近日，药学院万年峰课题组，联合我国、英国、德国的科研人员，在Cell新子刊—Cell Reports Sustainability上以Articles形式发表了题为“Understanding biodiversity effects on trophic interactions with a robustapproach to path analysis”的原始创新研究成果。
路径分析（path analysis），也被称为“中介分析”（mediation analysis），是揭示研究对象中不同因素之间的相互关系及其影响机制的一种常见重要工具。然而，在生态大数据背景下，由于数据结构复杂、测量标准多样，不同研究所得数据往往存在较大差异。一般情况下，科研人员习惯于运用结构方程模型（Structural EquationModeling，SEM）进行路径分析，但SEM分析异质性数据时容易产生偏倚。相比于SEM，经典的多元贝叶斯方法虽然更具鲁棒性（Robustness），但受限于算法复杂度大，在分析大规模数据时，贝叶斯计算效率低下、运算时间耗费大、占据CPU内存大。该研究提出了一种全新的路径分析方法——VB-RobM（Variational Bayesian Robust Mediation analysis）；该方法融合了贝叶斯推断与SEM的优势，不仅提高了对数据异常值的鲁棒性，减少了估计偏倚，还降低了参数估计的计算成本，所需内存更小，计算结果更加精准。此外，VB-RobM 进一步拓展了路径分析功能，使其能够检验不同因素之间的关联是否由潜在的中介变量驱动，为解析复杂系统中多因子的因果关系提供了更强大的工具，方便应用到自然科学、工程技术科学、人文社会科学、医学科学、农业科学等众多领域。
图1：VB-RobM方法的流程图
具体来说，VB-RobM 方法包括以下五个步骤：（1）输入数据并指定变量之间的路径；（2）利用回归分析获得每条路径的路径系数和回归残差的初始估计；（3）通过狄利克雷过程混合模型（DPMM）估计残差的密度函数以及稳健函数的一阶矩和二阶矩；（4）求解鲁棒估计方程获得路径系数的二阶段估计；（5）通过自助抽样法对中介效应进行统计推断。
图2：通过模拟研究比较各方法在不同场景下的表现
在模拟研究中，VB-RobM 在不同模拟场景下均展现出更低的参数估计偏倚、更优的置信区间覆盖率以及更短的计算时间。这表明，相较于传统的 SEM 方法，VB-RobM 具有更高的估计精度和更强的鲁棒性；而相比多元贝叶斯方法，它在保证准确性的同时大幅提升了计算效率。
图3：VB-RobM解析植物多样性可通过增强天敌、抑制植食性昆虫促进植物生产力的路径机制
通过VB-RobM分析各营养级功能群之间的关系，得到如下结果：（1）在无天敌的作用下，植物多样性能够抑制植食性昆虫，使其危害降低，而植食性昆虫下降促进了植物的产量与品质；（2）在植物、植食性昆虫、天敌共存的三营养级功能群中，多样化的植物增加了天敌多样性，增强了天敌对植食性昆虫的控制效果。后续的路径分析进一步验证了植物可能通过“植物多样性→植食性昆虫→植物生产力”“植物多样性→天敌→植食性昆虫→植物生产力”这两条路径间接地提高植物生产力。这些结论也验证了万年峰课题组近些年提出的营养级联动理论（Nature Plants, 2020）、联动链理论（Current Biology, 2024a）、下行控害假说（Nature Communications,2022）、天敌假说 （Journal of AppliedEcology, 2022）等生物多样性控害理论。
图4：VB-RobM与其他方法在统计性能上的比较
万年峰与复旦大学生物统计学系胡跃清教授为共同通讯作者，复旦大学生物统计学系王昱泉博士生为第一作者，复旦大学上海数学中心施大鹏博士生为第二作者，德国波恩大学Christoph Scherber教授、英国生态学和水文学中心Ben A. Woodcock高级研究员为共同作者。该研究得到了国家高层次青年人才项目、上海市科技创新行动计划国内合作项目等项目的资助。
万年峰课题组长期从事利用生物多样性控害研究，近期代表性论文以通讯/一作作者发表于Cell ReportsSustainability、Nature Plants、Nature Communications （2篇）、Current Biology （2篇）、iScience等CNS系列期刊以及Journal of AppliedEcology、eLife、Agriculture Ecosystems & Environment （2篇）、Ecological Indicators （4篇）、Journal of CleanerProduction （3篇）、Journal of Pest Science （2篇）、Pest Management Science（3篇）等中科院一区学术期刊上。
论文衔接：https://www.cell.com/cell-reports-sustainability/fulltext/S2949-7906（25)00058-8
