Open Research Europe· 2026Q2
Doğrusal Olmayan Ağ Çıkarımı, Rumen Mikrobiyomunda İki Bağımsız Ekolojik Organizasyon Ekseni Ortaya Koyuyor
Nonlinear network inference reveals two independent axes of ecological organisation in the rumen microbiome
- 1atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
FANCY adlı yeni bir ağ çıkarımı çerçevesi, rumen mikrobiyomunda, standart doğrusal yöntemlerin gözden kaçırdığı, biri protozoal topluluk tipiyle, diğeri ise konak genetiği ve metan metabolizmasıyla ilişkili iki bağımsız ekolojik organizasyon eksenini ortaya koyuyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- FANCY çerçevesi, doğrusal yöntemlerin gözden kaçırdığı doğrusal olmayan mikrobiyal ilişkileri tespit eder.
- 2.178 MAG'ın analizi, rumen'de iki bağımsız ekolojik organizasyon eksenini ortaya çıkardı.
- Bir eksen protozoal topluluk yapısını yakaladı; diğeri konak genetiğini metan metabolizmasına bağladı.
- FANCY, doğrusal yöntemlerden %13 daha fazla ilişki tespit etti ve %72 örtüşme sağladı.
- Çerçeve hesaplama açısından verimlidir ve diğer yüksek boyutlu veri kümelerine genelleştirilebilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Background The rumen microbiome is shaped by numerous external factors such as diet and host genetics, but these drivers act through internal microbial dynamics, including cross-feeding, substrate competition, and threshold-driven community shifts that give rise to non-linear interactions among microbes. Standard network inference approaches detect linear co-abundance patterns but may miss nonlinear dependencies that reflect these internal ecological processes. Results We developed FANCY ( F requency A nd N onlinear C orrelation h Y brid), a network inference framework that integrates mutual information-based edge detection with distance correlation stability assessment through a multiplicative hybrid score. Applied to 2,178 metagenome-assembled genomes (MAGs) from 321 beef steers across four breeds and two diets, FANCY shared 72% of MAG association (edges) with linear methods while contributing an additional 13% of associations reflecting nonlinear dependencies. FANCY-derived nonlinear edges reorganised microbial taxa into co-abundance modules with distinct external drivers. Two modules were validated against independent biological classifications from prior studies: Module 1 captured protozoal community type structure while Module 2 captured a host-genetics link to microbial methane metabolism. The axes were independent and involved largely non-overlapping taxa. Neither structure was resolved by commonly used linear network inference methods. Conclusions FANCY reveals hidden ecological organisation in the rumen that conventional linear methods miss, resolving protozoal community type and host-genetic influences as independent axes. The framework can process 2,178 MAGs across 321 samples on a laptop and is generalisable to any high-dimensional abundance dataset. FANCY is available as an R package through Bioconductor and Github https://github.com/wala-github/Fancy.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Open Research Europe, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Agronomi ve Bitkisel Üretim
Agronomy and Crop ScienceAgricultural and Biological Sciences