miaSim: 一个能轻松模拟微生物群落动态变化的 R/Bioconductor 包
文章简介
这篇文章描述了一个 R 语言包 miaSim 的开发背景、使用介绍、案例研究和生态学意义。这个 R 语言包包含了多种常见的微生物群落动态变化模型（包括逻辑斯蒂模型、广义 Lotka-Volterra 模型、消费者-资源模型、Hubbell 中性模型、Ricker 模型、SOI 模型）。可以通过给定的初始状态，模拟出特定步长后的群落状态。此外，本研究中和已有研究的区别在于，不仅统一了各种模型的数据结构，使不同模型可以联用，而且对其中的随机性变化添加了参数控制、也可以模拟不同类型的环境扰动（通过调整扰动时长、频率、强度等，模拟出脉冲或压力），此外，本研究中通过案例分析，不仅证明了模型的可用性和易用性，而且探究了生态学中重要的资源阈值假说。这个研究中也配套开发了可视化的 Shiny App，进一步降低了微生物群落建模的门槛，无需编程，就能玩模型。
文章背后的故事
当时对博士学位论文的框架和结构有一定的思考，但不多：曾经想着，之前研究过了微生物群落对环境的响应规律、微生物群落在空间上的融合规律，再补一个微生物群落在时间上的动态变化规律， 就比较完满了，听起来时空变化都有覆盖到，比较全面。但汇报后并没有得到导师的反馈，也没考虑自己的专业和研究方向之间的差距，只是抱着热情和好奇心，对开发 R 语言包进行学习和探索，沉迷于技术和数学的美中。
这个研究是在我拿到国家的 CSC 资助，在比利时的鲁汶大学 KU Leuven 做的。当时我没看到后面的隐忧，只想着访学期间不做实验，不呆在 wet lab 里，所以就只做 dry lab 的 in silico 实验，做完开发，写好小论文，再整理论文毕业，什么也不耽误，没想到这个研究一做就是一年多，不断精进打磨，这边功能弄好了，又要加新的计算模型，测试最近发表的论文的数据，改开源文档和测试单元……做了这个研究，我就更像一名程序员了，这个项目也让我对「预估完成时间时要 double」有了切身体会。
还好在这个研究中，收获了很多自己的成长：独自生活面对长夜、合作开发开源项目、在一个多国文化交融的实验室交流、参加顶级生态学学术会议、在 top 100 大学和不同专业的学者交流、在异国他乡感受到战争和政治对百姓生活和学术交流的影响……现在想起来，都非常感谢联培期间整个 lab of microbial systems biology 的关怀，更感谢祖国、母校、课题组给我留学的机会。
另外，投稿第一次返回来的意见就是个 Minor Revision，这是我第一次见，Prof. Karoline Faust 也说非常罕见，体现出此研究之高质量（现在有点后悔，应该起手先投个更高影响因子的期刊的）。
如果继续用做饭打比方，那么这个研究应该是刚开始只想做个披萨，但我们加了很多很多不同的食材和香料，最终又重新调整了配方，做成了口感层次非常丰富的一块大千层饼。希望搞微生物生态模型的都快去尝尝！
miaSim 以及 miaSimShiny。此外，这里可以直接试用旧版本！
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