大连理工大学研究生，大连理工大学研究生院
微生物群落是指细菌、古细菌、真菌、病毒和原生动物的群落，具有非常复杂的相互作用关系，这些微生物群落均可单独或协同在疾病中发挥作用。微生物与诸多疾病（如流产与早产、胃肠道疾病、2型糖尿病等）存在因果关系，因此，明确微生物与微生物、微生物与宿主以及微生物与药物之间的复杂关系至关重要。因果推断在微生物相关研究领域中已经取得一定的应用，一般结合微生物实验数据和因果相关知识，设计以数据为基础的因果推理算法，帮助回答提出的因果问题。
上海理工大学健康科学与工程学院的窦鑫、刘阳泰和董庆利等人对微生物研究领域中因果推断的相关研究进展进行了综述，以期从因果的角度探讨微生物群落间的相互作用关系和其对个体健康和疾病造成的影响，进而通过因果推断方法预测个体健康与疾病发展，提出快速准确的防控措施，为今后因果推断在微生物的研究中提供分析思路与因果分析的模式化流程。
1 因果关系的概念与发展
自古以来，很多哲学与宗教思想中都包含了因果的概念，这些思想是开展因果关系研究的萌芽。目前对因果关系的理解则主要来自17世纪的休谟。休谟没有将一切事物的联系转化成因果关系，而认为因果关系是一件事情发生后对事物所造成的普遍影响，这被称为因果关系的规律性理论。20世纪以来，因果关系的研究飞速发展，统计学家们在统计分析中也探讨了许多有关因果关系的问题，因果关系研究也因此逐步深入。
随着因果概念的完善，其已从早期的哲学与宗教领域向流行病学、生态学、经济学、统计学、计算机科学等领域延伸，各个领域的因果关系理论与应用研究数量呈现出指数型发展。同时，也有学者提出了探讨微生物领域中不同研究对象因果关系的必要性。因此，进一步了解因果推断的基本方法和应用实例，将有助于明确和解决微生物领域存在的因果问题。
2 因果推断的方法与应用
正确识别因果关系是解决因果问题的首要步骤，即通过统计学推断方法区分相关关系和因果关系。目前，“相关性并不意味着因果关系”已是大多数人认同的主要观点。因果推断是相关性的进一步分析，其重点是测试两个变量是否相关，并评估其中一个变量对另一个变量的影响。但对未知相关性变量进行分析时需要大量数据，想要系统解决因果推断问题通常需要结合数理统计方法。同时，应用因果推断必须依赖某些前提（即假设），且数据中总存在着无关、混淆变量或潜在的协同原因，因此不能仅从统计关联进行推断。
2.1 常规方法与应用
因果推断的常规方法首先需对推断内容做出假设，再对数据进行因果推断分析，其路径如图1所示。输入一组数据后，经一系列因果推断方法得出因果关系，整理这些关系可以形成一个因果模型，随后通过因果模型得到所需结果。
目前，各个领域中应用因果推断方法解决实际问题已有较多研究，具体总结如表1所示。可以看出，健康医疗方面有很多涉及微生物的研究，其运用方法主要分为基于图形模型（贝叶斯网络、动态贝叶斯网络）、结构方程模型、结构因果模型、格兰杰因果关系（Granger causality）等方法，通过这些模型可以从获得的微生物数据集中推断出所有变量之间的因果关系。
2.2 辅助因果推断的方法与应用
随着大数据技术的发展和因果推断方法的优化，结合其他学科知识辅助进行因果关系分析的研究与应用也陆续开展，如因果推断结合机器学习等方法。通过与已有的知识体系整合，机器学习主要应用计算机通过算法解析数据，模拟人类的学习行为，获取新知识或技能，并不断改善自身性能，对真实世界中的事件做出决策与预测。
综上所述，因果推断的分析路径已经有较为清晰的总结，目前在各行各业都有广泛的应用，且推断方法多样，对分析出的因果关系都可以依此解决实际问题。除此之外，因果推断方法也在不断优化，通过结合数据清洗、机器学习等技术的辅助，可在面对庞大数据集时更高效、准确地挖掘数据间的因果关系。
3 微生物与因果推断
微生物种群间及微生物与环境（如宿主）间的相互作用，存在于复杂、高度多样化和高度动态的群落中。这些微生物群落在全球气候调节、人类健康和工业生物技术方面发挥着至关重要的作用。在微生物领域的因果推断研究中，实验观测是量化研究对象特征的主要途径。实验者可以通过控制变量来进行因果推断。目前从因果角度进行微生物的相关研究主要包括微生物的风险评估与肠道微生物对人体健康的影响，以下对此进行逐一阐述，同时也将当前已有的微生物因果推断应用进行总结（表2）。
3.1 微生物的风险评估
目前的许多研究均表明，人类某些疾病与微生物群有关，如体外环境中的微生物群以及体内肠道中的微生物群对人体均有致病风险。现今，通过因果手段分析体外环境与体内肠道微生物群的风险评估均已陆续开展。现今新型冠状病毒（COVID-19）引起的肺炎疫情依然对人类健康构成威胁，为了更加快速地提出精确的防控措施，微生物的风险评估是当前研究的重点。
3.2 肠道微生物与人体健康
人体内存在大量的肠道微生物，其对人体的健康有着非常重要的影响。虽然部分微生物群落对人体的健康存在不良风险，但也有一部分微生物群落可保护或减轻疾病对宿主健康的影响，如益生菌对个体健康的保护作用，对此同样也可以进行因果分析。但是大多数益生菌多通过饮食获得，其可干预肠道微生物群组成和新陈代谢，而肠道微生物群通过抵御病原体和调节免疫系统使宿主受益，这一过程存在相互作用关系。因此，在研究过程中必须考虑3 个组成部分（饮食、肠道微生物群和免疫系统）及其之间的相互作用中的因果关系。当前从因果的角度判断肠道微生物对人体健康起到保护作用的研究还在继续探索。
综上所述，使用因果的方法对微生物进行风险评估，多为对环境中微生物的致病性进行分析。目前关于微生物的风险，如食物中毒、流行性疾病等的评估已较为成熟，都有相应的防控措施，但从因果的角度对风险进行分析的应用还较少。同时人体内具有复杂且多样的肠道微生物，它们之间的相互作用也会对人体健康造成风险，已有多种因果推断方法对其因果关系进行判断，在医学领域的应用较为广泛，可以以此为参考拓展到食源性致病菌防控等其他方面。
4 结论
本文综述了近年来因果推断在微生物领域的研究进展，在研究中一般结合微生物实验数据和 因果知识，设计以数据为基础的因果推理算法，帮助回答提出的因果问题。本文详细地介绍了因果关系的发展，并清晰地阐述了因果关系中因果推理、建模和解释的关系路径，同时也总结了各领域中因果推理的方法与应用，并重点讨论了微生物领域中应用因果推断方法解决的实际问题，为因果推断在微生物领域的研究提供了参考。与此同时，因果推断方法在现今及未来较长时间内的研究热点仍然是分析微生物群落相互作用关系及其对人体健康影响。尽管该方法已取得较多进展，但是在实际应用中仍然存在一定的局限性。
目前，国内外应用因果推断的方法分析微生物群落间关系已有较多进展，如胃肠道微生物与人体产生疾病的因果关系，以及环境中微生物致病的因果推断。但微生物数量庞大、特性不同，仍有很多未知的因果关系并未探寻，且现今对微生物的因果研究多为因果关联性分析，而对因果关系分析的进一步研究还包括干预分析与反事实推断，还需继续从因果的角度探索微生物之间的相互作用。与此同时，数据的来源、质量和数目是否可靠也需格外关注，实验数据的获得都需要满足一定的前提条件，但现有的数据未必能满足这些条件。即使变量之间存在因果关系，也未必能得到有效验证，如出现样本数量较少的情况，所得结果有效性也会令人质疑。因此，未来研究中首先要着重关注数据的质量和数量，为将来的研究奠定坚实的数据基础，然后采用因果推断方法解决实际问题。在保证数据质量的前提下，丰富因果推断与微生物相关的研究方法，如结合大数据分析技术（机器学习等）开发新的因果推断方法，未来可加强机器学习和因果推断方法的结合，丰富已有的因果推断工具，保障研究结果的准确性。
本文《因果推断方法在微生物研究领域中的应用与展望》来源于《食品科学》2023年44卷9期374-381页，作者：窦鑫，刘阳泰，裴晓燕，董庆利。DOI：10.7506/spkx1002-6630-20220427-359。点击下方阅读全文即可查看文章相关信息。
实习编辑：东北农业大学食品学院 胡婧瑶；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网。
《食品科学》编辑部拟定于2023年8月4-5日在南京举办“第十届食品与生物学科高水平SCI论文撰写与投稿技巧研修班”，为期两天。欢迎您参加此次培训班。
为进一步深入研究食品产业科技创新基础理论，保障食品质量与安全，研发具有营养和保健功能的食品，推动食品科学研究的进步，带动食品产业的技术创新，更好地保障人类身体健康和提高生活品质，北京食品科学研究院和中国食品杂志社《食品科学》杂志、《Food Science and Human Wellness》杂志在成功召开前十届“食品科学国际年会”和四届“食品科学与人类健康国际研讨会”及二十余次食品专题研讨会的基础上，将与国际谷物科技协会（ICC）、南京农业大学、南京财经大学、南京师范大学、南京工业大学、东南大学、江苏省农业科学院、徐州工程学院、昆明理工大学于2023年8月6-8日在中国江苏南京共同举办“第十一届食品科学国际年会”。
为进一步促进动物源食品科学的发展，带动产业的技术创新，更好的保障人类身体健康和提高生活品质，由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心、国家肉类加工工程技术研究中心及中国食品杂志社《食品科学》杂志、《Food Science and Human Wellness》杂志、《Journal of Future Foods》杂志主办，贵州大学、贵州轻工职业技术学院共同主办，贵州医科大学、钛和中谱检测技术（厦门）有限公司支持协办，中国食品杂志社《肉类研究》杂志、《乳业科学与技术》杂志、《Food Science of Animal Products》承办的“2023年动物源食品科学与人类健康国际研讨会”即将于2023年10月28-29日在贵州贵阳召开。
大连理工大学研究生(大连理工大学研究生院)
