摘要
多样性是生态学、微生物学和免疫学中生态系统健康的标志,对疾病诊断和抗感染性具有重要意义。然而,准确比较不同环境梯度的多样性是一项挑战,尤其是当群落中不同分类群的数量很大时。此外,当群落中的分类群通过生态网络相互作用时,现有的多样性估算方法表现不佳,比如在他们的利基范围内竞争,或者与互惠关系竞争。为了解决这一问题,我们提出了DivNet,这是一种估算生态系统中群落内和群落间多样性的方法,其中分类群通过生态网络相互作用。特别是,考虑网络结构可以更准确地估算阿尔法-和β-多样性,即使在有大量分类群和少量样本的环境中也是如此。DivNet快速、准确、精确,对大量分类群表现良好,对弱网络化和强网络化社区都很健壮。我们表明,在分析微生物群和其他高多样性、强网络化生态系统时,将分类单元相互作用纳入多样性评估的优势尤其明显。因此,为了说明该方法,我们基于16S扩增子测序数据集分析了海底玄武岩的微生物组,该数据集包含1490个分类群和13个样本。