A gyors éghajlatváltozás korszakában kiemelkedően fontos annak megértése, hogy a mikrobiális közösségek hogyan reagálnak ezekre a környezeti változásokra. A mikrobák döntő szerepet játszanak a különféle ökológiai folyamatokban, például a tápanyag -ciklusban, a bomlásban és az éghajlati szabályozásban. Mikrobiális adatok elemzési beszállítójaként élen járunk, hogy megoldásokat kínáljunk az éghajlatváltozással kapcsolatos mikrobiális válaszokkal kapcsolatos összetett adatok elemzésére. Ebben a blogban megvizsgáljuk a mikrobiális közösségi adatok elemzésének legfontosabb lépéseit és technikáit az éghajlatváltozás összefüggésében.
Az adat táj megértése
Az éghajlatváltozásra adott mikrobiális közösség válaszának elemzésének első lépése az adatok természetének megértése. A mikrobiális adatokat különféle forrásokból lehet beszerezni, ideértve a környezeti mintákat (például a talaj, a víz és a levegő), a gazdaszervezet - kapcsolódó mintákat (pl. Humán bél, növényi rizoszféra) és laboratóriumi kísérleteket. Ezek az adatok gyakran különböző formákban érkeznek, például amplikon szekvenálási adatok (pl.
Az amplikon szekvenálási adatok információt nyújtanak a mikrobiális közösségek taxonómiai összetételéről. A különböző mikrobiális taxonok relatív mennyiségének elemzésével azonosíthatjuk a közösség szerkezetének változásait az éghajlat -kapcsolódó tényezők, például a hőmérséklet, a csapadék és a szén -dioxid -koncentrációra. A metagenomikus adatok viszont átfogóbb képet nyújtanak a mikrobiális közösségek genetikai potenciáljáról, ideértve a metabolikus utakban, a stresszválaszban és az adaptációban részt vevő géneket.
Az adatok előzetes feldolgozása
Az adatok összegyűjtése után elengedhetetlen a feldolgozás, hogy biztosítsa annak minőségét és alkalmasságát az elemzéshez. Az amplikon szekvenálási adatokhoz az előzetes feldolgozás általában olyan lépéseket foglal magában, mint például a minőségi szűrés, az alacsony minőségű leolvasások vágása, a primerek és adapterek eltávolítása, valamint a szekvenciák csoportosulása operatív taxonómiai egységekbe (OTU -k) vagy amplicon szekvencia -variánsokba (ASV). Az olyan eszközöket, mint a Qiime2, a Mothur és a DADA2, ezeket a feladatokhoz általában használják.
Metagenomikus adatok esetén a feldolgozás magában foglalja az olvasási minőség -ellenőrzést, a gazdagép -származtatott leolvasások eltávolítását (ha alkalmazható), és a rövid leolvasások összeszerelését hosszabb kontigokba. A szoftvercsomagok, például a Metaspades és a Megahit népszerűek a metagenomikus összeszereléshez.
Az éghajlat azonosítása - kapcsolódó minták
A feldolgozás után a következő lépés az éghajlatváltozáshoz kapcsolódó mikrobiális közösségi adatok mintáinak azonosítása. Az egyik általános megközelítés a statisztikai elemzések elvégzése a mikrobiális közösség összetételének vagy funkciójának az éghajlati változókkal való korrelálására. Például használhatunk többváltozós statisztikai módszereket, mint például a fő komponens -elemzés (PCA), a redundancia -elemzés (RDA) vagy a kanonikus levelezési elemzés (CCA) a mikrobiális közösségek és a környezeti tényezők közötti kapcsolatok megjelenítésére.
Egy másik fontos szempont a specifikus mikrobiális taxonok vagy funkcionális gének változásainak észlelése az idő múlásával vagy a különböző éghajlati körülmények között. A differenciális bőség -elemzés olyan eszközökkel végezhető el, mint a Deseq2 és az Edger, amelyeket eredetileg a génexpressziós elemzéshez fejlesztettek ki, de a mikrobiális adatokra is alkalmazhatók.
Gépi tanulás használata az előrejelzéshez
A gépi tanulási technikák hatékony eszközök lehetnek a mikrobiális közösségek jövőbeli éghajlatváltozásra adott válaszának előrejelzésére. A felügyelt tanulási algoritmusok, például a véletlenszerű erdők, a támogató vektorgépek és az ideghálózatok, képzhetők a meglévő mikrobiális és éghajlati adatokra, hogy megjósolják a mikrobiális közösség struktúrájának változásait és működését a különböző éghajlati forgatókönyvekben.
Például felhasználhatjuk a történelmi éghajlati adatokat és a megfelelő mikrobiális közösségi adatokat egy olyan modell kiképzésére, amely megjósolja, hogy bizonyos jótékony vagy káros mikrobiális taxonok mennyisége hogyan változik a hőmérséklet növekedésével vagy a csapadékminták megváltoztatásával. A felügyelet nélküli tanulási algoritmusok, például a klaszterezés és a dimenzió csökkentése, szintén felhasználhatók az adatok és a csoportos mikrobiális közösségek rejtett mintáinak felfedezésére az éghajlati tényezőkre adott válaszuk alapján.
Ökológiai modellek beépítése
A statisztikai és gépi - tanulási megközelítések mellett az ökológiai modellek értékes betekintést nyújthatnak a mikrobiális közösségek éghajlatváltozásra adott válaszába. Ezek a modellek szimulálhatják a mikrobák, a környezetük és az ökoszisztéma más organizmusai közötti kölcsönhatásokat. Például a dinamikus modellek felhasználhatók annak előrejelzésére, hogy a hőmérséklet és a tápanyagok elérhetőségének változása hogyan befolyásolja a különböző mikrobiális fajok növekedését, versenyét és együttműködését.
Egyes ökológiai modellek figyelembe veszik a mikrobiális közösségek és az éghajlatváltozás közötti visszacsatolási hurkokat is. Például egyes mikrobák befolyásolhatják a szénciklust az üvegházhatású gázok, például a szén -dioxid és a metán előállításával vagy fogyasztásával. Ha ezeket a folyamatokat beépítjük az ökológiai modellekbe, jobban megérthetjük az éghajlatváltozás hosszú távú következményeit a mikrobiális közösségekre, és fordítva.
A fejlett elemző eszközök kihasználása
Mikrobiális adatelemző beszállítóként számos fejlett analitikai eszközt kínálunk, amelyek segítenek ügyfeleinknek a mikrobiális közösségi adatok elemzésében az éghajlatváltozás összefüggésében. Az egyik ilyen eszköz aAutomatikus mikrobiális növekedési görbe analizátor- Ez az analizátor pontosan meg tudja mérni a mikrobiális kultúrák növekedését különböző környezeti körülmények között, értékes adatokat szolgáltatva arról, hogy a mikrobák hogyan reagálnak a hőmérséklet, a pH és a tápanyagok elérhetőségének változásaira.
Egy másik hasznos eszköz aMikrobiális növekedési görbe analizátor, amely lehetővé teszi a mikrobiális növekedési kinetika mélységbeli elemzését. A különböző mikrobiális törzsek növekedési görbéinek elemzésével azonosíthatjuk azokat, amelyek rugalmasabbak vagy érzékenyebbek az éghajlathoz kapcsolódó stresszorokra.
Vegye fel a kapcsolatot a beszerzés és az együttműködés érdekében
Ha érdekli az éghajlatváltozásra adott mikrobiális közösségi válaszok elemzése az államunk - a - Art Data Analysis megoldások - felhasználásával, felkérjük Önt, hogy vegye fel velünk a kapcsolatot a beszerzés és az együttműködés céljából. Szakértői csoportunk készen áll arra, hogy segítsen Önnek az adatelemzési csővezetékek testreszabásában, az eredmények értelmezésében és az eredmények alkalmazásában az Ön sajátos kutatási vagy ipari igényeire.
Referenciák
- Fierer, N., és Jackson, RB (2006). A talajbaktériumok sokfélesége és biogeográfiája. A Nemzeti Tudományos Akadémia folyóiratai, 103 (3), 626 - 631.
- Hugenholtz, P., Goebel, BM és Pace, NR (1998). A kultúra hatása - független vizsgálatok a baktériumok sokféleségének kialakuló filogenetikai nézetére. Journal of Bacteriology, 180 (18), 4765 - 4774.
- McMurdie, PJ, és Holmes, S. (2013). PhylOSEQ: R csomag reprodukálható interaktív elemzéshez és a mikrobióm -népszámlálási adatok grafikájához. PLOS One, 8 (4), E61217.
- Quince, C., Walker, AW, Simpson, AJ, Loman, NJ és Segata, N. (2017). Shotgun metagenomika, a mintavételtől az elemzésig. Nature Biotechnology, 35 (9), 833 - 844.
- Zhou, J. és Ning, D. (2017). Nagy adatanalitika a mikrobiális ökológiában. A mikrobiológia éves áttekintése, 71, 555 - 576.
