Statistical learning of bacterial growth in combinatorially constructed environments
通过采用全因子设计来绘制七种细菌物种间的碳源相互作用图谱，本研究表明，尽管由于全局上位性，单个营养物质可能表现出依赖于上下文的负面效应，但在复杂环境中细菌的生长主要由加性效应和成对效应驱动，从而能够通过简单的统计模型实现对生长条件的准确预测和理性优化。
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想象一下，你是一位正试图烤制完美蛋糕的厨师。你的储藏室里堆满了各种食材：面粉、糖、鸡蛋、巧克力和香料。如果你只加一点点糖，蛋糕就会变得更甜；如果你加一点点面粉，它就会变得更蓬松。这是最简单的部分：食材通常各司其职。但当你把它们全部混合在一起时，会发生什么呢？有时，加入一撮盐会让巧克力的味道变得更好；而其他时候，在同样的香草面糊中加入那一撮盐，可能会让味道变得糟糕透顶。在被称为细菌的微小生物世界里，情况正是如此。细菌生活在充满不同营养物质的汤状环境中，而这些营养物质并不只是简单的叠加；它们会相互作用。它们可以组队帮助细菌生长，也可以互相竞争从而减缓生长速度。科学家们早就知道营养物质会发生相互作用，但他们并不清楚这种相互作用是简单的（比如仅仅是两种成分在竞争），还是极其复杂的（比如整个厨房里发生了一场大乱斗，每一种成分都在改变其他所有成分的行为）。了解这一点至关重要，因为如果我们能预测细菌如何生长，我们就能制造出更好的药物、更清洁的燃料以及更健康的食物。
正是在这里，一个研究小组决定玩一场大规模的“配对游戏”。他们想看看是否可以绘制出这些微观相互作用的所有可能方式。他们选择了八种不同的碳源（这就像是细菌的“面粉和糖”）和七种不同类型的细菌。他们并没有只测试几种组合，而是全力以出了击。他们创建了那八种原料中所有可能的混合方式。由于每种原料要么存在要么不存在，这意味着他们构建了255种独特的环境（外加一个什么都没有的空碗）。他们在每个255个碗中培养了七种不同的细菌菌株，并观察了24小时后它们的生长情况。
结果既令人惊讶又有些混乱。他们发现，一种通常是“英雄”（帮助细菌生长）的营养物质，可能会根据碗里还有什么，突然变成“反派”（阻止生长）。例如，某种糖在单独存在时可能会帮助细菌生长，但如果你把它加入到一个已经含有大量其他营养物质的混合物中，它实际上可能会伤害细菌。这就像一首响亮的歌曲在派对上可能很有趣，但如果把它带到安静的图书馆里，就会破坏氛围。研究人员将这种现象称为“上下文依赖性”（context-dependency）。一种营养物质的角色并不是固定的；它会根据它的邻居而改变。
但真正酷的部分在于：尽管这些相互作用看起来很混乱，但科学家们发现这种混乱并没有想象中那么复杂。他们发现，你并不需要理解每一个极其复杂的“高阶相互作用”（即三种或四种成分同时在竞争），就能预测细菌的生长。相反，生长主要由两件事驱动：每种成分本身的效果，以及成分两两之间的相互作用。事实证明，如果你知道成分A单独运作的效果，以及成分A与成分B如何配合，你就能以惊人的准确度预测整个“派对”的结果。
该团队利用数学方法证明，这些简单的规则（加法效应和配对相互作用）解释了细菌生长差异中的90%以上。他们甚至建立了一个计算机模型，该模型只需通过了解配对规则，就能观察一种全新的、从未见过的成分混合物，并预测细菌的生长情况。即使这些细菌来自两个不同的家族，这个模型对测试的所有七种细菌都奏效了。
那么，这意味着什么呢？这表明，虽然细菌生长的世界充满了惊喜，但它并不是一个无可救药的混乱局面。我们不需要测试每一种可能的营养组合来寻找最佳方案。我们可以利用这些简单的“配对规则”，从较少量的实验中学习，然后预测在各种新环境中培养细菌的最佳“配方”。这就像是把游戏的规则学得如此透彻，以至于无需参加每一场比赛就能预判胜者。研究人员承认，他们只测试了八种特定的成分和有限数量的细菌，因此在其他情况下可能会存在更多的复杂性，但在这些条件下，“简单规则”的方法似乎是未来微生物学领域的一个强大工具。
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