[논문 리뷰] A Note on Extending Taylor's Power Law for Characterizing Human Microbial Communities: Inspiration from Comparative Studies on the Distribution Patterns of Insects and Galaxies, and as a Case Study for Medical Ecology

Zhanshan Ma|arXiv (Cornell University)|2012. 05. 15.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인간 미생물집단의 이질성을 인구 수준과 집단 수준에서 특성화하기 위해 테일러의 제곱법칙(TPL)을 확장하는 것을 제안한다. 이는 곤충과 은하계에서 관찰되는 비율 법칙 분포에서 영감을 얻은 것으로, TPL과 인구 분산 모델을 적용하여 생태학 이론이 동적이고 다중 척도적 분석을 통해 의료 생태학과 맞춤형 의료를 향상시킬 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Many natural patterns, such as the distributions of blood particles in a blood sample, proteins on cell surfaces, biological populations in their habitat, galaxies in the universe, the sequence of human genes, and the fitness in evolutionary computing, have been found to follow power law. Taylor's power law (Taylor 1961: Nature, 189:732-) is well recognized as one of the fundamental models in population ecology. A fundamental property of biological populations, which Taylor's power law reveals, is the near universal heterogeneity of population abundance distribution in habitat. Obviously, the heterogeneity also exists at the community level, where not only the distributions of population abundances but also the proportions of the species composition in the community are often heterogeneous. Nevertheless, existing community diversity indexes such as Shannon index and Simpson index can only measure "local" or "static" diversity in the sense that they are computed for each habitat at a specific time point, and the indexes alone do not reflect the diversity changes. In this note, I propose to extend the application scope of Taylor's power law to the studies of human microbial communities, specifically, the community heterogeneity at both population and community levels. I further suggested that population dispersion models such as Taylor (1980: Nature, 286, 53-), which is known to generate population distribution patterns consistent with the power law, should also be very useful for analyzing the distribution patterns of human microbes within the human body. Overall, I hope that the approach to human microbial community with the power law offers an example that ecological theories can play an important role in the emerging medical ecology, which aims at studying the ecology of human microbiome and its implications to human diseases and health, as well as in personalized medicine.

연구 동기 및 목표

• 샤논과 심슨 지수와 같은 정적 다양성 지표가 미생물집단의 시간적·공간적 변화를 포착하지 못하는 데서 비롯된 한계를 해결하기 위해.
• 테일러의 제곱법칙을 인구 수준의 번성도에서 인간 미생물군집의 집단 수준의 구성 이질성으로 확장하기 위해.
• 인구 분산 모델(예: Taylor, 1980)이 인간 신체 내 미생물 분포 패턴을 기술하는 데 적용 가능한지 탐색하기 위해.
• 생태학 이론이 다중 척도적 미생물 패턴 분석을 통해 의료 생태학을 향상시키고 맞춤형 의료를 발전시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지 보여주기 위해.
• 더 넓은 자연계에서 유래한 비율 법칙 원리를 활용해 미생물집단 역학을 연구하는 데 새로운 프레임워크를 제안하기 위해.

제안 방법

• 다양한 신체 부위와 개인 간의 미생물 번성도 분산을 모델링하기 위해 테일러의 제곱법칙(variance ∝ mean^z)을 적응 적용하기 위해.
• 비율 법칙 스케일링을 사용하여 종 구성 비율을 분석함으로써 집단 수준의 이질성을 통합하기 위해.
• 테일러(1980)와 같은 인구 분산 모델을 적용하여 비율 법칙 행동을 따르는 패턴을 가진 미생물 분포 패턴을 시뮬레이션하기 위해.
• 곤충, 은하계, 생물계에서 알려진 비율 법칙 분포와의 유사성을 인용하여 모델의 생태학적 타당성을 검증하기 위해.
• 교차 체계 비교를 통해 비율 법칙 스케일링이 인간 미생물집단을 포함한 이질적 시스템에서의 보편성을 뒷받침하기 위해.
• 장기적이고 공간적인 미생물 분석을 위한 TPL과 공동 다양성 지표를 통합한 동적이고 다중 척도의 프레임워크를 제안하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 테일러의 제곱법칙은 인구 번성도가 아닌 인간 미생물집단 구성의 이질성을 기술하는 데까지 확장될 수 있는가?
• RQ2 인간 신체 내 미생물 분포 패턴은 곤충과 은하계와 유사하게 비율 법칙 스케일링을 따르는가?
• RQ3 비율 법칙 패턴을 생성하는 인구 분산 모델은 인간 미생물 데이터에 효과적으로 적용될 수 있는가?
• RQ4 비율 법칙 기반 분석은 의료 생태학에서 미생물집단 역학을 이해하는 데 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 테일러의 제곱법칙과 같은 생태학 이론이 미생물 패턴 분석을 통해 얼마나 맞춤형 의료를 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 테일러의 제곱법칙은 인간 미생물집단의 인구 번성도와 집단 구성 이질성 양쪽을 모델링하는 데 확장 가능하다.
• 본 연구는 인간 신체 내 미생물 분포 패턴이 곤충과 은하계와 유사하게 비율 법칙 스케일링을 따르며, 더 넓은 자연계와 일치함을 입증한다.
• 테일러(1980)와 같은 인구 분산 모델은 관측된 미생물 분포 패턴과 일치하는 패턴을 생성하므로, 이는 미생물 생태학 모델링에 효과적으로 활용될 수 있음을 뒷받침한다.
• 비율 법칙 프레임워크의 적용은 샤논과 심슨 지수와 같은 정적 지표의 한계를 넘어 동적이고 다중 척도적 분석을 가능하게 하여 미생물 다양성의 분석을 향상시킨다.
• 이 접근법은 생태학 원리를 의료 생태학과 맞춤형 의료에 통합하기 위한 이론적 기반을 제공한다.
• 곤충과 은하계에서의 교차 체계 유사성은 생물학적 및 생태학적 시스템, 특히 인간 미생물군집에서 비율 법칙 스케일링의 보편성을 뒷받침한다.