大千世界，微生物无处不在，却常以“黑箱”的面貌影响地球系统。它们通过彼此作用与环境反馈，驱动碳氮等元素循环、支撑动植物生长，并参与污染物降解与人类社会发展。然而，自然微生物群落的高度复杂性——物种组成动态、互作关系难解、功能响应难测——长期制约了对微生物资源的可控利用。
为破解这一难题，合成微生物群落(Synthetic Microbial Communities, SynComs)应运而生。它作为一种“可控—可验证—可优化”的功能模型，以生态学与工程学原理为基础，通过人工设计和组装特定菌株组合，既追求目标功能的可重复实现，又兼顾在环境中的稳定性与适应性。围绕“功能—稳定”之间的平衡，邓晔研究团队十余年来持续攻关，力图贯通“理论—算法—平台—应用”的完整链条。
“自然界的微生物群落就像一座拥有亿万居民的超级都市，结构精巧、交通繁密，却难以直接‘指挥’”。邓晔研究员形象地解释道。正因如此，团队开发了可扩展的分子生态网络、代谢互补推断等分析工具，并提出以生态学原理为导向的设计范式，推动SynComs从‘经验组装’迈向‘预测设计’。
SynComs的独特价值在于，它在复杂性与可控性之间找到了新的平衡点。其构建过程就像指挥家挑选乐手组建交响乐团：科学家需要精心选择并组合不同的微生物菌株，使它们既能协同共处，又能发挥互补功能，共同奏出协调的“生态功能乐章”。在这一理念的指引下，邓晔团队长期专注于环境宏基因组技术与数据分析方法的开发，并在解析功能类群和群落互作机制方面取得了一系列创新性成果。
创新方法和工具构建网络到代谢分析框架
作为中国科学院生态环境研究中心“环境微生物组学团队”的带头人，邓晔自2014年回国后，致力于将生态学理论与合成生物学技术深度融合，推动SynComs从“经验组装”迈向“预测设计”。团队在此过程中开发并持续优化了微生物分子生态网络分析方法(MENA)，利用随机矩阵理论自动识别超越随机性的物种关联，从而定量刻画群落稳定性与互作关系。该方法已成为解析微生物网络结构的标准工具，并在农田、湿地和海洋等多类生态系统中得到广泛应用。
在此基础上，团队进一步提出了宏基因组驱动的代谢互补与共现网络联合分析流程。这一新方法通过整合宏基因组数据与代谢模型预测，不仅揭示了物种间潜在的资源交换机制，也为解析微生物互作的底层规则提供了新的视角。同时，团队还开发了一个在线分析平台，使研究者能够上传环境宏基因组序列，自动完成代谢模型预测、网络构建、参数分析与代谢物互补潜力的可视化，大幅降低了微生物互作研究的技术门槛。
利用这一工作流程，邓晔团队对云南腾冲热泉的极端环境微生物群落进行了应用研究，发现辅酶A、氨基酸及糖类衍生物是最常见的可交换物质，而协同关系以偏利共生为主。这一发现不仅揭示了微生物在极端环境下的生存策略，也为未来SynCom的生态学设计提供了重要启示。
正是基于这些方法学与应用的持续积累，邓晔团队在最新综述中进一步提出了如何将生态学原理、进化理论与计算方法深度整合，以指导合成微生物群落的可预测构建。
基于生态学原理指导构建SynCom的理论支柱
在合成微生物群落设计中，邓晔团队的研究涵盖了多个关键方面：
(1)群落稳定性是多维表征：稳定性不仅包括抗扰性、恢复力与稳健性，还取决于物种间多层次的内在调控和环境因子的外在作用。SynCom的设计需在“多样性—功能性—可扩展性”之间找到平衡点。
(2)互作网络是“看不见的手”：正向互作(互利/偏利)源于代谢互补与交叉馈养，可提升群落稳健性与产出;而竞争与拮抗则通过资源位或拮抗物质重塑群落结构。综述提出应通过基因组特征和空间结构约束来预判并规避不利互作，同时精细化配置抑制“搭便车”行为。
(3)关键物种并非一定“多即强”：其生态“调度员”角色常独立于丰度而决定功能输出。研究建议通过分子生态网络筛选结合GSMM建模与去除实验来验证，以“功能证据链”而非“丰度波动”来定义关键物种。同时，应关注“关键—辅助—稀有”物种的功能分层，关键物种奠基功能，辅助物种放大效应，稀有物种在环境波动下提供“保险机制”。
(4)代谢分工是跨尺度的设计抓手：代谢分工已从传统的“现象学分工”发展到“静态/代谢/动态分工”，并结合GSMM、流量平衡分析和微流控单细胞追踪等方法，实现对群落代谢过程的定量解析与时空刻画，为SynCom的跨尺度设计提供量化依据。
创新突破技术瓶颈迈向高性能SynComs
上述这些研究为合成微生物群落突破技术瓶颈提供了一系列的创新路径：
第一，拓展本地化与难培养的广义种质资源：利用 AI辅助的“智能配对”策略，从原位微生物组中筛选兼顾系统发育相容性与功能互补性的菌株，增强生态嵌入性与长期稳定性。
第二，以自动化与高通量打造快速 DBTL(Design–Build–Test–Learn)循环：利用机器人装配、微流控并行测试和多组学快速评估，将 SynCom从概念设计到原型验证的周期缩短至“周级”尺度。
第三，建立跨团队可复用的标准化框架与共享数据库：推动菌株信息、组装规范、元数据采集与功能描述的标准化，让可比、可转移、可审查成为SynComs走向应用的“基本盘”。
第四，整合多尺度建模与预测工具：将基因组规模代谢模型(GSMM)、机器学习与系统动力学模拟结合，实现从分子水平到群落水平的功能预测与优化设计，提升 SynCom的可控性与适应性。
“这四条路径的合力，预示着 SynCom将从实验探索走向高性能、可编程的生态技术，为应对环境治理与可持续发展挑战提供新范式。”邓晔表示。
“微生物不是零件，而是会进化的生命体。”邓晔团队正探索将AI大模型与多组学数据深度融合，构建SynComs的“数字孪生”，以便在不同环境与气候场景下实现响应预测与策略优化。这一方向与生态学原理、合成生物学与基因编辑技术的持续融合，共同推动SynComs正从经验试验走向预测工程。未来，合成微生物群落有望成为环境修复、生物制造与可持续农业的“可编程生态技术引擎”。正如团队及合作者在综述中所强调的：当生态学理论遇见合成生物学，SynCom正在迈向可预测、可复制的工程化路径，为全球可持续发展提供示范意义的“中国方案”。（供稿单位：中科院生态环境研究中心，文/王超）
