长期以来,绝大多数关于土壤微生物的研究报告,其基本目的是回答土壤中有什么微生物、有多少微生物,极少关注微生物之间的相互作用。但是,事实上,土壤中的微生物不可能孤立生活,总是与其它微生物发生这样或那样的相互作用,比如共生、寄生、互生拮抗等等。然而,这些已知的相互作用大多都是用共培养等方法来确定的,最典型的例子是拮抗关系的确定。虽然共培养至今依然是确定微生物之间相互作用关系的标准方法,但是用它来研究一个群落中微生物之间的相互作用关系时就存在明显的局限性：首先,它仅仅适用于那些可培养菌,而土壤中绝大多数微生物是不可培养的；其次,土壤条件与平板条件有很大差别,微生物在平板中表现出来的相互作用关系不见得就是土壤中实际发生的相互作用关系。因此,要在群落水平上研究微生物之间的相互作用关系,必须另寻其它途径。近年来研究者开发出不少软件用于研究微生物群落中成员之间的相互作用。这些软件都可以利用高通量测序结果来预测微生物之间的相互作用关系。因为高通量测序反映的是原位状况下土壤微生物群落的状态,因此与平板结果相比更接近于土壤原位状况下的相互作用。这些软件使得人们研究群落水平上微生物之间的相互作用成为可能。然而这些软件的参数选择都是使用者自行确定的,没有人对如何选择参数以及由此可能产生的不同结果进行比较研究,也就是说,选择不同参数可能会得到不同的结果,但是哪一种结果更为合理无从知晓。与蛋白质相互作用关系相比,土壤微生物之间的相互作用关系至今尚没有参比数据库可供参考,所以从绝对意义上来说,网络预测的结果本身确实没有“正确”与“不正确”之分。但是,一组好的参数,应该能够得到“稳健”的结果。如果某一对微生物之间的相互作用关系是客观存在的,那么,在97%水平下能够检测到,在95%甚至90%水平上应该也能检测到。因此,不同OTU划分水平的数据便成为检测网络稳健性的一种很好的参考基线。基于这一假说,我们结合过去的经验就如何选择参数进行粗线探讨。本文比较了CoNet和MENA两种网络分析的方法,并且就如何选择合适的参数以获得稳健的结果进行初步探讨。本文首先简单介绍了这两个软件的参数及使用步骤。然后,用一组由16个土壤样品组成的高通量测序数据,分别通过两个软件,选择不同参数组合进行网络的构建,比较结果的差异。最后,本文还比较了CoNet和MENA构建的网络中模块的重现性,以及MENA默认算法切得的模块与OH-PIN算法(默认值)切得的模块的重现性,并且通过比较在97%和90%相似度划分水平下用CoNet构建的网络中模块的重现性来评估参数选择,结果表明,使用推荐的CoNet参数组合能够得到稳健性强的微生物生态网络。本文为土壤微生物生态网络分析提供了两种具有参考价值的方法,同时推荐一组软件参数。