原文链接：Directed Evolution of Microbial Communities | Annual Reviews

ABSTRACT

Directed evolution is a form of artificial selection that has been used for decades to find biomolecules and organisms with new or enhanced functional traits. Directed evolution can be conceptualized as a guided exploration of the genotype–phenotype map, where genetic variants with desirable phenotypes are first selected and then mutagenized to search the genotype space for an even better mutant. In recent years, the idea of applying artificial selection to microbial communities has gained momentum. In this article, we review the main limitations of artificial selection when applied to large and diverse collectives of asexually dividing microbes and discuss how the tools of directed evolution may be deployed to engineer communities from the top down. We conceptualize directed evolution of microbial communities as a guided exploration of an ecological structure–function landscape and propose practical guidelines for navigating these ecological landscapes.

摘要

定向进化是人工选择的一种形式，几十年来一直用于寻找具有新的或增强功能特性的生物分子和生物体。定向进化的概念可以理解为对基因型-表型图谱的引导性探索，即首先选择具有理想表型的基因变体，然后进行诱变，在基因型空间中寻找更好的突变体。近年来，将人工选择应用于微生物群落的想法逐渐兴起。在本文中，我们回顾了人工选择应用于大型无性繁殖微生物群落时的主要局限性，并讨论了如何利用定向进化工具自上而下地设计群落。我们将微生物群落的定向进化概念化为对生态结构-功能景观的引导性探索，并提出了浏览这些生态景观的实用指南。

图 1 生物个体之上的自上而下工程学方法。

 (a) 任何生物系统都可以接受人工选择，只要它表现出相关性状（z）的变异，而且该性状是可遗传的，即可以可靠地传给下一代的后代。

(b) 自上而下富集群落工程方法的典型工作流程。通过从物种池中接种生境，建立多个富集群落。通常，环境对所需功能具有选择性。富集群落可通过连续传代稳定下来。然后，从稳定群落中抽取子样，找到能维持功能的简单群落，并从中选出最好的群落。

(c-d）人工种群水平选择的两种主要方法，代表了它们在动物种群中的最初应用（40、43、111、112）。图中所示方法分别为(c)繁殖体法和(d)移民池法，以及(e)随机选择控制和(f)无选择控制。

图 2 群落层面人工选择的局限性。

(a) 遗传变异与选择之间的冲突示意图。随着表现最好的群落被选中，表现最差的群落就会从元群落中被清除，结果是 Fmean 增加，可遗传变异的数量随着世代（G）的增加而减少。经过多轮选择后，在没有引入任何新变异的情况下，可遗传变异就会耗尽，选择也就无从谈起。例如，可以通过从物种库中引入移民来补充变异，从而使群落达到新的功能峰值（Fmax）。

(b) 微生物群落在批量连续培养中的生长（无选择）。群落最初从一个高度多样化的物种库中播种到一个新的栖息地（幼年群落），然后让其在孵化时间 t 内生长（此时它们是一个成年群落）。在没有选择的情况下，成年群落中的一小部分随机细胞被接种到新的栖息地，形成新的幼年群落。这种生长和稀释过程会重复多次。

(c) 在每一批孵化期内，物种在生长和相互作用的过程中经历生态演替。经过多轮连续通过后，群落会达到世代稳定的平衡，当第 i 个孵化期和随后所有孵化期（以及孵化期结束时）的物种丰度向量 X 相同时，即当所有 τ ε（0,t）和 j ≥ 1 时，Xi(τ) = Xi+j(τ) ，群落就会达到世代稳定的平衡。如果没有这种世代稳定性，群落遗传率就会非常低，群落层面生态系统选择的成功率就会大大降低。

图 3 作为生态结构-功能景观导航的定向进化。

(a) 在该示意图中，为简单起见，我们将群落功能投射到仅由两个物种（i 和 j）的丰度定义的生态空间上。所描绘的生态动态是多稳态的，群落向三个不同的吸引点（稳定点）之一靠拢，分别用红色、黄色和蓝色圆圈表示。可以通过扰动、稳定、排序和选择的迭代过程来浏览这一生态景观。

(b-f）用六种不同的方法创建所选群落的组成变体库。图中所示方法为（b）凝聚法、（c）瓶颈法、（d）从集合中迁移法、（e）物种淘汰法和（f）物种淘汰法。(g) 改变资源浓度也可以改变群落中不同物种的适合度，从而改变世代稳定群落的组成（60）。