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Inference of Network Dynamics and Metabolic Interactions in the Gut Microbiome

机译：肠道微生物组中网络动力学和代谢相互作用的推断

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We present a novel methodology to construct a Boolean dynamic model from time series metagenomic information and integrate this modeling with genome-scale metabolic network reconstructions to identify metabolic underpinnings for microbial interactions. We apply this in the context of a critical health issue: clindamycin antibiotic treatment and opportunistic Clostridium difficile infection. Our model recapitulates known dynamics of clindamycin antibiotic treatment and C. difficile infection and predicts therapeutic probiotic interventions to suppress C. difficile infection. Genome-scale metabolic network reconstructions reveal metabolic differences between community members and are used to explore the role of metabolism in the observed microbial interactions. In vitro experimental data validate a key result of our computational model, that B. intestinihominis can in fact slow C. difficile growth.
机译：我们提出了一种新的方法来构建从时间序列聚焦信息的布尔动态模型，并将这种建模与基因组级代谢网络重建集成，以识别微生物相互作用的代谢底划。我们在关键健康问题的背景下应用这一点：Clindamycin抗生素治疗和机会主义梭菌差异感染。我们的模型概括了Clindamycin抗生素治疗和C.艰难梭菌感染的已知动态，并预测治疗益生菌干预措施抑制C.艰难梭菌感染。基因组级代谢网络重建揭示了社区成员之间的代谢差异，并用于探讨代谢在观察到的微生物相互作用中的作用。体外实验数据验证了我们计算模型的关键结果，即肠炎米米，实际上可以缓慢C.艰难的生长。

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