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有重要意义。然而，准确比较不同环境梯度的多样性具有挑战性，尤其是当群落中不同分类群的数量很大时。此外，当群落中的分类学群体通过生态网络相互作用时，例如通过在其生态位内竞争，或与共生关系相互作用，现有的评估多样性的方法并不能很好地发挥作用。为了解决这个问题，我们提出了DivNet，一种评估生态系统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，网络结构的核算允许更准确地估计阿尔法-以及贝塔-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，在大量分类群中表现良好，对弱网络社区和强网络社区都是健壮的。我们表明，在分析微生物群落和其他高多样性、强网络化的生态系统时，将分类单元相互作用纳入多样性估计的优势尤其明显。因此，为了说明这一方法，我们基于16S扩增子集（1490个分类群和13个样本）对海底玄武岩的微生物群落进行了分析。
