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16S与ITS关联案例分享

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发表于 2022.9.8 09:46:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
微生物群落无处不在,在海洋、土壤和其他生物体内都可以找到。微生物群的变化会影响它们所处环境生态位的健康。在环境中细菌和真菌普遍共存,细菌与真菌之间又存在交互,不管研究对象是哪种微生物,在研究过程中开展16S+ITS关联分析,可以拓展研究广度,提升文章深度,让文章故事叙述的更加完整~

小编整理了一些近来发表的微生物文章,发现整体的研究思路分为两种:
1. 对比——对比展示细菌、真菌对于环境变化等分组机制的各自响应规律;
2. 关联——预测细菌与真菌间具体的互作关系。

基于以上两种思路,研究内容可以从以下四个方面展开:


微生物组学分析分为两个部分:数据挖掘与可视化展示。但在每一模块中都有多种模型及参数需要调整,想要完成以上的各个分析点通常需要花费许久的时间,那么在文章发表过程中可能会错失先机。Omicsmart(https://www.omicsmart.com/home.html#/)分析平台包含有6大功能,4大分析条目,数十种参数,操作简单,可以解决文章中所用到的所有图表,例如经常见到的物种堆叠图、河流图、circos图、LEfSe分析、三元图、VENN、UPGMA聚类树、CCA等等。

在这里和大家分享两篇客户发表的文章,一起来看下都用到了哪些分析~

01

文章中所用到的omicsmart工具:堆叠图、α多样性指数、NMDS、Anosim检验、RDA、分析组合图(热图+网络图)

  • 题目:生物炭的添加通过降低矿化温度敏感性和改变微生物群落来稳定温室菜地土壤的固碳
  • 发表期刊:Journal of Environmental Management
  • 影响因子:8.91
  • 合作单位:南京农业大学

#研究背景#

生物炭广泛用于土壤固碳和提高土壤肥力。然而,生物炭与氮素互作对土壤有机碳矿化和微生物群落的影响尚未深入研究,尤其是对蔬菜田生物炭长期效应的研究尚未见报道。

#实验设计#

在南京郊区进行田间实验,设为氮肥和生物炭水平双因子试验,设N0C0、N0C1、N0C2、N1C0、N1C1、N1C2共6个处理,每个处理三个重复。

#研究思路#

细菌和真菌的对比,从多样性、群落结构、与环境因子关联的层面,探讨细菌和真菌对分组差异响应的机制;细菌与真菌的关联层面,探讨了不同环境因子与物种之间的关联分析。

#研究结果#

1.α多样性分析

作者主要挑选了Shannon、Chao1、ACE三个指数进行群落多样性说明,结果发现细菌和真菌对氮和碳的相互作用的响应有所不同,主要体现在氮和碳的相互作用对细菌的OTUs和α多样性指数影响显著,对真菌的影响不大(表1)。另外,在相同的生物炭添加率下,添加N显著降低了细菌OTUS和α多样性(表1,p<0.05)。

表1 细菌和真菌群落多样性指数

2.β多样性分析

细菌:在NMDS1轴上,施氮和未施氮处理的土壤细菌群落具有明显的分离,而在所有处理中,不同生物炭施用量的细菌群落沿NMDS2轴分离良好(图1a)。

真菌:除N1C0处理外,其他处理的真菌群落相互聚集,无法分离(图1b)。

图1 微生物群落的NMDS分析

3.物种组成分析


通过物种组成分析,结果发现各个处理的优势菌门为变形菌门、酸杆菌门、浮霉菌门和芽单胞菌门(图2a)。除RB41在N1C1处理中较低外, Sphingomonas、RB41、MND1和Lysobacter在细菌属水平均较高(图2b)。在处理中,主要的真菌门是子囊菌门(>90.0%)(图2c)。在真菌属水平上镰刀菌的相对丰度具有绝对优势。

图2 微生物群落组成研究

4.微生物与环境互作

通过RDA分析,结果表明大量的土壤参数与细菌群落结构密切相关,而对真菌群落结构影响不大(图3)。

图3 微生物群落与环境互作的RDA分析

随后探讨了环境因子对群落结构的影响,mantel结果也表明DOC对增加细菌Shannon有显著影响,这与上述观点一致(图4)。

图4 物种与环境因子的关联分析

#小结#

本文在研究思路上采用物种-物种关联分析,从多样性、物种组成、环境因子等多个方面,分层次探讨了不同生物炭处理水平下细菌与真菌群落的变化对比,促进了生物炭与氮肥对于提高有机碳固存的研究。

02


文章分析点:堆叠图、韦恩图、富集三元图、Shannon、Pielou、UPGMA聚类树、PCoA、CCA(这些分析在omicsmart全都可以完成 ~)

  • 文章题目:生态位和季节变化对杨树(Populus×euramericana ‘Neva’)微生物群落的影响超过了转基因事件
  • 发表期刊:Frontiers In Microbiology
  • 影响因子:6.064
  • 合作单位:河北农业大学

#研究背景#

探索微生物群落复杂的时空变化和定植机制,将有助于更好地利用微生物群落服务于农业和生态操作。此外,评估转基因植物对内源微生物群落的影响是其商业化应用的必要条件。

#实验设计#

于2020年6月、8月和10月分别采集高抗性品系A1和B1的根际土壤、根系和韧皮部样品,以PEN为对照。每个品系取三次重复。

#研究思路#

同时从细菌和真菌两个角度分析微生物的作用机制,从多样性分析、群落结构、与环境因子关联等层面对细菌和真菌在不同处理下进行对比研究,并对不同组间细菌的功能进行探讨分析。

#研究结果#

1.α多样性分析

和第一篇文章研究思路相仿,首先对微生物群落α多样性进行分析,结果显示根际土壤细菌和真菌群落的丰富度和均匀度都显著高于根部和韧皮部。不同月份以及转基因品系间群落的丰富度和均匀度都无显著差异(图1)。

图1 不同处理的细菌和真菌群落α多样性分析

2.β多样性分析

对不同处理下微生物的群落结构进行研究,聚类树结果表明,细菌和真菌具有相同的模式(图2),即根际土壤分别聚类,而根部和木质部聚在一个聚类。

图2 UPGMA聚类树

对微生物群落结构的相似性进行评价,在细菌群落中,根际土壤样本与根部、木质部样本间距离分离较远,表明其菌群结构存在差异,而根部和木质部样本间过于相似无明显差异。真菌群落中,根际土壤、根部和木质部三种样本中距离较远,表明其菌群结构存在差异。但对于细菌和真菌,不同月份和不同转基因品系之间没有聚类现象(图3)。

图3 不同处理下样品的细菌和真菌群落PCoA分析

3.微生物与环境互作

对微生物与环境因子的互作关系进行研究,结果发现土壤理化性质对于细菌群落的影响大于真菌,对根际土壤的影响大于根部和韧皮部。AN、EC和TS是影响细菌群落的最重要因素。在真菌群落中,根际土壤真菌受AN、OM、AP、AK、Ph和EC的影响,以AN和Ph为主要因素。

图4 微生物与环境因子的CCA分析

4.微生物群落组成

对微生物群落组成进行研究,如图5A所示,在门水平上,细菌被注释为24个门,其中根际土壤、根部和韧皮部分别注释到24门、10门、18门。根际土壤以变形菌门、酸菌门和厚壁菌门为主;根部以变形菌门和厚壁菌门为主;韧皮部以变形菌门和厚壁菌门为主(图5B)。

在门水平上,真菌被注释被注释到28个门,其中根际土壤、根部和木质部分别注释到25门、20门、22门。在三种生境中,共注释到17个门,其中5个门仅出现在根际土壤中,有1门只存在根部中。

图5 细菌和真菌群落组成分析

5.指示物种分析

细菌群落中,在根际土壤、根部和木质部中显著富集的OTUs分别为450、33和61个;6月、8月和10月中显著富集的OTUs分别为127、101和204个;A1、B1和CK系均未发现明显富集的OTUs (p > 0.05)。真菌群落中,在根际土壤、根部和木质部中显著富集的OTUs分别为93、39和45个(图6);6月、8月和10月中显著富集的OTUs分别为109、54和158个;A1、B1和CK系均未发现明显富集的OTUs(p>0.05)。

图6 样本富集三元图

6.微生物功能分析

据OTU丰度,计算了4个功能菌群(硝化属、反硝化属、氢氧化菌、固氮菌)间OTU的相关性。根际土壤中硝化细菌的丰度显著高于根和韧皮部(图7B)根和韧皮部的反硝化细菌显著高于根际土壤(图7B)。固氮细菌丰度以根际土壤最高,其次是根系,韧皮部几乎没有固氮细菌。氢氧化细菌的丰度以根部最高,其次为韧皮部和根际土壤。

从季节来看,只有固氮菌丰度呈现明显的季节变化,6月、8月显著大于10月(图7B)。转基因株系与CK组的功能菌丰度无显著差异。

图7 不同样本中功能菌群丰度差异

#小结#

本文在研究思路上也是采用16S+ITS的关联分析,从多样性、物种组成、指示物种、环境因子以及功能菌研究等方面,分层次探讨了不同组织、不同取样时间以及转基因事件对细菌和真菌群落变化的对比,鉴定到了造成分组差异的biomaker,进而揭示微生物群落变化的主要驱动因素。

看完了这两篇文章大家有没有发现,微生物16S与ITS研究过程中通常从多样性、物种层面、与环境因子关联等层面进行探讨和分析,框架式的分析流程,上传数据后快速拿到在线报告,文章短时间内就可以online~~~快点击阅读原文链接来了解下吧!

想要了解更多微生物组学知识,可以留意基迪奥即将开放报名的微生物主题线上培训班,满满干货不容错过哦:


*未经许可,不得以任何方式复制或抄袭本篇文章之部分或全部内容。版权所有,侵权必究。

本文作者:基迪奥-小安




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