V ére rýchlej zmeny klímy je prvoradé pochopenie toho, ako mikrobiálne spoločenstvá reagujú na tieto environmentálne zmeny. Mikróby zohrávajú rozhodujúcu úlohu v rôznych ekologických procesoch, ako je cyklovanie živín, rozklad a regulácia klímy. Ako dodávateľ mikrobiálnych údajov sme v popredí poskytovania riešení na analýzu komplexných údajov týkajúcich sa mikrobiálnych reakcií na zmenu podnebia. V tomto blogu preskúmame kľúčové kroky a techniky na analýzu údajov o mikrobiálnej komunite v kontexte zmeny klímy.
Pochopenie dátovej krajiny
Prvým krokom pri analýze reakcií mikrobiálnej komunity na zmenu klímy je porozumieť povahe údajov. Mikrobiálne údaje možno získať z rôznych zdrojov, vrátane vzoriek životného prostredia (ako je pôda, voda a vzduch), vzorky spojené s hostiteľom (napr. Ľudské črevo, rastlinná rhizosféra) a laboratórne experimenty. Tieto údaje často prichádzajú v rôznych formách, ako sú napríklad údaje o sekvenovaní amplikónu (napr. 16S rRNA génové sekvenovanie baktérií a archaea, jej sekvenovanie húb), metagenomické údaje, metatranscripcomické údaje a metabolomické údaje.
Údaje o sekvenovaní amplikónov poskytujú informácie o taxonomickom zložení mikrobiálnych spoločenstiev. Analýzou relatívneho množstva rôznych mikrobiálnych taxónov môžeme identifikovať zmeny v štruktúre komunity v reakcii na faktory súvisiace s klímou, ako sú teplota, zrážky a koncentrácia oxidu uhličitého. Metagenomické údaje na druhej strane ponúkajú komplexnejší pohľad na genetický potenciál mikrobiálnych spoločenstiev vrátane génov zapojených do metabolických dráh, reakcie na stres a adaptácie.
Pred - spracovanie údajov
Po zhromaždení údajov je predbežné spracovanie nevyhnutné na zabezpečenie jeho kvality a vhodnosti na analýzu. Pre údaje o sekvencii amplikónu predbežné spracovanie zvyčajne zahŕňa kroky, ako je filtrovanie kvality, orezávanie nízkej kvality čítaní, odstránenie primérov a adaptérov a zoskupovanie sekvencií do operačných taxonomických jednotiek (OTU) alebo variantov amplikónových sekvencií (ASV). Nástroje ako Qiime2, Mothur a DADA2 sa bežne používajú na tieto úlohy.
V prípade metagenomických údajov predbežné spracovanie zahŕňa kontrolu kvality čítania, odstránenie čítaní odvodených od hostiteľa (ak je to použiteľné) a zostavenie krátkych čítaní na dlhšie kontigy. Softvérové balíčky, ako sú metapády a megahit, sú populárne pre metagenomickú montáž.
Identifikácia vzorov súvisiacich klímy
Po predbežnom spracovaní je ďalším krokom identifikácia vzorov v údajoch mikrobiálnej komunity, ktoré súvisia so zmenou klímy. Jedným z bežných prístupov je vykonanie štatistických analýz na koreláciu zloženia alebo funkcie mikrobiálnej komunity s klimatickými premennými. Napríklad môžeme použiť viacrozmerné štatistické metódy, ako je analýza hlavných komponentov (PCA), analýza redundancie (RDA) alebo kanonická korešpondenčná analýza (CCA) na vizualizáciu vzťahov medzi mikrobiálnymi komunitami a environmentálnymi faktormi.
Ďalším dôležitým aspektom je zistiť zmeny v množstve špecifických mikrobiálnych taxónov alebo funkčných génov v priebehu času alebo v rôznych podmienkach klímy. Analýza diferenciálnej hojnosti sa dá vykonať pomocou nástrojov ako DesEQ2 a Edger, ktoré boli pôvodne vyvinuté na analýzu génovej expresie, ale môžu sa použiť aj na mikrobiálne údaje.
Používanie strojového učenia na predpoveď
Techniky strojového učenia môžu byť výkonnými nástrojmi na predpovedanie reakcie mikrobiálnych spoločenstiev na budúcu zmenu podnebia. Algoritmy dohľadu, ako sú náhodné lesy, podporné vektorové stroje a neurónové siete, môžu byť trénované na existujúce mikrobiálne a klimatické údaje, aby sa predpovedali zmeny v mikrobiálnej štruktúre a funkcii v rôznych klimatických scenároch.
Môžeme napríklad použiť historické údaje o klíme a zodpovedajúce údaje o mikrobiálnej komunite na školenie modelu, ktorý predpovedá, ako sa množstvo určitých prospešných alebo škodlivých mikrobiálnych taxónov zmení so zvyšujúcou sa teplotou alebo meniacimi sa vzormi zrážok. Algoritmy bez dozoru, ako napríklad znižovanie zhlukovania a zníženie rozmerov, sa môžu použiť aj na objavenie skrytých vzorcov v mikrobiálnych spoločenstvách údajov a skupinách na základe ich reakcie na klimatické faktory.
Začlenenie ekologických modelov
Okrem štatistických a strojových prístupov môžu ekologické modely poskytnúť cenné informácie o reakcii mikrobiálnych spoločenstiev na zmenu podnebia. Tieto modely môžu simulovať interakcie medzi mikróbmi, ich prostredím a inými organizmami v ekosystéme. Napríklad dynamické modely sa môžu použiť na predpovedanie toho, ako zmeny v dostupnosti teploty a živín ovplyvnia rast, konkurenciu a spoluprácu medzi rôznymi mikrobiálnymi druhmi.
Niektoré ekologické modely tiež berú do úvahy spätnú väzbu medzi mikrobiálnymi komunitami a zmenou klímy. Napríklad určité mikróby môžu ovplyvniť uhlíkový cyklus výrobou alebo konzumáciou skleníkových plynov, ako je oxid uhličitý a metán. Začlenením týchto procesov do ekologických modelov môžeme lepšie porozumieť dlhodobým dôsledkom zmeny klímy na mikrobiálne spoločenstvá a naopak.
Využívanie pokročilých analytických nástrojov
Ako dodávateľ mikrobiálnej analýzy údajov ponúkame celý rad pokročilých analytických nástrojov, ktoré pomáhajú našim klientom analyzovať údaje o mikrobiálnej komunite v kontexte zmeny klímy. Jedným z takýchto nástrojov jeAutomatický analyzátor mikrobiálneho rastu. Tento analyzátor môže presne zmerať rast mikrobiálnych kultúr za rôznych podmienok prostredia a poskytnúť cenné údaje o tom, ako mikróby reagujú na zmeny teploty, pH a dostupnosti živín.
Ďalším užitočným nástrojom jeAnalyzátor mikrobiálneho rastu, ktorá umožňuje in -hĺbkovú analýzu kinetiky mikrobiálneho rastu. Analýzou rastových kriviek rôznych mikrobiálnych kmeňov môžeme identifikovať tie, ktoré sú odolnejšie alebo citlivejšie na stresory súvisiace s podnebím.
Kontakt pre obstarávanie a spoluprácu
Ak máte záujem analyzovať reakcie mikrobiálnej komunity na zmenu podnebia pomocou nášho štátu - z - - ARMATICKÝCH ANALÝZOVÝCH SOLUTIES, vyzývame vás, aby ste nás kontaktovali kvôli obstarávaniu a spolupráci. Náš tím expertov je pripravený pomôcť vám pri prispôsobovaní analýzy údajov, potrubiami, interpretácii výsledkov a uplatňovaní zistení na vaše konkrétne výskumné alebo priemyselné potreby.
Odkazy
- Fierer, N. a Jackson, RB (2006). Rozmanitosť a biogeografia pôdnych bakteriálnych spoločenstiev. Zborník Národnej akadémie vied, 103 (3), 626 - 631.
- Hugenholtz, P., Goebel, BM, & Pace, NR (1998). Vplyv kultúry - nezávislých štúdií na vznikajúci fylogenetický pohľad na bakteriálnu diverzitu. Journal of Bakteriology, 180 (18), 4765 - 4774.
- McMurdie, PJ a Holmes, S. (2013). PHYLOSEQ: RA R pre reprodukovateľnú interaktívnu analýzu a grafiku údajov o sčítaní ľudu mikrobiómov. PLOS One, 8 (4), E61217.
- Quince, C., Walker, AW, Simpson, AJ, Loman, NJ a Segata, N. (2017). Brokovnica metagenomika, od vzorkovania po analýzu. Nature Biotechnology, 35 (9), 833 - 844.
- Zhou, J., & Ning, D. (2017). Analýza veľkých údajov v mikrobiálnej ekológii. Ročný prehľad mikrobiológie, 71, 555 - 576.
