超越牛津纳米孔标准程序:来自水和多种鱼类微生物组的新见解
Ricardo Domingo-Bretón1, Federico Moroni1, Socorro Toxqui-Rodríguez1,2
1Nutrigenomics and Fish Growth Endocrinology Group, Instituto de Acuicultura Torre de la Sal (IATS, CSIC), 12595 Ribera de Cabanes, Castellón, Spain.
International journal of molecular sciences
|December 17, 2024
概括
牛津纳米孔技术 (ONT) 测序优化了水产养殖微生物组分析. 该研究对图书馆准备,原始和基调进行了基准测试,并为环境样本推使用LIG-V1-V9-HAC方法.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 水产养殖科学 水产养殖科学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 快速分析水产养殖微生物组对于了解水生环境和养殖鱼类健康至关重要.
- 现有的牛津纳米孔技术 (ONT) 方法需要对不同样本类型的最佳应用进行基准测试.
研究的目的:
- 评估不同的图书馆准备方法 (标准RAP,原生条形码LIG),原始程序 (V3-V4,V1-V3,V1-V9) 和基础调用模型 (FAST,HAC,SUP) 用于基于ONT的微生物组分析.
- 为优化对水和养殖鱼类相关微生物群的ONT提供见解,包括便,皮肤和肠粘液.
主要方法:
- 标准RAP和原生条形码LIG图书馆准备的比较.
- 测试V3-V4,V1-V3和V1-V9原料集用于16S rRNA基因放大.
- 对ONT基础调用模型的评估:快速 (FAST),高精度 (HAC) 和超精度 (SUP).
- 从水,便,皮肤和肠道粘液样本中分析微生物DNA.
主要成果:
- 在大多数图书馆-primer策略中,微生物DNA放大从水和便样本中取得了成功.
- 皮肤和肠道粘液样本需要用V1-V3或V1-V9的LIG制备以获得成功的放大.
- 全长V1-V9原料导致了较低的分类学赋值水平,可能是由于数据库的限制和Actinobacteriota增加.
- 与FAST (11) 和HAC (17) (0.6-7小时) 相比,SUP基础调用产生了更高的Phred质量得分 (中位数为24),但执行时间较长 (6-8小时).
结论:
- 该LIG库准备方法已被验证用于基于ONT的微生物组分析.
- LIG-V1-V9-HAC组合被确定为环境样本的最佳,时间/成本有效的选择.
- V1-V3原料组为最大限度地提高微生物群多样性提供了一个替代方案,特别是当DNA质量受到损害或宿主DNA丰富时.
