コミュニティシミュレータ:微生物生態学のためのPythonパッケージ【JST・京大機械翻訳】

Marsland Robert III; Cui Wenping; Goldford Joshua; Mehta Pankaj

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211980678275 整理番号：22P0060672

コミュニティシミュレータ:微生物生態学のためのPythonパッケージ【JST・京大機械翻訳】

The Community Simulator: A Python package for microbial ecology

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発行年： 2019年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

天然微生物群集は数百から数千の相互作用する種を含む。この理由で,計算シミュレーションは微生物生態学においてますます重要な役割を果たす。本論文では,再現可能な透明でスケーラブルな方法で微生物個体群動態をシミュレートするためのコミュニティシミュレータと呼ばれる新しいオープンソース,自由に利用可能なPythonパッケージを提示した。コミュニティシミュレータは5つの主要要素を含む:一連のサンプルのための初期状態および環境条件,モデリング仮定の辞書に基づく動的方程式の自動生成,代謝および分類構造の調整可能なレベルによるランダムパラメータサンプリング,動的方程式の並列統合,およびサンプル間の移動によるメタコミュニティ動力学のためのサポート。コミュニティシミュレータを用いたシミュレーションを著しく高速化するために,著者らのPythonパッケージは,生態学的動力学と凸最適化の間の最近発見された双対性を利用するコミュニティ動力学の平衡状態を見つけるための新しい期待値最大化(EM)アルゴリズムを実行する。著者らは,このEMアルゴリズムが,対応する常微分方程式の直接数値積分と比較して,1と2桁の間で性能を改善することを示した。微生物生態学における問題に対するコミュニティシミュレータの幾つかの最近の応用をリストし,ミクロビオーム組成データを直接分析するためのパッケージの可能な拡張を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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微生物の生態

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