一种新的基于spike-in的方法,用于对土壤真菌和细菌进行定量元编码
1Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria, Pesquera, Alimentaria y de la Producción Ecológica (IFAPA) Centro Las Torres, Alcalá del Río, 41200, Seville, Spain. miguel.camacho@juntadeandalucia.es.
概括
本研究引入了一种使用内部标准的新方法,用于准确地量化土壤样本中的微生物. 这种方法克服了构成数据的局限性,使生物多样性评估可靠.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 生态生态学 生态生态学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 元编码对于生物多样性评估至关重要,但在解释组成数据方面面临着挑战.
- 现有的定量数据转换方法具有固有的局限性.
研究的目的:
- 开发和验证一个工作流程,使用细胞内部标准 (spike-ins) 绝对量化土壤微生物群.
- 为了解决元编码分析中构成数据的局限性.
主要方法:
- 在DNA提取之前包括细菌和真菌细胞内部标准.
- 使用定量PCR (qPCR) 量化入金额的量化.
- 在测序数据中的spike-in读数比例的分析.
主要成果:
- 细菌入比例与qPCR预测非常相匹配 (<2倍变化).
- 菌入比例显示出更高的变化 (高达40倍).
- 观察到使用多个细菌入的估计结果的高相关性 (r = 0.99),表明方法可重复性.
结论:
- 一个基于qPCR的协议用于估计细胞峰值的输入量,为定量元编码提供了一个具有成本效益和可靠的战略.
- 拟议的方法提高了土壤样本中微生物群落概况的准确性.
