En enda modell förutspår trender inom sysselsättning, mikrobiomer och skogar

En ny modell kan förutsäga fluktuationsmönster inom tre områden: sysselsättning i städer, tropiska skogar och det mänskliga tarmmikrobiomet. Kredit: Bryan Lin, University of Illinois vid Urbana-Champaign
En ny modell kan förutsäga fluktuationsmönster inom tre områden: sysselsättning i städer, tropiska skogar och det mänskliga tarmmikrobiomet. Kredit: Bryan Lin, University of Illinois vid Urbana-Champaign

Forskare rapporterar att en enda, förenklad modell kan förutsäga befolkningsfluktuationer i tre orelaterade områden: urban sysselsättning, mänskliga tarmmikrobiomer och tropiska skogar. Modellen kommer att hjälpa ekonomer, ekologer, folkhälsomyndigheter och andra att förutsäga och reagera på variationer inom flera områden, säger forskarna.

De nya rönen beskrivs i detalj i Proceedings of the National Academy of Sciences.

Modellen, som går under akronymen SLRM, förutsäger inte exakta resultat utan genererar en smal fördelning av de mest troliga banorna, säger James O’Dwyer, professor i växtbiologi vid University of Illinois Urbana-Champaign som utvecklade modellen med postdoktoral forskare Ashish George i Carl R. Woese Institute for Genomic Biology vid U. of I. George är nu en beräkningsforskare vid Broad Institute i Cambridge, Massachusetts.

”Modellen innehåller slumpmässiga händelser, så den förutspår en rad olika resultat. Men data faller precis i mitten av det intervallet av resultat”, säger O’Dwyer.

Modellen delar upp varje population i diskreta sektorer – till exempel arbetstyper som hälsovård, jordbruk eller detaljhandel – och tilldelar varje sektor en ”generationstid”.

”Generationstiden är livstiden för ett träd eller en mikrob, eller den tid en person tillbringar i en viss sysselsättningssektor”, säger George. ”Den mäts i timmar för mikrober, år för olika typer av jobb och årtionden för skogar.” Genom att analysera systemen i termer av generationstid för varje sektor avslöjades likheter i hur alla tre systemen beter sig.

Forskarna förlitade sig på årtionden av forskning som spårat förändringar i var och en av de olika domänerna över tid. För sysselsättningsanalysen fokuserade de på antalet anställda i olika ekonomiska sektorer över tid. Dessa data kom från North American Industry Classification System och inkluderade månatliga uppdateringar för 383 amerikanska städer under en period på 17 år.

Skogsdata kom från en studie där träd- och buskarter spårades vart femte år under två decennier på en 123 hektar stor tomt på Barro Colorado Island i Panama. Och mikrobiomdata kom från en studie som mätte den relativa förekomsten av hundratals mikrobiella arter i den mänskliga tarmen varje dag under mer än ett år.

”För varje ’art’ i varje system analyserade vi den relativa förekomsten över flera tidpunkter för att uppskatta tre kvantiteter: en jämvikts förekomst, hur lång tid det tar för en bana att återgå till jämvikt efter en störning, och en styrka av stokasticitet”, säger George. ”Den stokasticitet som ingår i modellen står för de slumpmässiga händelser som genererar fluktuationer bort från eller tillbaka mot jämvikt.”

”Vi fann en bra beskrivning av majoriteten av data med den här modellen”, säger O’Dwyer. ”Hur enkel den än är jämförde vi den med några andra alternativa modeller, och den presterade bättre. Vår modell beskriver fluktuationsmönstren mycket väl.”

”Modellens enkelhet gör att den kan tillämpas på både biologiska och sociala områden”, säger O’Dwyer. ”Den kan förutsäga förändringar i förekomsten, men den kan inte beskriva den exakta orsaken till dessa fluktuationer.”

För att förstå de detaljerade mekanismer som genererar fluktuationerna skulle det behövas djupgående, systemspecifika analyser, säger han.

”Det här är det första försöket att förenhetliga förutsägelser för fluktuationer över dessa domäner med hjälp av samma modell”, säger George. ”Detta framsteg kommer inte bara att bidra till att utveckla nya prediktionsmetoder i varje system, utan också motivera korsbefruktning av koncept och tekniker mellan dessa till synes olika områden.”

Ytterligare information: Ashish B. George et al, Universal abundance fluctuations across microbial communities, tropical forests, and urban populations, Proceedings of the National Academy of Sciences (2023). DOI: 10.1073/pnas.2215832120

Bli först med att kommentera

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte att publiceras.