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Stochastic logistic models reproduce experimental time series of microbial communities

机译:随机物流模型再现实验时间序列的微生物社区

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摘要

We analyze properties of experimental microbial time series, from plankton and the human microbiome, and investigate whether stochastic generalized Lotka-Volterra models could reproduce those properties. We show that this is the case when the noise term is large and a linear function of the species abundance, while the strength of the self-interactions varies over multiple orders of magnitude. We stress the fact that all the observed stochastic properties can be obtained from a logistic model, that is, without interactions, even the niche character of the experimental time series. Linear noise is associated with growth rate stochasticity, which is related to changes in the environment. This suggests that fluctuations in the sparsely sampled experimental time series may be caused by extrinsic sources.
机译:我们分析实验微生物时间序列的性质,从浮游生物和人类微生物组进行,并调查随机广义Lotka-Volterra模型是否可以重现这些性质。我们表明,当噪声术语大而且物种丰度的线性函数时,这是这种情况,而自交互的强度在多个数量级变化。我们强调,所有观察到的随机性能都可以从物流模型获得,即没有相互作用,甚至是实验时间序列的利基特征。线性噪声与生长速率随机性相关,与环境的变化有关。这表明稀疏采样的实验时间序列波动可能是由外在源引起的。

著录项

  • 期刊名称 eLife
  • 作者单位
  • 年(卷),期 2020(-1),-1
  • 年度 2020
  • 页码 -1
  • 总页数 15
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

    机译:没有任何;

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