In die era van vinnige klimaatsverandering is die begrip van hoe mikrobiese gemeenskappe op hierdie omgewingsverskuiwings reageer, van kardinale belang. Mikrobes speel 'n belangrike rol in verskillende ekologiese prosesse, soos voedingsfietsry, ontbinding en klimaatregulering. As 'n verskaffer van mikrobiese data -analise is ons aan die voorpunt om oplossings te verskaf om die komplekse data wat verband hou met mikrobiese reaksies op klimaatsverandering te ontleed. In hierdie blog sal ons die belangrikste stappe en tegnieke ondersoek om mikrobiese gemeenskapsdata in die konteks van klimaatsverandering te ontleed.
Die verstaan van die datalandskap
Die eerste stap in die ontleding van mikrobiese gemeenskapsreaksies op klimaatsverandering is om die aard van die data te verstaan. Mikrobiese gegewens kan uit verskillende bronne verkry word, insluitend omgewingsmonsters (soos grond, water en lug), gasheer -geassosieerde monsters (bv. Die menslike derms, planthizosfeer) en laboratoriumeksperimente. Hierdie gegewens kom dikwels in verskillende vorme voor, soos amplicon -opeenvolging van data (bv. 16S rRNA -geen -volgorde vir bakterieë en archaea, die volgorde daarvan vir swamme), metagenomiese data, metatranscriptomiese data en metabolomiese data.
Amplicon -volgorde -data verskaf inligting oor die taksonomiese samestelling van mikrobiese gemeenskappe. Deur die relatiewe oorvloed van verskillende mikrobiese taksa te ontleed, kan ons veranderinge in die gemeenskapstruktuur identifiseer in reaksie op klimaatsverwante faktore soos temperatuur, neerslag en koolstofdioksiedkonsentrasie. Metagenomiese gegewens, daarenteen, bied 'n meer uitgebreide siening van die genetiese potensiaal van mikrobiese gemeenskappe, insluitend gene wat betrokke is by metaboliese weë, stresrespons en aanpassing.
Verwerk die data voor
Sodra die data versamel is, is voorverwerking noodsaaklik om die kwaliteit en geskiktheid daarvan vir ontleding te verseker. Vir amplicon -opeenvolging van data, behels die verwerking van pre -verwerking tipies stappe soos kwaliteitsfiltrering, snoei van lae -kwaliteit lees, verwydering van primers en adapters, en die groepering van rye in operasionele taksonomiese eenhede (OTU's) of amplicon -volgorde -variante (ASV's). Gereedskap soos Qiime2, Mothur en Dada2 word gereeld vir hierdie take gebruik.
In die geval van metagenomiese gegewens, bevat voorverwerking leeskwaliteitskontrole, die verwydering van gasheer -afgeleide leesstukke (indien van toepassing), en die samestelling van kort lesings in langer contigs. Sagtewarepakkette soos Metaspades en Megahit is gewild vir metagenomiese montering.
Identifisering van klimaat - verwante patrone
Na voorverwerking is die volgende stap om patrone in die mikrobiese gemeenskapsdata te identifiseer wat verband hou met klimaatsverandering. Een algemene benadering is om statistiese ontledings uit te voer om mikrobiese gemeenskapsamestelling of funksie met klimaatsveranderlikes te korreleer. Ons kan byvoorbeeld meerveranderlike statistiese metodes gebruik soos hoofkomponentanalise (PCA), oortolligheidsanalise (RDA), of kanonieke korrespondensie -analise (CCA) om die verwantskappe tussen mikrobiese gemeenskappe en omgewingsfaktore te visualiseer.
'N Ander belangrike aspek is om veranderinge in die oorvloed van spesifieke mikrobiese taksa of funksionele gene oor tyd of oor verskillende klimaatstoestande op te spoor. Differensiële oorvloedanalise kan uitgevoer word met behulp van instrumente soos DESEQ2 en EDGER, wat oorspronklik ontwikkel is vir geenuitdrukkingsanalise, maar ook op mikrobiese data toegepas kan word.
Gebruik masjienleer vir voorspelling
Masjienleertegnieke kan kragtige instrumente wees om die reaksie van mikrobiese gemeenskappe op toekomstige klimaatsverandering te voorspel. Leer -leeralgoritmes, soos ewekansige woude, ondersteuningsvektormasjiene en neurale netwerke, kan opgelei word op bestaande mikrobiese en klimaatdata om veranderinge in mikrobiese gemeenskapstruktuur en funksie onder verskillende klimaatscenario's te voorspel.
Ons kan byvoorbeeld historiese klimaatdata en ooreenstemmende mikrobiese gemeenskapsdata gebruik om 'n model op te lei wat voorspel hoe die oorvloed van sekere voordelige of skadelike mikrobiese taksa sal verander met toenemende temperatuur of veranderende neerslagpatrone. Ongesoude leeralgoritmes, soos groepering en dimensionaliteitsvermindering, kan ook gebruik word om verborge patrone in die data en groepmikrobiese gemeenskappe te ontdek op grond van hul reaksie op klimaatsfaktore.
Inkorporeer ekologiese modelle
Benewens statistiese en masjien -leerbenaderings, kan ekologiese modelle waardevolle insigte bied in die reaksie van mikrobiese gemeenskappe op klimaatsverandering. Hierdie modelle kan die interaksies tussen mikrobes, hul omgewing en ander organismes in die ekosisteem simuleer. Byvoorbeeld, dinamiese modelle kan gebruik word om te voorspel hoe veranderinge in temperatuur en voedingstowwe die groei, mededinging en samewerking tussen verskillende mikrobiese spesies sal beïnvloed.
Sommige ekologiese modelle neem ook die terugvoerlus tussen mikrobiese gemeenskappe en klimaatsverandering in ag. Sekere mikrobes kan byvoorbeeld die koolstofsiklus beïnvloed deur kweekhuisgasse soos koolstofdioksied en metaan te produseer of te verbruik. Deur hierdie prosesse in ekologiese modelle in te sluit, kan ons die langtermyngevolge van klimaatsverandering op mikrobiese gemeenskappe beter verstaan en omgekeerd.
Gebruik gevorderde analitiese instrumente
As 'n verskaffer van mikrobiese data -analise bied ons 'n reeks gevorderde analitiese instrumente aan om ons kliënte te help om mikrobiese gemeenskapsdata in die konteks van klimaatsverandering te ontleed. Een so 'n instrument is dieOutomatiese mikrobiese groeikurwe -ontleder. Hierdie ontleder kan die groei van mikrobiese kulture onder verskillende omgewingstoestande akkuraat meet, wat waardevolle gegewens bied oor hoe mikrobes reageer op veranderinge in temperatuur, pH en die beskikbaarheid van voedingstowwe.
'N Ander nuttige instrument is dieMikrobiese groeikurwe -ontleder, wat in - diepte -analise van mikrobiese groeikinetika moontlik maak. Deur die groeikurwes van verskillende mikrobiese stamme te ontleed, kan ons diegene identifiseer wat meer veerkragtig of sensitief is vir klimaatsverwante stressors.
Kontak vir verkryging en samewerking
As u belangstel in die ontleding van mikrobiese gemeenskapsreaksies op klimaatsverandering met behulp van ons staat - van - die - Art Data Analise -oplossings, nooi ons u uit om ons te kontak vir verkryging en samewerking. Ons span kundiges is gereed om u te help om pypleidings vir data -analise aan te pas, resultate te interpreteer en die bevindings toe te pas op u spesifieke navorsings- of bedryfsbehoeftes.
Verwysings
- Fierer, N., & Jackson, RB (2006). Die diversiteit en biogeografie van grondbakteriële gemeenskappe. Verrigtinge van die National Academy of Sciences, 103 (3), 626 - 631.
- Hugenholtz, P., Goebel, BM, & Pace, NR (1998). Impak van kultuur - Onafhanklike studies oor die opkomende filogenetiese siening van bakteriële diversiteit. Journal of Bacteriology, 180 (18), 4765 - 4774.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2013). Phyloseq: 'n R -pakket vir reproduceerbare interaktiewe analise en grafika van mikrobioom -sensusdata. PLoS een, 8 (4), E61217.
- Quince, C., Walker, AW, Simpson, AJ, Loman, NJ, & Segata, N. (2017). Waelgeweermetagenomika, van steekproefneming tot ontleding. Nature Biotechnology, 35 (9), 833 - 844.
- Zhou, J., & Ning, D. (2017). Groot data -analise in mikrobiese ekologie. Jaarlikse oorsig van mikrobiologie, 71, 555 - 576.
