微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园,其中一些物种可能是感染的来源,例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性,但由于种类繁多的物种及其相互作用,它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra(LV)模型特别有趣,因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是,校准该模型需要丰富的数据,而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据,即目前每个人群的比例。目前,为了解决这个问题,使用了总微生物群丰度的不精确代理[2],或者对系统进行了强有力的假设,例如,假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战: - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的,而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。
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