前言
之前提到了一位研究人员提出了对NEE文章方法中CarveMe软件预测氨基酸营养缺陷型假阳性率高的问题，最近NEE作者对该质疑进行了正面回应
正文
在我们的文章中，我们使用基因组尺度的代谢模型在全球范围内分析了高阶共现群落的相互作用潜力(使用来自地球微生物组项目的测序数据)。分析揭示了两种不同类型的共存社区，我们根据其代谢相互作用潜力的预测差异将其分类为合作性和竞争性。这一观察结果在我们的研究中通过基因组大小、相对丰度、稳定性和栖息地偏好的不同模式得以的支持。在最近的通信中，Price:(1)质疑CarveMe(我们工作中用于建立模型的工具)对来自有限栖息地范围的一小群细菌所做的氨基酸营养不良预测;(2)主张我们工作中的大多数缺陷预测是不正确的。我们在下面讨论这些问题。
关于第一点，在最初的CarveMe出版物中，我们使用当时可用的实验数据对生成的模型进行了广泛的基准测试，以研究在不同基质上的生长和多个生物体中的基因本质。尽管我们已经超越了其他最先进的重建工具，但我们预测的准确性自然仍不完美。功能基因注释在不断进化——尤其是那些非模式生物。因此，不完全通路注释导致一定程度的假阳性发育不良预测并非完全出乎意料，基因功能分配也是如此。作者使用GapMind，一个专门研究氨基酸生物合成途径的工具，来确定导致这些预测的错误注释。他们指出，GapMind自最初发布以来已经进行了更新，所执行的分析可能不完全相同，这证明了任何生物信息学工具都将不完善，并随着新的生物数据的可用性而发展。我们也需要申明CarveMe不是一种注释方法，而是一种用于重建基因组尺度代谢模型的算法。它使用通量平衡分析来填补空白，不仅包括基因注释，还包括生化和表型约束，从而解释生物体的整个代谢背景。它是一个开源工具，兼容其他注释工具的使用，包括GapMind，我们鼓励科学界为改进贡献力量——这是科学进步所固有的过程。
在第二点中，Price试图将一组127个细菌(来自有限的栖息地范围)中存在的假阳性预测推广到我们研究中模拟的数千个细菌中，并得出这样的模型不足以准确地进行生态推断。值得注意的是，作者使用一组先验已知不含缺陷奖杯的细菌进行了分析。因此，这是一个旨在确定发育不良预测的假阳性率的实验，它不允许就准确性、精密度或召回率(真阳性率)得出结论。此外，微生物生理学在一个栖息地(例如土壤)与其他栖息地(例如动物肠道环境)之间存在巨大差异，因此在不同栖息地之间比较任何指标在统计学上和生物学上都没有意义。在我们的研究中，我们使用正交证据和综合背景校正。我们观察到，预测的营养缺陷型与基因组大小呈负相关，对于更昂贵的氨基酸，缺陷型更频繁，群落成员之间的缺陷型比预期的机会更具互补性。最重要的是，我们的分析基于物种共现(从二元到大群体)，因此牢固地基于生态观察。
文献中的大量实验和(宏)基因组证据表明，营养缺陷型，尤其是互补时，在微生物群落的组装、稳定和整体适应度中发挥重要作用。莫里斯及其同事在他们的黑皇后假说中提出了通过互补损失昂贵的生物合成途径来减少基因组以获得适应度优势的想法。在我们的研究中，与随机对照相比，以较小基因组尺寸物种为特征的共生群落表现出更高的丰度和稳定性。此外，已有研究表明，在适应进化实验中可以产生互补性氨基酸缺陷型，从而提高群落的适应性，而且这种缺陷型也可以设计出稳定的合成群落。营养不良的细胞也不仅仅是氨基酸的细胞，正如最近的一项研究所展示的那样，在叶片微生物分离物中含有大量的维生素营养不良细胞。这项研究还强调，即使是实验研究，如果不仔细执行，也会错过缺陷型。此外，培养的细菌不能代表自然多样性，由于选择条件的偏差，原养体丰富。
总之，基因组尺度代谢模型是一个强大的工具集，用于解开微生物群落相互作用的复杂性，并指导自然和合成群落的工程。像任何其他建模方法一样，它们也在不断发展，应该像我们所做的那样与其他数据分析方法和正交证据结合使用。Price的观点既没有解释提供的补充证据，也没有解释关于这个主题的大量文献。因此，我们鼓励通过将更好的注释工具集成到CarveMe或任何其他对科学界开放的重建工具中，对该领域做出建设性的贡献。我们期待着在破译微生物群落结构和功能的一般原理这一迷人问题上获得进一步的见解。事实上，微生物世界最重要的教训之一就是——分享即关怀。
