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5 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，加利福尼亚州伯克利，美国。 6 马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所以及马克斯普朗克复杂系统物理研究所，德国德累斯顿。 7 欧洲分子生物学实验室（EMBL），发育生物学部，德国海德堡。 8 加州大学欧文分校发育与细胞生物学系，加利福尼亚州欧文，美国。 9 波士顿大学生物医学工程系和生物设计中心，马萨诸塞州波士顿，美国# 通讯作者：alvaro.sanchez@yale.edu 摘要 定向进化已用于自上而下地设计生物系统数十年。通常，它已应用于生物体水平或以下，通过迭代采样突变景观来引导寻找具有更高功能的遗传变异。在生物体水平之上，少数研究尝试人工选择微生物群落和生态系统，但成功率参差不齐，且通常不高。我们对人工生态系统选择的理论理解仍然有限，特别是对于大型无性生物群落，而且我们对设计有效的方法来指导它们的进化知之甚少。为了解决这个问题，我们开发了一个灵活的建模框架，使我们能够在广泛的生态条件下系统地探究任意一组群落和选定功能上的任意选择策略。通过在相同条件下人工选择数百个计算机模拟微生物元群落，我们检查了迄今为止使用的两种主要育种方法的基本局限性，并规定了显着提高其功效的修改。我们确定了一系列定向进化策略，特别是当结合使用时，它们更适合自上而下地设计大型、多样化和稳定的微生物群落。我们的结果强调，定向进化允许在生态结构功能景观中进行导航，以寻找动态稳定、生态和功能具有弹性的高功能群落。
通过定向进化自上而下地设计复杂群落
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