私たちは、実験室での支援をアンジェリカベルクに感謝します。この作品は、マックスプランク協会および微生物コミュニケーション（JSMC）のためのイエナ大学によってサポートされ、融資された。

1。昆虫飼育<ol><li> ハスモンヨトウの卵のクラッチを購入するか、入手し、独自の飼育からサ ​​キシマスオウノキ 。孵化するまで室温（RT）での滅菌ペトリ皿で​​それらを維持する。 </li><li>次のように飼育昆虫人工飼料を準備します。 <ol><li> 100mlの水に一晩500グラムのグランド白い豆を浸す。 </li><li> H 2 Oを蒸留千ミリリットルに9.0グラムのアスコルビン酸および75グラム寒天を追加し、後でそれを沸かす。 </li><li>混合物を冷却するしましょう​​、それを（白いワックス状固体混合物に）固化する際に使用するまで4℃で保管してください。 </li></ol></li><li>照明の16時間と闇の8時間と長日体制の下で23〜25℃で人工飼料に清潔なプラス​​チックの箱とリア、それらを新たに孵化した幼虫を転送します。幼虫はすべて6幼虫齢​​を経るまで、毎日食べ物を変更します。 </li></ol>代謝的に活性な腸細菌におけるDNAの2。13 C標識<ol><li>蒸留し、脱イオン水（のddH 2 O）と完全に13 C標識グルコースの186.1ミリグラムを溶解し、SIP実験用人工飼料を100グラムとよく混ぜる。人工飼料に10 mMの最終13 C-グルコース濃度を確認してください。これは、S.の腸内でその場でのグルコース濃度を模倣するシャオら （提出）に応じて綿植物上の幼虫の摂食をサキシマスオウノキ 。 </li><li>新鮮な13 C-グルコースを含む滅菌プラスチックペトリ皿（シャーレにつき1幼虫）の飼育箱からの転送9月15日、健康な二齢幼虫を人工飼料をスパイク。説明したように、対照群を供給するための、天然のグルコース（12 C-グルコース）を同量含有する人工飼料を使用する。 </li><li>潜伏期間（1日）の間、頻繁に人工飼料を新たにする。ステップ1.3のように、飼育条件を使用してください。 </li><li>後で処理（DNA抽出）のために各治療から9幼虫を収集します。各3個人によって構成されている複製、治療ごとに少なくとも3回の反復を行います。 </li></ol> 3。昆虫解剖<ol><li>清潔で、エタノール70％（ツール= Vannasはさみ、ピンセット、高級替刃で、メス）で作業の最初に解剖ツールを消毒。 </li><li>柔らかピンセットで虫を取り、蒸留水で表面的に彼らの皮膚を洗浄する。それらを麻酔するために、少なくとも30分間氷上に置きます。 </li><li>まだそれらを殺すために1時間0℃で行われ、それらを麻酔している間。数分間のエタノール（70％）でそれらを浸漬することによって表面的に死んだ虫を駆除。 </li><li> pHを7.4に調整し、約15ミリリットルの滅菌1×PBSペトリ皿（1×PBS = 137mMのNaCl、2.7mMのKCl、4.3のNa 2 HPO 4、1.47 mMのKH 2 PO 4の上に堆積されたボリュームに昆虫切開を行うオートクレーブ）。完全solutを中に浸漬し、全昆虫の体を持っていることの確認してください全体解剖期間中にイオン。 </li><li>頭に開始し、肛門に仕上げて、右と昆虫の左側に沿って皮膚を切開することによって解剖を開始します。肌全体、マルピーギ細管、および脂肪体を取り外します。腸を切開する前に、新鮮な緩衝液に変更します。セクションの腸前後、中、そして必要なときに後腸。冷凍庫に組織を保存（-80〜-20℃）までのDNA抽出</li></ol> 4。 DNA抽出および増幅<ol><li> 1.5ミリリットルの滅菌遠心管中昆虫組織を置き、真空濃縮器装置中で45℃ですべてのサンプルを乾燥させる。滅菌プラスチック乳棒で乾燥させた組織をつぶす。 </li><li>土壌DNA抽出に適したキットを用いてゲノムDNAを抽出する。キットの反応チューブに乾いたティッシュを転送し、製造業者によって示される指示に従ってください。 </li><li>分光光度計を使用して、最終的な溶出したDNAの濃度を測定する。 </li><li>付くYA真正細菌の一般的なプライマー27F（5 - AGAGTTTGATCCTGGCTCAG -3）を使用した診断PCR法を用意することで昆虫の腸からの微生物メタゲノムDNAの抽出成功と1492r（5 - GGTTACCTTGTTACGACTT -3）。 PCR反応は以下のように設定します。 <ol><li> 1×緩衝液を含有する50μlの反応混合物を設定し、1.5のMgCl 2、10 mMの4種のデオキシヌクレオシド三リン酸（dNTP）のTaq DNAポリメラーゼ2.5 Uの各プライマー、0.5 mMおよび抽出されたDNAを鋳型として60ngの。 </li><li>次のようにサーモサイクラーを用いてPCR反応を実行する：3分94℃での初期変性、続いて35サイクル：45秒、30秒、55℃でのアニーリング、および1分間72℃、伸長94℃ 。 10分間72℃での最終伸長工程を使用してください。 </li><li> 1％アガロース電気泳動、エチジウムブロマイド（EB）染色ゲル（1μlのEBで1×TAE緩衝液と染色100mlにアガロース1gを溶かす）に成功したPCR増幅を確認してください。目の寄託5μLEのPCR産物+ゲルポケットに6Xローディング色素1μlの。 （1×TAEでpHを8に調整し、40mMトリス - 塩基、20mMの氷酢酸、1mMのEDTAを=）。 </li><li> CAの300 V、115ミリアンペア時1xTAE緩衝液を使用したゲルを実行します。電気泳動チャンバー内の20分。ゲルドキュメンテーション室（デジタルカメラやコンピュータに接続されているUVトランスイルミネーター）を使用してゲルを観察し、また、ロードされた遺伝子マーカーを使用して、最終製品のサイズを比較して、アンプリコンの正確な大きさは約1.5kbである必要があります。 </li></ol></li><li>優先的に、急速冷凍条件でPCR産物を格納-80°C、使用するまで。 </li></ol> 5。 DNA分離 - 塩化セシウム勾配超遠心<ol><li>次のように超遠心分離のための勾配のための試薬を準備<ol><li>徐のddH 2 Oに塩化セシウムの603.0グラムに溶解することにより7.163 M塩化セシウム（CsClの）溶液を調製し、500ミリリットルの最終容量に埋める。 </li><li>正確にデ三連による3桁のバランスに1.0ミリリットル分量を計量することにより準備された塩化セシウム溶液の密度をtermine。これは通常、室温で1.88及び1.89グラム/ mlの範囲である。 </li><li> 1 Mトリス-HCl（pH8.0）、0.5 M EDTA 1mlの液（pH 8）、決勝でのKCl、3.75gの50mlのを組み合わせることによって、勾配緩衝液（100mMトリス、100mMのKCl及び1mM EDTA）を調製のddH 2 Oを使用して500ミリリットルの容量フィルター（0.22μm）を、このソリューションを殺菌し、オートクレーブ。 </li></ol></li><li> DNA分離<ol><li>点4.3のように測定扱わ昆虫の個々のDNA濃度を、決定すると、一緒に複製するように対応し、それぞれの1は、同じようにプールしたサンプルに寄与することを確実にするために彼らのDNA濃度を正常化するもの昆虫プール。 DNAの500〜5,000 ngの（再度の最終濃度を測定）の最終濃度は、超遠心分離工程21に適している。 </li><li>グラデーションメディアを設定するには、定量化されたDNAを、勾配バッファANを組み合わせるD一緒に7.163 M塩化セシウム水溶液4.8ミリリットルの滅菌15ミリリットルのスクリューキャップチューブ中の6.0ミリリットルの混合量（勾配中期DNA混合物の生成）する。 </li><li>慎重に注射器と針を用いて（チューブ首の付け根まで記入）5.1ミリリットル超遠心管に準備された勾配、中のDNAの混合物を配置します。気泡をポンプまたは形成することは避けてください。基準傾きとして各遠心実行で（代わりにDNAののddH 2 Oを使用して）1つ以上の空白グラデーションが含まれています。 </li><li>各必須勾配媒体後の重量を10mg以内に平衡管ペアは、それぞれの超遠心管に充​​填される。 &quot;チューブトッパー」でチューブをシールし、シールは漏れのないチューブを反転させて、手で適度な圧力を加えていることを確認してください。 </li><li>超遠心分離のために5.1ミリリットル超遠心管を保持するための8ウェルを備えたほぼ垂直ローターを使用してください。慎重にローター井戸をシールし、MAに応じて超遠心機にローターを読み込むnufacturerの指示に従ってください。超遠心分離条件を設定します（177,000 XG前後）5万でスピン、20℃の温度、超遠心分離、真空で40時間の時間を実行している。ブレーキなしの最大加速と減速を選択します。 </li><li>一度終了し、慎重に鉗子を使用して遠心ローターからチューブを取り外します。チューブ内に形成された勾配を乱すことなく、ラックに配置します。任意の拡散を最小限に抑えるために、できるだけ早く勾配分画のサンプルを処理する。 </li></ol></li><li>分別によって等密度別居勾配からのDNAの検索<ol><li>同じように超遠心チューブトップ置​​換法から形成された勾配を分離勾配分画を、実行するために、正確なHPLCポンプシステムを使用しています。 1Lの変位をddH 2 Oで満たされたボトルにHPLCポンプ（100％流量勾配）を接続し、しっかりと注射針23のG 1で開いたポンプチューブに取り付ける。十分なBを追加それを濃い青色を与えることのddH 2 Oに青色色素をromophenol。これは、勾配媒体とのddH 2 Oの変位との間の界面の可視化を容易にする</li><li> 850μlの/分の流速、ポンプを設定し、青色のddH 2 Oの一滴まで、システムを平衡化することは、注射針の外に出る。 </li><li>慎重にクランプスタンドに超遠心分離管を固定し、長い針での注射器23のG 1とチューブの底に穴を開け。チューブの上部にポンプチューブに取り付けられた針を挿入することにより、超遠心管にポンプを接続し、直接、滅菌1.5ml微量遠心管に下から滴を集める。約425分あたりのμLとグラデーション当たり12画分の合計額、分数ごとに30秒を収集します。最後の画分（画分12）は、通常の変位のddH 2 Oが含まれ、廃棄されるべきであることに注意してください。 </li><li>分別後、MEステップ5.1.2で説明したように化学天秤を使用して、すべての分離された画分の密度をASURE。 </li><li>第一のDNAの少量の沈殿のためのキャリアとして1μlのグリコーゲン（のddH 2 O中に20μg/μL、オートクレーブ処理）を添加することにより、（425μL程度）各分画からDNAを沈殿させる。反転によりよく混ぜる。 </li><li>ポリエチレングリコール（PEG）溶液（ポリエチレングリコール6000 150gを500 mLの全量のddH 2 O中のNaCl 46.8gの溶解する。濾過し、滅菌し、オートクレーブ2倍量（850μl）を添加する。PEG溶液が30である％PEG 6000および1.6 MのNaCl）と、10回転倒再び混ぜる。 </li><li> （必要であれば一晩）、DNAを沈殿させ、少なくとも2時間、室温で管を残す。 </li><li>室温で30分間13,000×gで沈殿物を遠心分離する。目に見えるペレットを形成すべきである。 </li><li>慎重にピペットで上清を除去し、70％エタノール500μlでペレットを洗浄。同じ下遠心分離機再び10分間の条件。 </li><li>慎重に上清を廃棄し、室温で15分間、ペレットを空気乾燥させます。 </li><li>のddH 2 O30μlの中で乾燥させたDNAペレットを再溶解し、ゆっくりとチューブをタップしてよく混ぜる。長期間の保管が必要な場合は、ステップ4.3ストア-20℃または-80の下のサンプルのように、それぞれの勾配分でDNAを定量化する。 </li></ol></li></ol> 6。パイロによるDNAの特徴付け<ol><li> 13 C標識DNAが周囲に1.720〜1.735グラム/ mlの密度を持っているのに対し、非標識のネイティブ（12℃）のDNAは、1.705グラム/ミリリットルから1.720グラム/ mlまで密度範囲を占めていることを確認してください。ネイティブおよび環境試料から抽出された13 C標識DNAの両方は、いくつかの勾配画にまたがることに注意してください。光DNAが留分9月11日、フラクション4-6に関連付けられる重いDNAと関連していると期待しています。 </li><li>シングル「コンパイルされた「代表端数ACを作成するために、キーの分画を組み合わせ密度分解、DNAの特定のピークの割り当てにコーディング。あるいは、このような濃度勾配ゲル電気泳動（DGGE）23変性などの同位体比質量分析（IRMS）を用いて分離された画分を調べるための他の手段22又はフィンガープリント法は、配列決定の前に適切な画分を選択するのを助けることができる。 </li><li>個々の勾配のコンパイルされた、重い、中、軽留分からPCR増幅した細菌の16S rRNA遺伝子のピロシーケンスを実行します。この方法を使用して、SIPインキュベートした試料における系統および代謝的に活性な細菌種の相対存在量を同定することは可能である。次のようにパイロシーケンシングを実行します。 <ol><li>チタン試薬とロシュ454 FLX機器を用いてアンプリコンピロシーケンスを実行します。 </li><li> 24,25は目で拡張（5 - - GAGTTTGATCNTGGCTCAG -3）Gray28Fを設定フュージョンプライマーを用いて多重化するためのバーコードアンプリコンを準備し、Gray519r（GTNTTACNGCGGCKGCTG -3 5）EそれぞれのプライマーアダプターA / Bおよびサンプル固有の多重化識別子（MID）。 </li><li>シーケンシングライブラリーを生成するために、ホットスタートTaqポリメラーゼを用い、30サイクルの一段階PCRを適用する。 </li><li>サプライヤーとのプロトコルに基づいてアンプリコンの配列を決定し、で説明したように順方向（Gray28F）から読み込み延長<a href="http://www.researchandtesting.com/">http://www.researchandtesting.com/</a> 。 </li></ol></li></ol> 7。パイロシーケンシングデータ解析<ol><li>生のシーケンスは「微生物生態学への定量的な洞察力」、QIIMEのソフトウェア·パイプライン26で454パイロシーケンシングによって生成された読み取り分析する。次のように処理を実行します。 <ol><li>最初は、process_sff.pyスクリプトFASTA、QUALとフローグラムのファイルに454-機械生成SFFファイルを変換します。 </li><li> （check_id_map.pyに基づいて）マッピングファイルを検証し、多重化されたが、生物学的なSAMへの読み込み割り当てるples split_libraries.pyスクリプトで。低品質の50のスライディングウィンドウサイズと25の平均品質のカットオフパラメータで終わるトリム、データセットから短い曖昧な配列（長さ&lt;200 bp）をも排除する。 </li><li> denoise_wrapper.pyを使用して454のデータをノイズ除去。 </li><li>次に、複数のOTUピッキング法（pick_otus.py 97％の配列類似カットオフした）を使用した高品質の操作的分類単位（OTUs）に読み込み、クラスター化。 </li><li> pick_rep_set.pyを使用して、各OTUからの代表的な配列を選択してください。 </li><li> assign_taxonomy.pyに基づいた代表的な配列セットに分類を割り当てます。0.80に設定されたレコードの割り当て最小自信を持ってリボソームデータベースプロジェクト（RDP）分類器を使用してください。 </li><li>アルゴリズムPyNast（align_seqs.pyを使用してプリアライメントGreengenesコア16S配列に対して設定された代表シーケンスを揃える75最小配列同一性パ​​ーセントを設定した）。 </li><li>さらに、identify_chimeric_seqs.pyを実行することで、さらなる分析からキメラを枯渇。 </li><li>系統樹（make_phylogeny.py）を構築する前にlanemaskテンプレート（filter_alignment.py）と（系統発生推論には有用ではない）、全てのギャップ位置を削除します。 </li><li>最終的に、それぞれの試料中の細菌の系統型の発生を記述し、make_otu_table.pyでOTUテーブルを生成。細菌豊かさと活性を比較するためのヒートマップを構築するために、OTU表を使用します。 </li><li>必要に応じて、それぞれ、サンプル内および間でαおよびβの多様性を計算する。同様にして、希薄曲線（シーケンシング深さに対する多様性のグラフ）および微生物群集の関係を表すプリンシパル座標分析（PCoAの）プロットを調製することもできる。 </li></ol></li></ol>

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M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+gut+bacteria+of+insects:+nonpathogenic+interactions.">The gut bacteria of insects: nonpathogenic interactions.</a> Annu. Rev. Entomol. 49, 71-92 (2004).</li><li>Neufeld, J. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=DNA+stable-isotope+probing.">DNA stable-isotope probing.</a> Nat. Protoc. 2, 860-866 (2007).</li><li>Dumont, M. G., Murrell, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stable+isotope+probing+-+linking+microbial+identity+to+function.">Stable isotope probing - linking microbial identity to function.</a> Nat. Rev. Microbiol. 3, 499-504 (2005).</li></ol>

我々は、開示することは何もありません。

ほとんどの昆虫の消化管は、豊かで複雑 ​​な微生物群集を保有。通常、10 7 -10 9原核細胞は、ほとんどの場合、宿主自身の細胞をより多かっ、そこに留まる。このように、昆虫の腸は共生27を義務づけるための病因から、微生物関係のさまざまな側面を表現する、多様な微生物活動のための「ホットスポット」である。多くの研究が昆虫の腸の微生物コミュニティの...

昆虫、細菌の共生アソシエーションは昆虫種7多数のために知られている。これらの共生協会では、微生物は、昆虫の成長と発展に重要な役割を果たしている。微生物は、必須アミノ酸4の合成、およびホストへアクセスできなく食物の消化を含む昆虫再生1、フェロモン生合成3、栄養に貢献することが示されている。腸の細菌団体の広大な様にもかかわらず、はるかに少ない彼らは昆虫の賛成で遊ぶ機能的役割についてはほとんど知られていない。シロアリのみの場合には、リグノセルロースの共生消化は、原核生物、原生動物、および真菌によって行う、8,9広く研究されている。これとは対照的に、少しはコットンリーフワーム、すなわち 、 ハスモンヨトウのサキシマスオウノキ。また、原因植物宿主の彼らの頻繁なシフトに、一般的なジェネラリスト昆虫の消化管に存在する共生関連についてはほとんど知られていないIST昆虫とその消化管関連細菌群集は永続的にその食性は植物化学物質の過多で植物を消費するにリンクされ、新たな課題にさらされている。この他に、鱗翅目における腸環境は、 それ自体が高いため、腸pH 10の細菌の増殖のための過酷な環境を表す。特にSの場合、 サキシマスオウノキ 、それはカリフォルニア 、前腸内の10.5の範囲である。腸内の9のpHにほぼ7後腸11。一方、細菌群集はSの腸に関連するサキシマスオウノキは簡単です。唐、Freitak ら 12は、この虫に関連する細菌群集の唯一のメンバーとして7種類の細菌種の合計に属する36系統型の最大値を報告した。この他にも、複雑な飼育手順は、実験室での昆虫成長のために必要ありません。さらに、この昆虫の短いライフサイクルは、マルチグラムを容易にするenerational研究、腸管微生物の相互作用を研究するための理想的なモデルシステムにこの種を回す。 PCRベースのシーケンシング技術の出現により、いくつかの生物（ すなわち 、人間、昆虫、または海洋生物）の腸の生物相を扱う多くの研究が増加している。また、結果は、従来のように腸保有菌の分離と栽培から独立しています。細菌のほぼ99％が耕作されず、腸内で優勢な環境条件のシミュレーションが12困難である。 PCRを用いて、16S rRNA遺伝子断片（細菌の間で広く使用される系統発生遺伝子マーカー）を選択的に、腸管細菌群集との混合DNA鋳型から増幅され、配列決定し、クローン化することができる。この情報により、ユーザは、公開データベース13,14からの配列情報を取得した後、細菌の種を同定することができる。それにもかかわらず、配列決定は、細菌を記述するために近づくコミュニティは、コミュニティ内の個々の種の本質的な代謝の貢献に関する情報の不足のために不十分なままです。 （SIP）をプロービング安定同位体は、有望な文化のない手法である。これは、しばしば特定の代謝活動にリンクされた微生物の系統発生を分析するために、環境微生物学で使用される。これは、リン脂質由来の脂肪酸、DNA、RNAおよび5のような微生物のバイオマーカーへの基材から、安定同位体標識された炭素原子を追跡することによって達成される。核酸を考慮すると、方法論は、密度勾配超遠心分離することにより、非標識DNA 6から13 C標識DNAまたはRNAの分離に基づいている。原因のDNAラベルと代謝活性の間のこの直接の接続に、核酸の下流分子解析は、種を識別し、代謝活動に関する情報を提供しています。さらに、DNA-SIP及びパイロシーケンシングの組み合わせによって適用されるPilloni、フォンNetzer ら 15は 、重い13 C標識DNA画分に存在する細菌種の特定の単純で敏感な同定を可能にする。これまで、この技術は、好気性および嫌気性条件下16,17 18,19の下で、土壌中の生物地球化学的プロセスに関与する細菌群集を記述するために適用されている。難消化性炭水化物に反応して、人間の腸内細菌叢の異なる系統発生のグループの代謝活動を説明しライハルトら 5によって報告されるように環境科学での使用のほかに、技術は医学に適用されている。 ここでは、「ラベル」に、腸内の代謝活性のある細菌種のDNAを13 C-グルコースを使用しています。グルコースは、例外が20知られているが、広範なエントナー·（ED）経路に沿ってほとんどの細菌種によって利用糖である。この関心と確立された経路に沿って炭素源の代謝物との間のリンクを提供して信頼性の代謝プローブとして13 C-グルコースの使用を正当化する。科学的な質問、他の基質、 すなわち 13 C-メタン、13 CO 2、又は13 CO 2雰囲気下で昇植物に依存して、代謝活性をアドレス指定するために使用することができる。 この時点で、我々はジェネラリスト昆虫の消化管細菌群集の代謝特性評価、すなわち、Sに適用されるプロトコルを提示サキシマスオウノキ （ 鱗翅目、ヤガ科 ）。さらに、技術が順番に高い分解能と精度で昆虫の腸細菌群集の同定を可能にするパイロシーケンシングに結合した。メイン基板として、13 C-標識されたグルコースは、実験中に使用した。

<table><tbody><tr><td>Dumont #5 Mirror Finish Forceps</td><td>Fine Science Tools</td><td>11251-23</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Vannas Spring Scissors</td><td>Fine Science Tools</td><td>15000-00</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Speed Vacuum Concentrator 5301</td><td>Eppendorf Germany</td><td>5305 000.304</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Plastic pestle</td><td>Carl Roth GmbH Co. Germany</td><td>P986.1</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>NanoVue spectrophotometer</td><td>GE HealthCare, UK</td><td>28-9569-58</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Mastercycler pro/thermocycler</td><td>Eppendorf Germany</td><td>6321 000.515</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Agagel Standard Horizontal Gel Electrophoresis chamber</td><td>Biometra</td><td>Discontinued</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Ultracentrifuge (Optima L-90K)</td><td>Beckman</td><td>A20684</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Ultracentrifuge rotor (NVT 90)</td><td>Beckman</td><td>362752</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>HPLC pump</td><td>Agilent</td><td>1100</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Quick-Seal, Polyallomer tube</td><td>Beckman</td><td>342412</td><td>&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Transilluminator UVstar 15&amp;nbsp;</td><td>Biometra</td><td></td><td>&amp;nbsp;</td></tr></tbody></table>

identification of metabolically active bacteria in the gut of the generalist spodoptera littoralis via dna stable isotope probing using 13c-glucose

ほとんどの昆虫の根性が共生非病原性細菌の複雑な共同体が生息している。そのような微生物群集内では、相利共生又は細菌種を同定することができる。後者のものは、特に必須アミノ酸4の合成を含む免疫応答2、フェロモン産3、ならびに栄養を、昇圧、 すなわち昆虫再生1に助け、昆虫に複数の機能を果たすことが観察されている。 により、これらの団体の重要性に、多くの努力が、個々のメンバーにまで社会を特徴づけるために行われてきた。しかしながら、これらの努力のほとんどは、いずれかの栽培方法に基づいて、または最終同定のために配列決定した16S rRNA遺伝子断片の生成に依拠した。残念ながら、これらのアプローチは、腸内に存在する細菌種を特定しないのinformatありません微生物の代謝活性へのイオン。 昆虫の腸内で代謝的に活性な細菌種を特徴づけるために、我々は、ユニバーサル基質として13 C-グルコースを用いたin vivoで （SIP）をプロービング安定同位体を使用した。これは彼らの特定の代謝活性のための微生物系統発生の連結を可能にする有望な文化のない手法である。これは、DNAやRNAなどの微生物のバイオマーカー5の中に基質から安定な同位体標識された炭素原子を追跡することが可能である。 13 Cの取り込みは、非標識（12 C）標識されたものと比較してDNAの濃度を増加させるDNAに同位。最後に、13 C-標識されたDNAまたはRNAは、12 C-標識されていない同様のものを6から密度勾配超遠心分離によって分離される。分離された核酸のアイソトポマーのその後の分析は、分子種の代謝活性とアイデンティティとの間の接続を提供する。 ここでは、ジェネラリスト昆虫（我々のモデル系）、 スポドプテラ·リトラリス （ 鱗翅目、ヤガ科 ）の腸内で代謝活性細菌を特徴づけるために使用されるプロトコルを提示する。 DNAの系統解析は、昆虫の腸内細菌集団の同定を高い分解能と精度を可能にピロシーケンスを使用して行った。メイン基板として、13 C-標識されたグルコースは、実験で使用した。基板は、人工飼料を使用して、昆虫に供給した。

昆虫の腸に存在する代謝活性のある細菌の十分なラベリングを実現するために、昆虫は1ラベルのない軽いから簡単にラベルされた重い画分の分離を可能にするのに十分な、以前に最適化された期間、13 Cが豊富な基質にさらされている必要があります。この例では、13 C-グルコースは、1日目（ 図1A）のために10mMの最終濃度で人工飼料に添加した。正常なグルコー?...

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Identification of Metabolically Active Bacteria in the Gut of the Generalist Spodoptera littoralis via DNA Stable Isotope Probing Using 13C-Glucose

ハスモンヨトウのサキシマスオウノキの腸に関連するアクティブ細菌群集は、ピロシーケンスに結合された安定同位体プロービング（SIP）により決定した。この方法論を使用して、コミュニティ内の代謝的に活性な細菌種の同定は、高分解能かつ高精度に行った。

ジェネラリストの腸内で代謝的に活性な細菌の同定<em&gt;ハスモンヨトウリットラリス</em&gt; DNAを安定同位体を経由して使用するプロービング<sup&gt; 13</sup&gt; C-グルコース

Guts of most insects are inhabited by complex communities of symbiotic nonpathogenic bacteria. Within such microbial communities it is possible to ...

identification-metabolically-active-bacteria-gut-generalist

Research

JoVE Journal

Biology

Identification of Metabolically Active Bacteria in the Gut of the Generalist Spodoptera littoralis via DNA Stable Isotope Probing Using 13C-Glucose

15.3K ビュー.  Max Planck Institute for Chemical Ecology.  ハスモンヨトウのサキシマスオウノキの腸に関連するアクティブ細菌群集は、ピロシーケンスに結合された安定同位体プロービング（SIP）により決定した。この方法論を使用して、コミュニティ内の代謝的に活性な細菌種の同定は、高分解能かつ高精度に行った。 

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A Method for Measuring Metabolism in Sorted Subpopulations of Complex Cell Communities Using Stable Isotope Tracing

Mammalian cell types exhibit specialized metabolism, and there is ample evidence that various co-existing cell types engage in metabolic cooperation. Moreover, even cultures of a single cell type may contain cells in distinct metabolic states, such as resting or cycling cells. Methods for measuring metabolic activities of such subpopulations are valuable tools for understanding cellular metabolism. Complex cell populations are most commonly separated using a cell sorter, and subpopulations isolated by this method can be analyzed by metabolomics methods. However, a problem with this approach is that the cell sorting procedure subjects cells to stresses that may distort their metabolism.
To overcome these issues, we reasoned that the mass isotopomer distributions (MIDs) of metabolites from cells cultured with stable isotope-labeled nutrients are likely to be more stable than absolute metabolite concentrations, because MIDs are formed over longer time scales and should be less affected by short-term exposure to cell sorting conditions. Here, we describe a method based on this principle, combining cell sorting with liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). The procedure involves analyzing three types of samples: (1) metabolite extracts obtained directly from the complex population; (2) extracts of "mock sorted" cells passed through the cell sorter instrument without gating any specific population; and (3) extracts of the actual sorted populations. The mock sorted cells are compared against direct extraction to verify that MIDs are indeed not altered by the cell sorting procedure itself, prior to analyzing the actual sorted populations. We show example results from HeLa cells sorted according to cell cycle phase, revealing changes in nucleotide metabolism.

This article describes a method for studying cellular metabolism in complex communities of multiple cell types, using a combination of stable isotope tracing, cell sorting to isolate specific cell types, and mass spectrometry.

安定同位体のトレースを使用した複雑な細胞のコミュニティのソートされた亜集団で代謝を測定する方法

Mammalian cell types exhibit specialized metabolism, and there is ample evidence that various co-existing cell types engage in metabolic cooperation. ...

生化学

Extraction and Analysis of Microbial Phospholipid Fatty Acids in Soils

Phospholipid fatty acids (PLFAs) are key components of microbial cell membranes. The analysis of PLFAs extracted from soils can provide information about the overall structure of terrestrial microbial communities. PLFA profiling has been extensively used in a range of ecosystems as a biological index of overall soil quality, and as a quantitative indicator of soil response to land management and other environmental stressors.
The standard method presented here outlines four key steps: 1. lipid extraction from soil samples with a single-phase chloroform mixture, 2. fractionation using solid phase extraction columns to isolate phospholipids from other extracted lipids, 3. methanolysis of phospholipids to produce fatty acid methyl esters (FAMEs), and 4. FAME analysis by capillary gas chromatography using a flame ionization detector (GC-FID). Two standards are used, including 1,2-dinonadecanoyl-sn-glycero-3-phosphocholine (PC(19:0/19:0)) to assess the overall recovery of the extraction method, and methyl decanoate (MeC10:0) as an internal standard (ISTD) for the GC analysis.

Phospholipid fatty acids provide information about the structure of soil microbial communities. We present methods for extraction from soil samples with a single-phase chloroform mixture, fractionation of extracted lipids using solid phase extraction columns, and methanolysis to produce fatty acid methyl esters, which are analyzed by capillary gas chromatography.

土壌中の微生物のリン脂質脂肪酸の抽出と分析

Phospholipid fatty acids (PLFAs) are key components of microbial cell membranes. The analysis of PLFAs extracted from soils can provide information about ...

環境学

Fatty Acid 13C Isotopologue Profiling Provides Insight into Trophic Carbon Transfer and Lipid Metabolism of Invertebrate Consumers

Fatty acids (FAs) are useful biomarkers in food web ecology because they are typically assimilated as a complete molecule and transferred into consumer tissue with minor or no modification, allowing the dietary routing between different trophic levels. However, the FA trophic marker approach is still hampered by the limited knowledge in lipid metabolism of the soil fauna. This study used entirely labelled palmitic acid (13C16:0, 99 atom%) as a tracer in fatty acid metabolism pathways of two widespread soil Collembola, Protaphorura fimata and Heteromurus nitidus. In order to investigate the fate and metabolic modifications of this precursor, a method of isotopologue profiling is presented, performed by mass spectrometry using single ion monitoring. Moreover, the upstream laboratory feeding experiment is described, as well as the extraction and methylation of dominant lipid fractions (neutral lipids, phospholipids) and the related formula and calculations. Isotopologue profiling does not only yield the overall 13C enrichment in fatty acids derived from the 13C labeled precursor but also produces the pattern of isotopologues exceeding the mass of the parent ion (i.e., the FA molecular ion M+) of each labeled FA by one or more mass units (M+1, M+2, M+3, etc.). This knowledge allows conclusions on the ratio of dietary routing of an entirely consumed FA in comparison to de novo biosynthesis. The isotopologue profiling is suggested as a useful tool for evaluation of fatty acid metabolism in soil animals to disentangle trophic interactions.

Fatty Acid 13C Isotopologue Profiling Provides Insight into Trophic Carbon Transfer and Lipid Metabolism of Invertebrate Consumers

The fatty acid trophic marker approach, i.e., the assimilation of fatty acids as entire molecule and transfer into consumer tissue with no or minor modification, is hampered by knowledge gaps in fatty acid metabolism of small soil invertebrates. Isotopologue profiling is provided as a valuable tool to disentangle trophic interactions.

脂肪酸13C Isotopologue プロファイリング栄養炭素転送および無脊椎動物消費者の脂質代謝への洞察力を提供します。

Fatty acids (FAs) are useful biomarkers in food web ecology because they are typically assimilated as a complete molecule and transferred into consumer ...

DNA Stable-Isotope Probing (DNA-SIP)

DNA stable-isotope probing (DNA-SIP) is a powerful technique for identifying active microorganisms that assimilate particular carbon substrates and nutrients into cellular biomass. As such, this cultivation-independent technique has been an important methodology for assigning metabolic function to the diverse communities inhabiting a wide range of terrestrial and aquatic environments. Following the incubation of an environmental sample with stable-isotope labelled compounds, extracted nucleic acid is subjected to density gradient ultracentrifugation and subsequent gradient fractionation to separate nucleic acids of differing densities. Purification of DNA from cesium chloride retrieves labelled and unlabelled DNA for subsequent molecular characterization (e.g. fingerprinting, microarrays, clone libraries, metagenomics). This JoVE video protocol provides visual step-by-step explanations of the protocol for density gradient ultracentrifugation, gradient fractionation and recovery of labelled DNA. The protocol also includes sample SIP data and highlights important tips and cautions that must be considered to ensure a successful DNA-SIP analysis.

DNA Stable-Isotope Probing DNA-SIP

DNA stable-isotope probing is a cultivation-independent method to identify and characterize active communities of microorganisms that are capable of utilizing specific substrates. Assimilation of substrate enriched in heavy isotope leads to incorporation of labelled atoms into microbial biomass. Density gradient ultracentrifugation retrieves labelled DNA for downstream molecular analyses.

プロービングDNA安定同位体（DNA - SIP）

DNA stable-isotope probing (DNA-SIP) is a powerful technique for identifying active microorganisms that assimilate particular carbon substrates and ...

生物学

Workflow Based on the Combination of Isotopic Tracer Experiments to Investigate Microbial Metabolism of Multiple Nutrient Sources

Studies in the field of microbiology rely on the implementation of a wide range of methodologies. In particular, the development of appropriate methods substantially contributes to providing extensive knowledge of the metabolism of microorganisms growing in chemically defined media containing unique nitrogen and carbon sources. In contrast, the management through metabolism of multiple nutrient sources, despite their broad presence in natural or industrial environments, remains virtually unexplored. This situation is mainly due to the lack of suitable methodologies, which hinders investigations.
We report an experimental strategy to quantitatively and comprehensively explore how metabolism operates when a nutrient is provided as a mixture of different molecules, i.e., a complex resource. Here, we describe its application for assessing the partitioning of multiple nitrogen sources through the yeast metabolic network. The workflow combines information obtained during stable isotope tracer experiments using selected 13C- or 15N-labeled substrates. It first consists of parallel and reproducible fermentations in the same medium, which includes a mixture of N-containing molecules; however,a selected nitrogen source is labeled each time. A combination of analytical procedures (HPLC, GC-MS) is implemented to assess the labeling patterns of targeted compounds and to quantify the consumption and recovery of substrates in other metabolites. An integrated analysis of the complete dataset provides an overview of the fate of consumed substrates within cells. This approach requires an accurate protocol for the collection of samples&#8211;facilitated by a robot-assisted system for online monitoring of fermentations&#8211;and the achievement of numerous time-consuming analyses. Despite these constraints, it allowed understanding, for the first time, the partitioning of multiple nitrogen sources throughout the yeast metabolic network. We elucidated the redistribution of nitrogen from more abundant sources toward other N-compounds and determined the metabolic origins of volatile molecules and proteinogenic amino acids.

This protocol describes an experimental procedure to quantitatively and comprehensively investigate the metabolism of multiple nutrient sources. This workflow, based on a combination of isotopic tracer experiments and an analytical procedure, allows the fate of consumed nutrients and the metabolic origin of molecules synthetized by microorganisms to be determined.

複数の栄養源の微生物代謝を調査するため同位体トレーサー実験の組み合わせに基づいてワークフロー

Studies in the field of microbiology rely on the implementation of a wide range of methodologies. In particular, the development of appropriate methods ...

生物工学

Stable Isotopic Profiling of Intermediary Metabolic Flux in Developing and Adult Stage Caenorhabditis elegans

Stable isotopic profiling has long permitted sensitive investigations of the metabolic consequences of genetic mutations and/or pharmacologic therapies in cellular and mammalian models. Here, we describe detailed methods to perform stable isotopic profiling of intermediary metabolism and metabolic flux in the nematode, Caenorhabditis elegans. Methods are described for profiling whole worm free amino acids, labeled carbon dioxide, labeled organic acids, and labeled amino acids in animals exposed to stable isotopes either from early development on nematode growth media agar plates or beginning as young adults while exposed to various pharmacologic treatments in liquid culture. Free amino acids are quantified by high performance liquid chromatography (HPLC) in whole worm aliquots extracted in 4% perchloric acid. Universally labeled 13C-glucose or 1,6-13C2-glucose is utilized as the stable isotopic precursor whose labeled carbon is traced by mass spectrometry in carbon dioxide (both atmospheric and dissolved) as well as in metabolites indicative of flux through glycolysis, pyruvate metabolism, and the tricarboxylic acid cycle. Representative results are included to demonstrate effects of isotope exposure time, various bacterial clearing protocols, and alternative worm disruption methods in wild-type nematodes, as well as the relative extent of isotopic incorporation in mitochondrial complex III mutant worms (isp-1(qm150)) relative to wild-type worms. Application of stable isotopic profiling in living nematodes provides a novel capacity to investigate at the whole animal level real-time metabolic alterations that are caused by individual genetic disorders and/or pharmacologic therapies.

Stable Isotopic Profiling of Intermediary Metabolic Flux in Developing and Adult Stage Caenorhabditis elegans

Stable isotopic profiling by gas chromatography mass spectrometric analysis of intermediary metabolic flux is described in the nematode, Caenorhabditis elegans. Methods are detailed for assessing isotopic enrichment in carbon dioxide, organic acids, and amino acids following isotope exposure either during development on agar plates or during adulthood in liquid culture.

開発と成人期における中間代謝フラックスの安定同位体プロファイル線虫（Caenorhabditis elegans）</em

Stable isotopic profiling has long permitted sensitive investigations of the metabolic consequences of genetic mutations and/or pharmacologic therapies in ...

Metabolic Pathway Confirmation and Discovery Through 13C-labeling of Proteinogenic Amino Acids

Microbes have complex metabolic pathways that can be investigated using biochemistry and functional genomics methods. One important technique to examine cell central metabolism and discover new enzymes is 13C-assisted metabolism analysis 1. This technique is based on isotopic labeling, whereby microbes are fed with a 13C labeled substrates. By tracing the atom transition paths between metabolites in the biochemical network, we can determine functional pathways and discover new enzymes. 
As a complementary method to transcriptomics and proteomics, approaches for isotopomer-assisted analysis of metabolic pathways contain three major steps 2. First, we grow cells with 13C labeled substrates. In this step, the composition of the medium and the selection of labeled substrates are two key factors. To avoid measurement noises from non-labeled carbon in nutrient supplements, a minimal medium with a sole carbon source is required. Further, the choice of a labeled substrate is based on how effectively it will elucidate the pathway being analyzed. Because novel enzymes often involve different reaction stereochemistry or intermediate products, in general, singly labeled carbon substrates are more informative for detection of novel pathways than uniformly labeled ones for detection of novel pathways3, 4. Second, we analyze amino acid labeling patterns using GC-MS. Amino acids are abundant in protein and thus can be obtained from biomass hydrolysis. Amino acids can be derivatized by N-(tert-butyldimethylsilyl)-N-methyltrifluoroacetamide (TBDMS) before GC separation. TBDMS derivatized amino acids can be fragmented by MS and result in different arrays of fragments. Based on the mass to charge (m/z) ratio of fragmented and unfragmented amino acids, we can deduce the possible labeled patterns of the central metabolites that are precursors of the amino acids. Third, we trace 13C carbon transitions in the proposed pathways and, based on the isotopomer data, confirm whether these pathways are active 2. Measurement of amino acids provides isotopic labeling information about eight crucial precursor metabolites in the central metabolism. These metabolic key nodes can reflect the functions of associated central pathways.
13C-assisted metabolism analysis via proteinogenic amino acids can be widely used for functional characterization of poorly-characterized microbial metabolism1. In this protocol, we will use Cyanothece 51142 as the model strain to demonstrate the use of labeled carbon substrates for discovering new enzymatic functions.

Metabolic Pathway Confirmation and Discovery Through 13C-labeling of Proteinogenic Amino Acids

13C-isotope labeling is a useful technique for determining the cell central metabolism for various types of microorganisms. After cells have been cultured with a specific labeled substrate, GC-MS measurement can reveal functional metabolic pathways based on unique labeling patterns in proteinogenic amino acids.

スルー代謝経路の確認と発見 13</supタンパク質構成アミノ酸の> C標識

Microbes have complex metabolic pathways that can be investigated using biochemistry and functional genomics methods. One important technique to examine ...

Liquid Chromatography Coupled to Refractive Index or Mass Spectrometric Detection for Metabolite Profiling in Lysate-based Cell-free Systems

Engineering cellular metabolism for targeted biosynthesis can require extensive design-build-test-learn (DBTL) cycles as the engineer works around the cell&#39;s survival requirements. Alternatively, carrying out DBTL cycles in cell-free environments can accelerate this process and alleviate concerns with host compatibility. A promising approach to cell-free metabolic engineering (CFME) leverages metabolically active crude cell extracts as platforms for biomanufacturing and for rapidly discovering and prototyping modified proteins and pathways. Realizing these capabilities and optimizing CFME performance requires methods to characterize the metabolome of lysate-based cell-free platforms. That is, analytical tools are necessary for monitoring improvements in targeted metabolite conversions and in elucidating alterations to metabolite flux when manipulating lysate metabolism. Here, metabolite analyses using high-performance liquid chromatography (HPLC) coupled with either optical or mass spectrometric detection were applied to characterize metabolite production and flux in E. coli S30 lysates. Specifically, this report describes the preparation of samples from CFME lysates for HPLC analyses using refractive index detection (RID) to quantify the generation of central metabolic intermediates and by-products in the conversion of low-cost substrates (i.e., glucose) to various high-value products. The analysis of metabolite conversion in CFME reactions fed with 13C-labeled glucose through reversed-phase liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (MS/MS), a powerful tool for characterizing specific metabolite yields and lysate metabolic flux from starting materials, is also presented. Altogether, applying these analytical methods to CFME lysate metabolism enables the advancement of these systems as alternative platforms for executing faster or novel metabolic engineering tasks.

The protocols describe high-performance liquid chromatography methods coupled to refractive index or mass spectrometric detection for studying metabolic reactions in complex lysate-based cell-free systems.

リセートベースの無細胞システムにおける代謝物プロファイリングのためのリキッドクロマトグラフィー結合と屈折率または質量分析法検出

Engineering cellular metabolism for targeted biosynthesis can require extensive design-build-test-learn (DBTL) cycles as the engineer works around the ...

Linking Predation Risk, Herbivore Physiological Stress and Microbial Decomposition of Plant Litter

The quantity and quality of detritus entering the soil determines the rate of decomposition by microbial communities as well as recycle rates of nitrogen (N) and carbon (C) sequestration1,2. Plant litter comprises the majority of detritus3, and so it is assumed that decomposition is only marginally influenced by biomass inputs from animals such as herbivores and carnivores4,5. However, carnivores may influence microbial decomposition of plant litter via a chain of interactions in which predation risk alters the physiology of their herbivore prey that in turn alters soil microbial functioning when the herbivore carcasses are decomposed6. A physiological stress response by herbivores to the risk of predation can change the C:N elemental composition of herbivore biomass7,8,9 because stress from predation risk increases herbivore basal energy demands that in nutrient-limited systems forces herbivores to shift their consumption from N-rich resources to support growth and reproduction to C-rich carbohydrate resources to support heightened metabolism6. Herbivores have limited ability to store excess nutrients, so stressed herbivores excrete N as they increase carbohydrate-C consumption7. Ultimately, prey stressed by predation risk increase their body C:N ratio7,10, making them poorer quality resources for the soil microbial pool likely due to lower availability of labile N for microbial enzyme production6. Thus, decomposition of carcasses of stressed herbivores has a priming effect on the functioning of microbial communities that decreases subsequent ability to of microbes to decompose plant litter6,10,11.
We present the methodology to evaluate linkages between predation risk and litter decomposition by soil microbes. We describe how to: induce stress in herbivores from predation risk; measure those stress responses, and measure the consequences on microbial decomposition. We use insights from a model grassland ecosystem comprising the hunting spider predator (Pisuarina mira), a dominant grasshopper herbivore (Melanoplus femurrubrum),and a variety of grass and forb plants9.

We present methods to evaluate how predation risk can alter the chemical quality of herbivore prey by inducing dietary changes to meet demands of heightened stress, and how the decomposition of carcasses from these stressed herbivores slows subsequent plant litter decomposition by soil microbes.

捕食リスク、草食動物生理的ストレスと植物リターの微生物分解を結ぶ

The quantity and quality of detritus entering the soil  determines the rate of decomposition by microbial communities as well as  recycle rates of ...

<meta charset="utf8"></head><body>OPTIR-FISHを使用した細胞同定および代謝分析のための包括的なプロトコール

Optical Photothermal Infrared-Fluorescence In Situ Hybridization (OPTIR-FISH)

Understanding the metabolic activities of individual cells within complex communities is critical for unraveling their role in human disease. Here, we present a comprehensive protocol for simultaneous cell identification and metabolic analysis with the OPTIR-FISH platform by combining rRNA-tagged FISH probes and isotope-labeled substrates. Fluorescence imaging provides cell identification by the specific binding of rRNA-tagged FISH probes, while OPTIR imaging provides metabolic activities within single cells by isotope-induced red shift on OPTIR spectra. Using bacteria cultured with 13C-glucose as a test bed, the protocol outlines microbial culture with isotopic labeling, fluorescence in situ hybridization (FISH), sample preparation, optimization of the OPTIR-FISH imaging setup, and data acquisition. We also demonstrate how to perform image analysis and interpret spectral data at the single-cell level with high throughput. This protocol&#39;s standardized and detailed nature will greatly facilitate its adoption by researchers from diverse backgrounds and disciplines within the broad single-cell metabolism research community.

<meta charset="utf8"></head><body>著者スポットライト:複雑な環境におけるシングルセル代謝およびアイデンティティ解析のための統合OPTIR-FISH(英語)

Here, we present a protocol using optical photothermal infrared-fluorescence in situ hybridization (OPTIR-FISH), also known as mid-infrared photothermal-FISH (MIP-FISH), to identify individual cells and understand their metabolism. This methodology can be applied broadly for diverse applications, including mapping cellular metabolism with single-cell resolution.

光学的光熱赤外蛍光In Situハイブリダイゼーション(OPTIR-FISH)

Understanding the metabolic activities of individual cells within complex communities is critical for unraveling their role in human disease. Here, we ...

ジェネラリストの腸内で代謝的に活性な細菌の同定

要約

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安定同位体のトレースを使用した複雑な細胞のコミュニティのソートされた亜集団で代謝を測定する方法

土壌中の微生物のリン脂質脂肪酸の抽出と分析

脂肪酸¹³C Isotopologue プロファイリング栄養炭素転送および無脊椎動物消費者の脂質代謝への洞察力を提供します。

プロービングDNA安定同位体（DNA - SIP）

複数の栄養源の微生物代謝を調査するため同位体トレーサー実験の組み合わせに基づいてワークフロー

開発と成人期における中間代謝フラックスの安定同位体プロファイル線虫（Caenorhabditis elegans）

スルー代謝経路の確認と発見^{13 C標識}

リセートベースの無細胞システムにおける代謝物プロファイリングのためのリキッドクロマトグラフィー結合と屈折率または質量分析法検出

捕食リスク、草食動物生理的ストレスと植物リターの微生物分解を結ぶ

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