分，以评估所包括的宿主特异性因素在构建微生物群中的影响力;以及（c）共现网络，以可视化微生物与微生物的关联。
In addition to the processes structuring free-living communities, host-associated microbiota are directly or indirectly shaped by the host. Therefore, microbiota data have a hierarchical structure where samples are nested under one or several variables representing host-specific factors, often spanning multiple levels of biological organization. Current statistical methods do not accommodate this hierarchical data structure and therefore cannot explicitly account for the effect of the host in structuring the microbiota. We introduce a novel extension of joint species distribution models (JSDMs) which can straightforwardly accommodate and discern between effects such as host phylogeny and traits, recorded covariates such as diet and collection site, among other ecological processes. Our proposed methodology includes powerful yet familiar outputs seen in community ecology overall, including (a) model-based ordination to visualize and quantify the main patterns in the data; (b) variance partitioning to assess how influential the included host-specific factors are in structuring the microbiota; and (c) co-occurrence networks to visualize microbe-to-microbe associations.
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