《Scientific Data》：BactoTraits: a trait database for exploring functional diversity of bacterial communities
编辑推荐：
为深入解析非生物/生物因子如何塑造细菌群落功能结构，研究人员整合BacDive、rrnDB和genomesizeR数据，构建涵盖97,721株细菌31项功能性状的BactoTraits数据库。该研究提供R脚本工具，支持通过16S rRNA基因扩增子测序数据推断群落功能特征，为生态响应预测和生物监测策略提供关键资源。数据集详见https://doi.org/10.24396/ORDAR-182。
在微生物生态学研究领域，细菌群落的功能多样性一直是科学家们关注的焦点。尽管高通量测序技术（如16S rRNA基因测序）能够快速揭示群落的物种组成，但如何将这些 taxonomic（分类学）信息转化为功能特征，仍然是一个巨大的挑战。这就像我们知道一个团队有哪些成员，却不清楚每个人具体擅长什么技能。传统研究往往局限于少数模式菌株的性状数据，难以全面反映复杂环境中细菌群落的功能潜力。这种认知缺口直接制约了我们对生态系统响应环境变化（如气候变化、污染等）的预测能力，也限制了基于微生物的环境监测和管理策略的发展。
为了突破这一瓶颈，研究人员在《Scientific Data》上发表了题为"BactoTraits: a trait database for exploring functional diversity of bacterial communities"的研究，旨在构建一个全面、易于使用的细菌功能性状数据库。该研究整合了多个权威数据源，包括BacDive（细菌多样性元数据库）、rrnDB（核糖体RNA操作子数据库）和genomesizeR（基因组大小数据库），系统收集了97,721株细菌的31项功能性状。这些性状涵盖生理特性、代谢过程、基因组特征和生物栖息地偏好等多个维度。更重要的是，研究团队提供了配套的R脚本，使研究人员能够将性状数据与通过16S rRNA基因扩增子测序获得的群落 taxonomic affiliation（分类归属）信息相结合，计算细菌群落的加权平均性状谱。这种整合方法使得在缺乏宏基因组测序的情况下，也能对细菌群落的功能特征进行合理推断。
研究团队采用数据整合与标准化流程，从BacDive、rrnDB和genomesizeR三个核心数据库中提取细菌菌株的性状信息。通过Taxonomic affiliation（分类学关联）方法将性状数据与基于SILVA数据库（定期更新的核糖体RNA数据库）的16S rRNA基因序列进行匹配。开发了专门的R脚本工具，实现性状数据的批量处理和群落水平性状谱的计算。所有数据均通过标准化质量控制，确保不同来源数据的一致性。
研究结果
性状数据库的规模与覆盖范围
研究构建的BactoTraits数据库共包含97,721个细菌菌株的性状数据，每个菌株至少有一项性状被描述。数据库涵盖31个功能性状，分为四大类：生理特征（如最适生长温度、耐盐性等）、代谢特征（如碳源利用能力、氮代谢途径等）、基因组特征（如16S rRNA基因拷贝数、基因组大小等）以及生物栖息地偏好（如栖息地类型、地理分布等）。这种多维度覆盖使得数据库能够支持复杂的生态学分析。
性状推断方法的可行性
研究证实，通过16S rRNA基因序列与SILVA数据库的 taxonomic affiliation（分类学关联），可以有效地将菌株水平的性状数据推断至整个细菌群落水平。这种方法基于"性状保守性"假设，即亲缘关系相近的菌株具有相似的功能性状。通过计算群落水平的加权平均性状值（weighted mean trait profiles），研究人员能够在不同 taxonomic levels（分类水平，如门、纲、目、科、属）上分析细菌群落的功能特征。
工具的可及性与应用潜力
研究提供的R脚本支持数据的灵活提取和分析，包括性状数据的筛选、合并、可视化以及群落水平性状谱的计算。脚本采用模块化设计，用户可以根据研究需求调整参数。数据库和工具的开放获取（
https://doi.org/10.24396/ORDAR-182 ）极大降低了数据使用的技术门槛。
研究结论与意义
BactoTraits数据库的建立为微生物生态学研究提供了重要的资源平台。通过将菌株水平的性状数据与高通量测序数据相结合，研究人员能够更准确地评估细菌群落的功能多样性，进而深入理解环境因子对群落功能的调控机制。这一工具特别适用于大规模环境样本的分析，例如在气候变化研究、环境污染监测、生态系统管理等领域，能够支持基于性状的生态模型构建和预测。此外，数据库的持续更新机制（基于SILVA数据库的定期更新）确保了其长期适用性。
研究的创新性在于首次系统整合了多来源的细菌性状数据，并提供了完整的分析工具链。这不仅解决了传统研究中性状数据零散、难以获取的问题，也为非生物信息学背景的研究人员提供了便捷的分析途径。未来，随着更多性状数据的补充和方法的优化，BactoTraits有望成为连接微生物 taxonomy（分类学）与功能生态学的重要桥梁，推动微生物生态学向更定量化、预测性的方向发展。
