Method Article
Der Artikel beschreibt eine Methode, die den Durchsatz erhöht, während der Aufwand und die Genauigkeit für die Extraktion von Lipiden aus den Zellmembranen von Mikroorganismen zur Verwendung bei der Charakterisierung sowohl der Gesamtlipide als auch der relativen Häufigkeit von Indikatorlipiden zur Bestimmung der mikrobiellen Bodenstruktur in Studien mit vielen Proben ausgeglichen werden.
Mikrobielle Gemeinschaften sind wichtige Treiber und Regulatoren für Ökosystemprozesse. Um zu verstehen, wie das Management von Ökosystemen mikrobielle Gemeinschaften beeinflussen kann, ist eine relativ präzise, aber aufwendungsintensive Technik zur Untersuchung der mikrobiellen Gemeinschaftszusammensetzung die Phospholipidfettsäure (PLFA) -Analyse. PLFA wurde entwickelt, um Phospholipid-Biomarker zu analysieren, die als Indikatoren für mikrobielle Biomasse und die Zusammensetzung von breiten funktionellen Gruppen von Pilzen und Bakterien verwendet werden können. Es wurde häufig verwendet, um Böden unter alternativen Pflanzengemeinschaften, Ökologie und Management-Regime zu vergleichen. Die PLFA-Methode hat sich als empfindlich erwiesen, um Verschiebungen in der mikrobiellen Gemeinschaftszusammensetzung zu detektieren.
Eine alternative Methode, Fettsäuremethylester-Extraktion und Analyse (MIDI-FA) wurde für die schnelle Extraktion von Gesamtlipiden ohne Trennung der Phospholipidfraktion aus reinen Kulturen als mikrobielle Identifikationstechnik entwickelt. Diese Methode istSchnell, ist aber für Bodenproben weniger geeignet, da es anfänglich anfängt, die Bodenpartikel zu trennen und stattdessen mit einer Verseifungsreaktion zu beginnen, die wahrscheinlich Artefakte aus dem Hintergrund organischer Substanz im Boden hervorbringt.
Dieser Artikel beschreibt eine Methode, die den Durchsatz erhöht, während der Aufwand und die Genauigkeit für die Extraktion von Lipiden aus den Zellmembranen von Mikroorganismen zur Verwendung bei der Charakterisierung sowohl der Gesamtlipide als auch der relativen Häufigkeit von Indikatorlipiden zur Bestimmung der mikrobiellen Bodenstruktur in Studien mit vielen Proben ausgeglichen werden. Die Methode kombiniert die durch die PLFA-Profilierung erzielte Genauigkeit durch Extraktion und Konzentration von Bodenlipiden als ersten Schritt und eine Verringerung des Aufwands durch Verseifung des organischen Materials, das mit dem MIDI-FA-Verfahren extrahiert und verarbeitet wird, als zweiten Schritt.
Angesichts der Schlüsselrolle der Mikroorganismen im Nährstoffkreislauf 1 , der Veränderung der Pflanzengemeinschaftszusammensetzung 2 , der Regulierung der Pflanzenproduktivität 3 und der Zersetzung der organischen Substanz 4 ist das Verständnis der mikrobiellen Bodengemeinschaften für das Verständnis der terrestrischen Ökosysteme von entscheidender Bedeutung.
Wegen ihrer relativ hohen Häufigkeit im Boden und ihrer chemischen Signatur können Lipid-Biomarker verwendet werden, um die dominierenden ökologischen Gruppen mit bodenmikrobiellen Gemeinschaften zu profilieren 5 . Durch die Quantifizierung von Lipid-Biomarkern, die für verschiedene mikrobielle Gruppen charakteristisch sind, können wir die Gesamtlipide abschätzen und dann diese Lipide in ökologisch relevante Gruppen wie Gram-positive (Gm +) und Gram-negative (Gm-) Bakterien, arbuskuläre Mykorrhiza (AM) und saprotrophische trennen Pilze und Aktinomyceten 5 , Ss = "xref"> 6 , 7 , 8 .
Es gibt viele Methoden zur Charakterisierung von Aspekten mikrobieller Gemeinschaften. Die PLFA-Methode ist eine häufig verwendete, um grundlegende mikrobielle Gemeinschaftsstruktur zu verstehen. Es ist ein effektiver Weg, um die relative Häufigkeit von mikrobiellen Gruppen sowie die gesamte mikrobielle Biomasse zu beurteilen. Aufgrund des schnellen Lipidumsatzes ermöglicht die PLFA-Profilierung auch eine relativ schnelle Erkennung von Veränderungen in der mikrobiellen Bodengemeinschaft und gibt Informationen, die einen Vergleich der Ökosystemfunktion ermöglichen, z. B. Pilz: Bakterienverhältnisse zur Bewertung der Nährstoffzyklen 1 , 9 , 10 . Während die PLFA-Extraktionsmethode jedoch zeitgeprüft und gut respektiert ist, ist sie auch zeitaufwendig und eignet sich nicht gut für Ökosystem-Skala-Studien, die eine große Anzahl von Proben aus Feldskalen-Replikaten erfordernF "> 11 , 12 .
Im Gegensatz dazu hat das Fettsäuremethylester-Extraktionsverfahren (MIDI-FA) das Potenzial, einen schnellen Durchsatz zu ermöglichen. Bei dieser Methode werden die Proben verseift, in FAME umgewandelt, extrahiert und dann analysiert. Die MIDI-FA-Methode ist schnell, aber weniger diskriminierend als PLFA, die die Extraktion von Lipiden mit der Trennung der verschiedenen Lipidklassen 13 (Phospholipide, neutrale Lipide und Glykolipide) kombiniert.
In diesem Protokoll beschreiben wir eine Methode, die Elemente von PLFA und MIDI-FA Lipid Profiling kombiniert. Es verwendet die Extraktion von Lipiden unter Verwendung der anfänglichen Chloroform-Extraktionsschritte der modifizierten Bligh- und Dyer-Methode und dann der Verseifung und Umwandlung in FAMEs. Dies stellt einen robusten Weg zur Erkennung mikrobieller Gemeinschaftsstruktur bereit, während ein Großteil des Hintergrundrauschens aus nichtmikrobiellem Material 5 , 14 ausgeschlossen ist . Diese Methode wurde ein Gleichgewicht zwischen den beiden PLFA und MIDI-FA - Protokolle erreichen entwickelt, dh die meisten der Genauigkeit beibehalten , während der Durchsatz erhöht wird es logistisch zu machen und wirtschaftlich machbar ist 15 Lipide aus großen Studien mit vielen Proben zu analysieren. Durch die Durchführung der anfänglichen Extraktion und Isolierung der organisch-löslichen Komponenten ( z. B. Lipide) vor der Durchführung von MIDI-FA und dem Abschließen dieser mit einem Reinigungsschritt bietet das Protokoll ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Präzision.
HINWEIS: Tragen Sie während des gesamten Verfahrens immer eine angemessene persönliche Schutzausrüstung (PSA). Um eine mögliche Kontamination der Proben zu vermeiden, darf man keine Gläser mit bloßen Händen anfassen. Bei der Durchführung von Protokollschritten, die die Handhabung von Chloroform erfordern, geeignete Handschuhe tragen.
1. Vorbereitungen (2 Tage für ~ 40 Proben)
2. TAG 1 - Extraktion von Fettsäuren aus dem Boden (4 bis 5 h für ~ 40 Proben)
3 TAGE2 - Isolierung von Lipiden (3 bis 4 h für ~ 40 Proben)
4. TAG 3 - Verseifung und Methylierung (6 bis 7 h für ~ 40 Proben)
5. TAG 4 - Vorbereitung der Arbeitslösung und Übertragung von FAME auf die GC-Durchstechflaschen (2-3 h für ~ 40 Proben)
Die Datentabellen aus den Berichten können in eine Tabellenkalkulation oder Datenbank zusammengefasst werden. Nach dem Anpassen des Ansprechfaktors (ein Korrekturfaktor, der die Reaktion für unterschiedliche Kettenlängen normalisiert), können Peakflächen mit der Peakfläche von externen oder internen Standards verglichen werden, um zu einer Konzentration im Extrakt zu gelangen. Durch die Teilung durch die Masse des extrahierten Bodens können die Daten als Masse von FAME pro Gramm Boden ausgedrückt werden, oder unter Verwendung des Molekulargewichts jedes FAME die üblicherweise gemeldeten nmol pro Gramm Boden. Die Summe der mikrobiellen FAME ist ein Hinweis auf die gesamte mikrobielle Biomasse und kann unter den Behandlungen verglichen werden ( Abbildung 1 ). Bestimmte FAMEs können auch mit bestimmten mikrobiellen Gruppen wie Gram-positiven oder gramnegativen Bakterien, Actinomyceten, arbuskulären Mykorrhizapilzen und saprotrophischen Pilzen 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 . Die Verhältnisse der Masse der spezifischen Biomarker können die relative Häufigkeit dieser Gruppen widerspiegeln ( Abbildung 2 ). Insgesamt FAME-Häufigkeitsmuster erzeugen Fingerabdrücke auf Gemeinschaftsebene, die den Vergleich mikrobieller Gemeinschaftsuniversität durch multivariate Techniken wie die Ordination ermöglichen ( Abbildung 3 ). Im Gegensatz zu den meisten DNA-basierten Ansätzen können Lipiddaten auf Gemeinschaftsebene entweder als relative oder absolute Häufigkeit analysiert werden. Wenn sich die Gesamtbiomasse im wesentlichen zwischen den Proben unterscheidet, ergeben sich diese beiden Ansätze sehr unterschiedliche Ergebnisse; Die ökologischen Fragen, die dem Experiment zugrunde liegen, sollten bestimmen, welcher Ansatz verwendet wird.
F Igure 1 : Gesamt-FAME-Biomasse Vergleich der gesamten FAME Biomarker Biomasse (nmol g -1 Boden) aus kontinuierlichen Mais, befruchtete Prärie und unbefruchtete Prärie. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 2 : FAME Biomasse von Bakterien und Pilzen. Behandlungsvergleich von Bakterien und Pilz FAME Biomarker Biomasse (nmol g -1 Boden) aus kontinuierlichen Mais, befruchtete Prärie und unbefruchtete Prärie.Fungal und Bakterienmasse aus absoluter Fülle. Durchschnitt (Summe f / Summe b). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Tabelle 1: T h e soVen l t - Typ, propor ti on s hinzugefügt g -1 Boden, ein t d h EIR orde r o f o n iti hinzuzufügen. Dies ist wichtig für die richtige Extraktion und Trennung der organischen und wässrigen Phasen.
Für die Untersuchung von mehreren Proben aus Experimenten mit vielen Wiederholungen und / oder experimentellen Einheiten können Forscher Phospholipid Fettsäure-Analyse (PLFA) finden in Bezug auf Zeit und Materialien 25 unerschwinglich zu sein. Mit dem PLFA-Verfahren werden Zellmembran-Phospholipide extrahiert, gereinigt und unter Verwendung der modifizierten Blight- und Dyer- 26 -Zweiphasen-wässrig-organischen Extraktion identifiziert. Darauf folgt eine Festphasen-Siliciumdioxid-Chromatographie, um die Lipide durch Polarität zu trennen, und eine alkalische Methylierung von Phospholipidfettsäuren in Fettsäuremethylester. In PLFA kann die Profilierung der Lipidausbeute gering sein, aber von einer sehr hohen Reinheit. Die mikrobielle ID führte eine alternative Methode ein, das Fettsäuremethylesterverfahren (MIDI-FA). Bei der MIDI-FA-Methode werden alle Lipide direkt aus Reinkulturen oder Boden- / Sedimentproben 11 , 12 , 27 durch extrahiertVerseifung Diese Methode hat einen geringeren Lipidverlust und ist schnell, weil sie keine der Konzentrations- oder Reinigungsschritte der PLFA-Methode aufweist. Während die MIDI-FA-Methode jedoch schnell und kostengünstiger ist, weil sie ursprünglich für die Identifizierung von Organismen in der reinen Kultur konzipiert wurde, gibt es keine anfänglichen Extraktions- oder Reinigungsschritte. So kann es auch lipidähnliche Verbindungen enthalten, die aus der organischen organischen Substanz extrahiert sind, die die gemeinschaftliche Signatur 27 , 28 , 29 verzerren. Da diese Einbindung auch Biomasse-Maßnahmen verzerren kann, wurde MIDI-FA typischerweise nur zur grob qualitativen Beschreibung von Bodenlipiden eingesetzt 13 .
Das hier beschriebene Verfahren kombiniert das Beste aus den beiden separaten Extraktionsverfahren: 1) eine Extraktion und Konzentration von Lipiden nach dem modifizierten Bligh- und Dyer- 26- Verfahren und 2) dem Fettsäuremethylester saPonifizierung, Methylierung, Extraktion und Grundwaschgang im Handel entwickelt. Diese Methode wurde entwickelt , um die Vorteile beider dieser Protokolle zu erreichen , während die Nachteile zu minimieren 15. Durch die Durchführung der anfänglichen Extraktion und der Isolierung der organisch-löslichen Komponenten ( z. B. Lipide) vor der Durchführung von MIDI-FA und deren Vervollständigung mit einem Reinigungsschritt bietet dieses Protokoll ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Präzision. Obwohl dieses Verfahren nicht geeignet ist, wenn eine hohe Reinheit erforderlich ist ( dh für 13 C PLFA-Analysen) oder bei der Analyse von Phospholipiden und neutralen Lipiden separat, erlaubt es in vielen Fällen die Erkennung von mikrobiellen Gemeinschaftsreaktionen auf Umweltbedingungen mit größerer Empfindlichkeit als DNA-basiert Verfahren 30 , 31 , 32 , 33 . Membranlipide zersetzen sich schnell nach dem Zelltod, der ihnen erlaubtSpiegeln die lebende mikrobielle Gemeinschaft zum Zeitpunkt der Probenahme 5 , 7 , im Gegensatz zu Umwelt-DNA, in der ein Großteil der Informationen von toten oder inaktiven Organismen stammt 34 . In Anbetracht 35 die hohe Rate der Dormanz beobachtet unter Bodenmikroorganismen kann die Charakterisierung von lebende Biomasse verwendet werden können , verstehen zeitliche Pflanzen-Mikroben - Interaktionen mit einer relativ feinen zeitlichen Skala und Lipid - Biomarkern verwendet werden 7 den physiologischen Zustand der mikrobiellen Gemeinschaft zu untersuchen. Es wurde gezeigt, dass hohe Durchsatzmethoden erforderlich sind, um die mikrobielle Antwort in großen Feldeinstellungen 25 zu beurteilen, und während die Methode, die wir hier vorschlagen, nicht die Genauigkeit der PLFA-Biomarker-Profilierung repliziert, erhöht sie den Durchsatz und minimiert die Variabilität, die mit dem MIDI-FA realisiert wird Verfahren. Die Methode hat sich als wirksames Instrument bei der Adressierung erwiesenFragen im Zusammenhang mit der mikrobiellen Gemeinschaftsdynamik auf einer breiten Palette von Böden in groß angelegten landwirtschaftlichen und ökosystemischen Studien 36 , 37 , 38 , 42 , 43 , 44 , 45 , 46 , 47 , 48 , 49 , 50 .
Lipidklassen werden mit dieser Methode kombiniert, und es kann ein Verlust der in diesen separaten Klassen 22 , 39 enthaltenen Informationen geben, aber die Kombination der Lipidklassen kann die Kraft verstärken, den arbuskulären Mykorrhizalpilzursprung des 16: 1 ω5c von beiden Phospho zu detektieren - und neutrale Lipide 40 . Darüber hinaus, während tDie Anzahl der unbekannten Fettsäuren (die sich aus nicht-lebender organischer Substanz ableiten lassen), kann mit dieser Methode höher sein, es wurde gezeigt, dass sie niedriger als MIDI-FA ist und ermöglicht einen Behandlungsvergleich von Lipidprofilen aus Studien mit vielen Proben, bei denen die Probe vorliegt Durchsatzkapazität ist ein Anliegen 15 . Es wird allgemein angenommen, daß die neutrale Fraktion hauptsächlich aus Lagerlipiden stammt, die durch Pilze erzeugt werden, obwohl es auch einen kleineren Beitrag aus der Bodenfauna geben kann 41 . Angesichts dessen kann das hier beschriebene Verfahren zu Ergebnissen führen, die einen größeren Beitrag der Pilzlipide 18: 2 ω 6,9c und 18: 1 ω 9c als PLFA zeigen. Die anderen Lipide, die in der neutralen Fraktion auftauchen, schließen einige der gesättigten Fettsäuren ein, z. B. 16: 0, 18: 0, 20: 0.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Lipiddaten auszudrücken und zu analysieren. Die häufigsten Darstellungen sind Fülle (nmol g -1 Boden), MaulbruchstelleN (nmol einzelnes Lipid nmol -1 Gesamtlipid) und Molprozent (Molenbruch * 100). Normalisiert durch die Gesamtlipide in einer Probe, Mol-Fraktion und Mol-Prozent sind Maßnahmen der relativen Häufigkeit eines gegebenen Lipids. Nach einer geeigneten Transformation, z. B. arcsinischer Quadratwurzel, ist der Molenbruch zur Verwendung bei der Analyse durch Hauptkomponenten oder Redundanzanalyse-Ordination geeignet. Fülle ist die absolute Menge eines gegebenen Lipids, das pro Gramm Boden extrahiert wird. Weil die Menge an Lipid pro Zelle vernünftigerweise konstant ist und die Lipid-Extraktion hoch effizient und umfassend ist, ist die Gesamthäufigkeit eine gute Schätzung der Gesamtlipide und die Fülle der Schlüsselindikatoren spiegelt die Biomasse der ökologischen Gruppe wider, die sie darstellt 17 . Schließlich ist ein guter Weg, um mikrobielle Gemeinschaftszusammensetzung zu betrachten, multivariate Analysemethoden 16 zu verwenden , zB Ordinationsmethoden wie nichtmetrische multidimensionale Skalierung (NMDS -Die keine Datentransformation benötigt) oder Hauptkomponentenanalyse (PCA), kann nützlich sein, um die relative Häufigkeit aller Lipidbiomarker zu vergleichen.
Die Autoren haben nichts zu offenbaren.
Diese Arbeit wurde zum Teil von der DOE Great Lakes Bioenergy Research Center (DOE BER Büro der Wissenschaft DE-FC02-07ER64494) und DOE OBP Büro für Energieeffizienz und erneuerbare Energie (DE-AC05-00RL01830) finanziert. Die Autoren möchten Anders Gurda für seinen geduldigen und geschickten Beitrag zur Videographie und Bearbeitung ansprechen.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
RapidVap | Labconco | 7900000 | Evaporative system |
RapidVap | Labconco | 7491400 | Sample block |
Chem-resistant vacuum pump | Labconco | 7584000 | Vacuum pump |
Chemical trap cannister | Labconco | 7815300 | Trap cannister |
Solvent insert | Labconco | 7515200 | Solvent trap insert |
Diaphragm pump | Welch | 7398000 | DryFast vacuum pump |
Water bath | Fisher | 15-462-15Q | 2 well water bath |
Gas chromatograph | Various | N/A | For sample analysis |
Centrifuge | Various | N/A | For sample separation |
Freeze Dryer | Various | N/A | For sample lyophilization |
Repipet (6) | BrandTech | 4720440 | For dispensing reagents |
Vortex | Fisher | 02-215-365 | Analog vortex mixer |
Teflon centrifuge tubes | Thermo/Nalgene | 3114-0030 | Teflon sample tubes |
Caps | Thermo/Nalgene | DS3131-0020 | Caps for teflon tubes |
Test tube | Corning | 9825-16 | 16x100mm tubes |
Test tube | Corning | 9825-16xx | 16x150mm tubes |
Caps | Corning | 9998-15 | 15-415 thread black phenolic caps w/PTFE liner |
Pasteur pipets | Fisher | 13-678-20B | 14.6cm |
500 uL glass syringe | Fisher | 13684106LC | Hamilton 81217 |
Amber vials | Agilent | 5182-0716 | 4mL Amber vials |
Caps | Agilent | 5182-0717 | Blue screw caps |
Inserts | Agilent | 5181-3377 | 400uL flat bottom glass inserts |
Standards | |||
19:0 ethyl nonadecanoate (Ethyl nonadecanoate) | VWR | TCN0459-5G | Analytical standard |
Chemicals | |||
Dipotassium phosphate (K2HPO4 - ACS grade or better) | Various | N/A | For making Phosphate-Buffer |
Potassium phosphate monobasic (KH2PO4 - ACS grade or better) | Various | N/A | For making Phosphate-Buffer |
Methanol (CH3OH - HPLC grade or better) | Various | N/A | For making Reagents 1 & 2 |
Sodium hydroxide (NaOH - ACS grade or better) | Various | N/A | For making Reagents 1 & 4 |
Hydrochloric acid (6N HCL) | Various | N/A | For making Reagent 2 |
Hexane (HPLC grade or better) | Various | N/A | For making Reagent 3 |
MTBE (Methyl tert-butyl ether - HPLC grade or better) | Various | N/A | For making Reagent 3 |
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