自然微生物群落的复杂性对其可预测性操控带来了重大挑战，推动了合成微生物群落（Synthetic Microbial Communities, SynComs）的兴起，使其成为在环境、农业和生物医学等领域实现功能优化的可控模型。尽管合成群落（SynComs）具有较高的可控性，但在理论设计中仍面临如何在功能精确性与生态稳定性之间实现平衡的挑战。本文提出了一个通过整合生态原理、进化理论与计算方法的策略性框架，以实现SynComs的系统设计与优化。

具体包括：（i）通过调控群落中的合作与竞争关系，实现生态互作的动态平衡；（ii）构建多层次的物种组织结构，通过关键种的调控作用、辅助菌的适应性调节以及稀有类群的保留来维持群落结构的稳定性；（iii）引入进化导向的人工选择策略，以突破功能性与稳定性之间的权衡限制；（iv）构建模块化的代谢分工结构，实现资源的高效分配。通过上述策略，我们展示了如何对SynComs进行可操作设计，以实现其功能的可预测性。我们进一步指出了SynCom构建与应用中的关键前沿，包括：微生物互作网络的机制解析、高通量培养组学在菌株挖掘中的应用、借助人工智能开发微生物“暗物质”、自动化平台辅助的群落组装、群落长期动态的预测建模，以及标准化框架与共享数据库的开发。这种理论与技术相结合的范式，使合成群落（SynComs）确立了作为可编程生态技术的地位，赋能其应对全球可持续发展挑战，并通过工程化的生态韧性实现实际应用。本文为从经验性的群落构建迈向可预测的生态系统设计提供了概念路线图与实用工具包。

1 合成微生物群落设计的生态学理论

图1 合成群落（SynComs）的合理设计所依循的生态学理论。群落生态学中的理论框架（如稳定性理论、物种互作、进化适应以及代谢分工）与先进建模方法的融合，有助于实现从经验性组装向预测性设计的转变

1.1微生物群落稳定性与SynComs稳定性优化

微生物群落的稳定性具有多个维度，并具有不同的生态学意义。这包括抵抗力（即在不发生显著功能或组成变化的情况下抵御干扰的能力）、恢复力（即微生物群落从干扰中恢复的能力），以及两者的结合——稳健性（即在面对干扰时保持结构组织和功能表现的能力）。微生物群落在干扰后的稳定性由内在因素与外在因素的相互作用决定（图1A）。内在因素包括微生物多样性、物种间互作和物种-宿主反馈，而外在因素则包括非生物环境条件和气候格局。然而，多样性与稳定性之间的关系对具体环境具有依赖性。尽管高多样性通常有助于增强群落稳定性，但在养分限制的条件下，高物种丰富度可能加剧资源竞争，反而降低稳定性和功能性。值得注意的是，即便在生物多样性下降的情况下，一些生态系统仍能维持功能，这主要依赖于代谢冗余或物种可塑性等补偿机制。此外，微生物互作不仅影响即时的群落动态，还通过进化路径塑造其长期的稳定共存模式。在植物-微生物互作层面上，植物根系分泌物和根际沉积物可增强根际细菌群落的稳定性。

在合成微生物群落（SynComs）研究中，首先需要关注所选菌株组合在人工共培养体系中能否实现长期稳定共存。同时，有研究指出，稳定性评估应更加关注功能的保持，而不仅仅是物种的持续存在。然而，目前针对SynCom的稳定性评估仍存在明显空白——仅有40%的研究(35/86)对稳定性进行了评估，忽视了田间条件下群落表现的纵向监测。SynComs的稳定性来自于物种组成、功能多样性与物种间互作，可通过营养级间互作或本地物种引入等策略提升群落功能表现。在设计过程中，SynComs必须权衡多样性-功能性的矛盾：高多样性群落虽能提升生态表现，但会降低可扩展性；而过于简化的共生体则可能失去关键物种与稳定性。因此，优化SynCom稳定性需满足以下三个核心条件：(i) 支持分工协作与信息交流的空间结构化群落；(ii) 通过组学技术主导关键物种的筛选，以维持适度的多样性；(iii) 对干扰具有动态适应能力。值得一提的是，计算方法正在重塑SynCom稳定性优化策略，通过多尺度建模框架，为SynCom的构建与应用提供可操作的参数约束和理论支持。

1.2 微生物互作理论

微生物通过生态位分化和资源利用建立起复杂的互作网络，进而定义其生态角色和群落动态。然而，SynComs 的成功实践在很大程度上依赖于各成员之间的互作情况——特别是互作的稳定性、可扩展性和可控性，这些都需要被充分表征与优化。

积极相互作用（图1B），包括互利共生（mutualism）与偏利共生（commensalism），通常源于代谢特化。在这一过程中，代谢副产物的交叉喂养（cross-feeding）可增强整体系统的效率与恢复力。尤其是在极端环境下，偏利共生更为常见，表明其在适应环境压力中具有关键作用。工程化的 SynComs 通过正向互作展现出更优的功能表现。

消极相互作用则主要表现为竞争和拮抗（或偏害共生，amensalism）（图 1B），这类互作受到资源竞争（如营养、空间）和化学武器的双重调控。物种之间争夺有限的资源和空间，进而导致群落中物种优势地位的动态变化。拮抗互作则通过活性抑制机制发挥作用，常见的抑制分子包括抗生素（如多酮类）、有机酸（如乳酸）、细菌素（如乳链菌素）和生物表面活性剂（如鼠李糖脂）。环境基质背景对这些互作具有重要调控作用：在资源充足的条件下，抗生素会选择性抑制生态位相似但基因差异较大的竞争者，而在资源匮乏条件下，抗生素抑制反而趋于弱化，取而代之的是其他存活策略。此外，噬菌体捕食通过“kill-the-winner”机制加剧了竞争压力，优先裂解优势种群。竞争的策略性操控可以提升群落稳定性，例如引入第三种竞争者可稳定原有系统。

除了上述积极和消极互作外，微生物互作还面临另一个关键挑战——投机行为（cheating）。所谓“作弊者”是指那些利用共享资源却不做出贡献的个体（图 1B），其行为可能破坏原有的合作机制，甚至导致互利关系崩溃。抗生素压力还会进一步助长投机者的优势。新兴的生态工程策略正在探索应对手段。通过引入空间结构设计微生物群落，是增强合作并抑制投机行为的一种有效策略，可能归因于空间限制改变了群体感应（quorum sensing）机制及公共产物分布格局。长期的投机者-生产者共存也会驱动资源囤积等适应性反制策略的演化。然而有趣的是，在某些特定情境下，投机者反而有助于提升群落的多样性与适应性。

上述互作机制为 SynComs 的设计提供了关键参考原则：（1）优先选择代谢互依性强的菌株以稳定互利或偏利关系；（2）通过基因组筛选（如噬菌体抗性基因、抗生素BGC重叠度）最小化寄生或拮抗性菌株组合；（3）通过设计空间结构或营养限制以抑制投机行为。这一理论框架强调，不同类型互作的平衡是实现SynCom高效且稳定运行的关键，同时为生态学理论与生物技术应用之间搭建了桥梁。

1.3 关键物种与功能模块化

关键物种（Keystone species）在维持微生物群落的结构与功能中发挥核心作用，其对群落功能的影响常常独立于其丰度。Jiang 等人总结了在天然微生物群落中识别关键物种的一系列方法，其中生态网络分析是目前应用最广泛的手段。在合成微生物群落（SynComs）中，菌株的选择应以其生态角色与功能贡献为依据，因此，SynCom中的关键物种识别不仅应依赖网络指标，还需结合实验验证（如物种去除试验）或计算模拟（如GSMM，基于基因组规模代谢模型）进行综合评估。相比耗时的实验方法，GSMM更适用于从复杂群落和大数据中筛选具有潜在代谢互作能力的关键物种。

关键物种通过与辅助菌（helper species）或稀有菌的互作来维持群落稳定性（图1C），这一机制已通过分子生态网络分析得到验证。关键物种与辅助种之间的功能协同作用，能将群落的整体功能提升至超越单个成员的水平。例如，Xun 等构建了以 Bacillus 为核心的 SynCom，其中 Bacillus 负责合成抗菌脂肽 fengycin，而辅助种则通过促进其生长和上调抗菌基因表达来增强其抗菌活性。Sun 等也发现，Bacillus 协调了硒纳米颗粒的合成，并同时招募有益微生物，实现功能协同。这些研究表明，关键物种在SynCom中如同生态“指挥者”，通过复杂的跨种通讯机制将辅助种整合成高效的功能模块。

在微生物生态系统中，数量丰富的物种通常维持着基本的代谢通量和生态功能。然而，近期研究发现，通过丰度变化筛选出的关键种，未必在功能上是不可或缺的。Ruan 等人指出，生态过滤（例如除草剂诱导选择）富集了18种候选关键菌株，但仅有4种（包括 Bacillus sp. P56, Lysinibacillus sp. LM5, Acinetobacter sp. AC6 和 Bradyrhizobium sp. BR1）显著提升了SynCom的生长与降解效率。其余的物种尽管在选择压力下丰度上升，却功能贡献有限，甚至因资源竞争带来负面影响。这表明：丰度变化并不能作为功能重要性的唯一替代指标。

在丰度梯度下，稀有类群（rare taxa）同样可能对群落的恢复力产生不成比例的重要贡献。因此，丰富物种与稀有物种之间可能通过以下机制形成功能分工：（1）“马太效应”：稀有种通过代谢补偿机制平衡优势种，维持代谢多样性；（2）功能互补性：在抗旱龙舌兰系统中，用丰富种构建的SynCom接种根际后，提升了稀有种的丰度，增强了稀有种与丰富种的协同抗旱能力；（3）策略性分工：在植物保护系统中，丰富种直接抑制病原体，而稀有种则激活植物免疫响应。

要理性构建具有功能的SynCom，就必须系统理解微生物生态系统中的功能互补关系：关键物种构筑功能基础，辅助种强化功能表达，稀有物种则为群落应对环境波动提供“保险机制”。这一功能分层机制为SynCom的稳健工程提供了三个核心设计原则：优先考虑代谢网络的连接性，而不是仅凭分类学地位筛选菌株；维持不同功能群体之间的动态平衡，以保持整体群落稳定性；合理配置生态位空间，以保留适应环境变化所需的生态弹性。这一集成式策略强调了在SynCom设计中结合功能验证与丰度筛选的重要性，为合成微生物群落从结构到功能的系统优化提供了理论支撑。

1.4 SynCom工程中的生态-进化适应

群落组装是一个动态的生态过程，微生物物种通过生态机制与进化机制共同作用，逐步聚集为具备功能性的共生体系。人工选择作为一种有方向性的策略，已被用于通过迭代筛选来提升微生物群落的功能性（见图 1D）。然而，在微生物组工程中的应用仍面临成功率波动大、功能提升有限等问题，主要原因在于缺乏适用于复杂微生物系统的高效选择策略。例如，在植物根际环境中，细菌的互利关系可通过增强的代谢适应性及与宿主的互馈机制快速进化，这提示我们在设计SynCom时，不能仅依赖其初始功能，还必须充分考虑菌株的进化潜力。

近年来，生态学与进化理论的整合为SynCom组成优化开辟了新路径。Arias-Sánchez 等开创性地提出了一种基于遗传算法的定向群落进化框架。经过18轮的筛选与重组，随机组合的四成员微生物群落在污染物降解效率上超越了最初构建的最佳组合。在这一进化思路的基础上，Chang 等人引入计算建模，模拟群落在迭代选择和随机扰动下的动态过程，从而建立了一个可用于复杂多样群落“自上而下”工程化的强大平台。最近，Ruan 设计了整合自上而下与自下而上策略的实验分析流程，该流程将用于关键物种识别的机器学习方法与 SuperCC 代谢建模相结合，从而实现了对功能增强型微生物群落的精确工程设计。

先进的基因工程技术推动定向选择的革新。精确的基因编辑与合成通路集成，已能够构建出具备特定功能的专用微生物底盘（chassis）。尽管这些方法在合成生物学中展现出巨大潜力，但在功能提升效率和操作复杂性方面仍存在瓶颈。人工定向选择通过三种主要技术范式将理论与实践结合起来：自上而下（top-down）生态信息驱动的定向进化，用于激发群落的新兴功能；自下而上（bottom-up）基因组精确编辑，用于实现目标性状的特异工程；混合计算模型驱动优化策略，将机器学习与代谢或基因组建模相结合，实现系统化设计。这种多尺度策略实质上推进了对微生物群落功能的调控，能够独特地应对复杂SynComs中“功能-稳定性权衡”（function-stability trade-off）的问题，提供兼容性强、可操作的解决方案，从而将进化理论与分子设计连接起来，推动生态学理论、人工智能与合成生物学的交叉融合。

2 面对代谢优化的SynComs设计与计算工具

2.1 代谢分工策略

代谢分工是微生物群落中一种基础性的生态策略，即不同的微生物群体在特定的生化任务上分工协作，从而实现复杂的代谢功能（图1E）。这一涌现性特征源于物种形成、遗传多样化以及种间竞争、协作和欺骗等生态互动过程，在人类干预下进一步演化。代谢分工主要表现为四种形式（表1）：功能分工（Division of Labor, DOL）、静态代谢分工（Static Division of Labor, SDOL）、代谢分工（Metabolic Division of Labor, MDOL）和动态代谢分工（Dynamic Division of Labor, DDOL）

表1 微生物群落中代谢分工的核心特征与概念演变

微生物群落中代谢分工概念的演变，经历了从最初的表型观察到机制阐释，再到量化建模，最终发展为动态调控框架（图2，表1），反映出对其机制理解的不断深入以及技术的持续进步。

这种从描述性（DOL）向机制性（SDOL）、量化性（MDOL），再到适应性（DDOL）的演变进程，与从传统培养方法向多组学整合技术的演化并行。当前，这些框架已具备互补性：SDOL/MDOL策略中可用于设计稳定协同的共培养体系，且在DDOL策略中可构建具备环境响应能力的动态系统（图2），为在复杂环境中实现功能效率与生态稳健性的双重优化提供了完整的工程化工具箱。

当前研究已提出一系列可操作的工程原则，包括代谢通路模块化、中间代谢物高效传递、基于群体感应的角色切换机制等，这些原则正在将MDOL从理论框架转化为实用的工程工具。随着多组学分析技术和计算建模方法的发展，微生物群落的代谢编程愈发精细，为未来高端生物制造和环境治理应用奠定了基础。

图2 代谢分工的概念演变及其在合成群落（SynCom）开发中的潜在应用。

2.2 基于模型驱动的群落代谢优化

代谢互作是实现合成微生物群落（SynComs）功能优化的核心策略。代谢互作（如交叉喂养、共生作用）与功能分工（如代谢通路专一化）要求微生物种群之间高度协调，以优化资源利用效率与整体适应性。这种动态的代谢耦合不仅依赖于代谢物的被动扩散，更依赖于通过群体感应（quorum sensing, QS）而实现的主动通信机制，该机制能够将环境感知与群体性代谢决策相连接。从进化角度看，代谢依赖性可能来源于功能丧失突变或基因组简化（即“黑皇后假说”），这为设计互依共生的微生物联合体提供了理论基础。现代合成生物学工具已经能够精准构建特定营养缺陷型菌株，并设计可编程的代谢电路，从而在SynComs中建立起可控的代谢互作。研究表明，代谢互作网络不仅可增强功能输出，还可提高群落稳定性。

计算建模方面的突破已彻底变革了微生物群落代谢互作的设计方式。将全基因组规模代谢模型（GSMMs）与机器学习算法相结合，已实现对群落代谢网络的预测性优化。基于物种基因组数据的群落尺度代谢建模已成为研究前沿。这些计算方法不仅提升了合成效率，也为理解复杂微生物互作关系提供了新视角。

3 高性能合成微生物群落的技术挑战与创新解决方案

生态理论为加速合成微生物群落（SynCom）的开发提供了强有力的框架。将生态学理论与计算建模和功能验证相结合，有助于克服传统微生物组工程中的试错式方法。

尽管该领域取得了显著进展，但仍面临多项挑战：菌株资源有限（过度依赖可培养菌株而忽视生态关键的不可培养类群）（图3A）；功能不稳定（经验性组装方法难以预测群落长期动态）（图3B）；放大差异（实验室优化的共生体在实际环境中常常失效）（图3C）；以及标准化不足（操作流程不一致，影响重复性和跨研究比较）（图3D）。近年来，生态原理与计算及实验技术的深度整合，为解决这些挑战提供了新思路。本节将重点讨论构建与应用SynCom时需要考虑的关键问题，并展望未来的发展方向（见图3）。

图3 合成群落（SynCom）构建与应用中的挑战（A–D）、机遇及未来展望（E–J）

3.1 利用本地及不可培养微生物

当前的合成微生物群落（SynComs）主要依赖于数量有限的细菌菌株，表现出较差的环境适应性和功能表征不精确等问题。传统的筛选方法常常无法准确识别关键的功能类群，原因包括：(1) 过度依赖可培养微生物；(2) 缺乏跨界（cross-kingdom）类群；(3) 遗漏关键的不可培养类群（图3A）。菌株资源的匮乏严重限制了合成群落与原生微生物群之间建立稳定生态关系的能力，导致其在实际应用中常常出现功能失效。

通过智能微生物“配对”策略性地利用本地微生物，为提升合成微生物群落（SynCom）的性能提供了一种变革性的机会（图3E）。该策略包括：(1) 利用人工智能（AI）辅助的网络分析工具，从本地微生物组中筛选系统发育上兼容的菌株；(2) 基于互补的代谢特征设计跨种或跨界（如真菌-细菌）共生体系；(3) 通过计算建模动态优化菌株比例，以预测其相互作用结果（图3E）。这种经过理性设计的群落相比传统单类微生物组合，更能在环境中持久存在并展现出更强的功能稳健性。

新兴的单细胞技术与多组学分析的集成方法，正在为不可培养微生物的功能激活提供可能（图3F）。该创新流程包括：(1) 通过拉曼光谱激活细胞分选结合单细胞测序技术，识别代谢活跃的细胞；(2) 利用如iNAP或 SuperCC等生物信息学工具，重建单细胞水平的基因组规模代谢模型或群落水平的代谢网络；(3) 借助环境代谢组学识别关键效应分子（如稀有配糖物或修饰氨基酸）；(4) 开发刺激响应型递送系统（如pH触发纳米粒子），实现靶向底物释放。其关键突破在于建立一种新的范式，以突破传统不可培养性的限制。然而需要注意的是，微生物在单培养与群落培养环境中的行为可能存在显著差异，因此在将单细胞结果外推至群落水平时应谨慎。

3.2 加速合成群落开发：先进自动化技术与高通量实验验证

传统的合成微生物群落构建方法高度依赖人工操作，过程耗时且劳动密集，通常需要数月时间对每一对菌株进行反复培养、交叉划线与功能验证（图3B）。先进自动化技术的引入正在彻底改变并加速从设计到验证的整个SynCom开发流程。该整合式方案涵盖：(1)基于人工智能的功能优化群落的计算设计；(2)利用机器人系统进行高精度菌株组合装配；(3)采用微流控平台实现数百种群落变体的并行测试；以及(4)借助自动化的代谢组/转录组分析快速评估群落性能（图3G）。这一集成工作流程不仅显著缩短开发周期（从数月压缩至数周），还提高了功能可预测性。该数据驱动流程可无缝对接实验验证系统，构建持续优化循环。

SynComs在实际环境中常因复杂的种间动态（例如高阶相互作用或跨营养级互作）而出现功能不稳定现象（图3B）。创新工具如 µCI 共培养装置为系统性研究复杂微生物互作提供了新平台（图3H）。这些平台结合微流控、3D打印与微囊化技术，构建了结构化空间环境，在维持物理分隔的同时允许受控的化学通信，从而实现精确的群落组成调控，提升定殖成功率。这一集成方法帮助研究者在可控但接近自然的条件下研究和优化合成群落行为，促进构建更稳定、更具功能性的微生物群落。该技术为实验室研究与真实生态系统应用之间架起了桥梁。

3.3 合成微生物群落设计与应用的衔接

将合成微生物群落（SynComs）从实验室设计转化为真实环境中的应用，面临源自微生物生态系统复杂性的根本性挑战（图3C）。其中的核心限制在于难以预测和控制关键的生态转变，如稳定状态与波动状态之间的转换，这往往导致实验室优化参数（如物种丰富度、互作强度）与实际现场表现脱节。环境变异性进一步加剧了这种不匹配，导致许多体外校准的菌群在实际应用中丧失功能。为弥补这一差距，下一代计算框架正在推进多尺度建模方法的发展，将理论预测与实际相结合，从而促进SynCom设计的稳健转化（图3I）。

在代谢尺度上，定量建模为群落组装规则提供了基础性洞见。MDOL（Metabolic Division of Labor，代谢分工）框架建立了一个稳定的代谢分工系统所需满足的条件：（1）对于线性代谢通路，起始路径的专属菌株必须在生长上具备优势（“m”），超过末端路径专属菌株所获得的私人利益（“n”）；（2）末端路径菌株的稳定丰度比例应等于“n/m”。该方法已在萘降解系统中得到验证，对多种代谢通路的预测误差低于10%，通过核心动力学参数（m, n）将实际验证与工程设计有效衔接，控制群落稳定性。在机制层面上，微生物消费者资源模型（MiCRM）为理解群落动态提供了有力工具。该模型通过精准量化物种与资源之间的相互作用及交叉营养网络，系统性地测试扰动响应（如稀释事件、物种入侵、成员添加或去除），并预测功能产出（如生物量或代谢物的产生），从而识别关键的稳定性阈值，以指导实际应用中的设计参数。这些参数定义了SynCom在扰动下操作的动态稳定窗口。在宏观尺度上，粗粒度理论表明，物种丰富度和平均互作强度是决定生态系统状态转换（如稳定共存、部分灭绝或振荡状态）的关键控制变量，这类似于热力学系统中由温度或压力等少数变量决定系统行为的原理。该粗粒度模型可在设计阶段对互作强度进行战略性预校准，并在放大应用过程中实时监控物种丰富度与互作强度。将这些多尺度建模方法与高通量实验验证（如大规模培养技术、微流控芯片、单细胞分选）以及自动化流程相结合，有望推动SynCom开发向真正的预测性设计迈进（图3I），从而在稳定性、功能性与可扩展性方面实现更高的工程控制精度与可靠性。

3.4 对标准化框架的迫切需求

当前该领域普遍缺乏统一的标准化协议，群落构建方法、数据采集流程与分析方法存在显著差异（图3D）。这种标准化缺失的现象严重影响了研究结果的可重复性与可比性。建立全面的标准化体系需在多个层面上系统性推进。该标准化框架应包括以下方面：对菌株组合的严格设计规范；扩展元数据标准（例如在MIxS标准的基础上，增加接种浓度和载体类型等信息）；菌株信息包括采集地点GPS坐标、分离条件和专利状态等（图3J）。与上述协议相配套的是模块化合成生态系统平台的构建，用于严谨验证。这些平台应具备可互换的微生物组分、土壤和气候模块，并集成高通量监测系统。这一标准化体系的建立，将在多个方面推进SynCom应用，包括：增强不同研究团队之间的实验重复性；促进群落功能表现的比较分析；支持监管审批流程；促进技术转移与商业化应用。通过这种协调一致的行动，将为SynCom在现实世界中的可重复性与可扩展性奠定坚实基础。

4 结论

近年来，合成微生物群落（SynComs）的研究正系统性地揭示微生物相互作用的复杂动态，同时显著拓展其在生物技术领域的应用潜力。未来的研究应进一步探索群落演替中主导的内部代谢关系，开发用于快速菌株筛选的高通量技术、实现高效群落构建的自动化平台，以及用于动态预测的先进建模方法。通过将生态学理论与合成生物学工具深度融合，可实现用于环境与健康领域SynComs的精准设计。建立标准化框架和共享数据库，将是推动该领域向可预测群落工程发展过程中的关键一步。

参考文献： Zhihan Wang, Shang Wang, Qing He, Xingsheng Yang, Bo Zhao, Haihan Zhang, Ye Deng, Ecological design of high-performance synthetic microbial communities: from theoretical foundations to functional optimization, ISME Communications, Volume 5, Issue 1, January 2025, ycaf133.