研究人员利用机器学习来识别杀珊瑚的疑似病原体

白带病已经对加勒比地区的鹿角珊瑚和麋角珊瑚群落造成了毁灭性的破坏，但主要致病因子尚未确定。

东北大学教授史蒂文·沃尔默表示，他和他的研究团队将实地工作、水箱实验与机器学习模型相结合，将最可能的病原体范围缩小到一种名为 Cysteiniphilum litorale 的浆果状细菌。

名单上排名第二的是另一种水生细菌，一种弧菌，沃尔默怀疑它更像是一种机会性病原体。

他说：“Cysteiniphilum 是罪魁祸首。”

什么是白带病?

沃尔默对白带病进行了广泛的研究，白带病会导致鹿角珊瑚和麋角珊瑚的组织白化或裸露的白色骨骼“带状”暴露。

白带病与水温升切相关，是最具破坏性的珊瑚疾病之一，并且自 20 世纪 70 年代首次发现以来，已经杀了加勒比海90% 以上的鹿角珊瑚和麋角珊瑚。

环保主义者对造礁珊瑚的消失做出了反应，他们在苗圃中培育抗病珊瑚和珊瑚碎片，直到它们可以移植到野外。

海洋与环境科学副教授沃尔默说，为了确保珊瑚没有疾病，移植前要对它们进行三个月的隔离。

他说，通过确认 Cysteiniphilum litorale 是白带病的主要元凶，可以对珊瑚进行检测和筛查，以加快移植速度。

“如果你知道你引进了一批蜂群，并且每次筛查 30 个蜂群，发现它们都没有患上白带病，那么这 30 个蜂群都是干净的。”

然而，其中有数百种是致病生物或致病生物，这对于查明哪些生物对白带病的危害最大是一个挑战，他说。

“如果你有 100 种可能致病的因素，你如何从物理上尝试将它们全部隔离开来?”沃尔默说。他说，隔离病原体并将其传播到健康组织是确定哪些是致病因素的关键步骤。

沃尔默和他的研究团队的第一步是从巴拿马海岸博卡斯德尔托罗地区的四个珊瑚礁中采集 153 个患病珊瑚和 269 个健康珊瑚的样本。

然后研究人员训练机器学习模型运行 DNA 序列来识别细菌种类及其数量或丰度，即测量样本中的细菌数量。

沃尔默表示，机器学习模型的准确率高达 97%。

他说：“我们的数据中有 9,355 个细菌 DNA 序列或菌株。”

“其中 604 个存在于 10% 或更多的单个珊瑚中，”沃尔默说，“其中 342 个存在于所有时间点。”

这 300 多种细菌菌株最终被放入巴拿马的容器中进行传播实验。

用水管将患病组织泥浆从珊瑚上冲洗掉，然后放入有健康珊瑚的水箱中，同样将由健康组织和海水组成的单独泥浆也放入其中。

疾病的传播和进一步的 DNA 测序使研究人员能够确定白带病的三种可能传播者，并将名单缩小到两种不同的 Cysteiniphilum 和弧菌菌株。

由于 Cysteiniphilum 在健康珊瑚上几乎不存在，而 10% 到 20% 的健康珊瑚上存在弧菌，“我们认为 Cysteiniphilum 是最有可能的病原体，”Vollmer 说。

全球变暖的作用

沃尔默表示，全球变暖是导致白带病传播的原因之一。

他说：“这种现象的发生与热应力有关”，尤其是当水温接近或超过 86°F 时。

知道存在主要病原体后，“我们可以开始询问病原体的传播和爆发是否与温度动态有关?”

另一个问题是弧菌是否会利用 Cysteiniphilum 引起的感染来吞噬虚弱的珊瑚宿主。

“机器学习的真正魔力在于它将交互考虑在内，”沃尔默说。

他说，下一步是培养从巴拿马或佛罗里达患病珊瑚中提取的 Cysteiniphilum，然后将其用于传播实验，看看它们在什么情况下会将白带病传播给健康的珊瑚组织。

沃尔默说，在珊瑚苗圃中对珊瑚进行预处理时，通常使用广谱抗生素。

“现在我们知道了要寻找什么，我们实际上可以采取更有针对性的方法。或者我们可以进行监测，这样我们就不必对大量珊瑚进行预处理，因为我们知道进入的珊瑚没有受到感染。”

标签：

版权声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！