Name: metagenomic analysis of silage
Uploaded: 2017-01-13T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 43 s
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Authors would like to thank Andrew Bird for the silage samples and Audrey Farbos of the Exeter Sequencing Service for her assistance in preparing DNA sequencing libraries. Exeter Sequencing Service and Computational core facilities at the University of Exeter. Medical Research Council Clinical Infrastructure award (MR/M008924/1). Wellcome Trust Institutional Strategic Support Fund (WT097835MF), Wellcome Trust Multi User Equipment Award (WT101650MA) and BBSRC LOLA award (BB/K003240/1).

1.サイトの場所<ol><li>このようなファームとして適切なサイトからサイレージのサンプルを収集します。ここでは、ファームはBallydulea、株式会社コーク、アイルランド（51°51&#39;58.4 &quot;N 8°16&#39;48.7&quot; W）に位置していました。 </li></ol> 2. DNA抽出注：DNA抽出は、製造業者の説明書に従って市販のキットを用いて行きました。何のサンプルが含まれていないネガティブコントロールは、ライブラリー調製方法全体で使用されました。 <ol><li>供給された溶解チューブに978μLのリン酸ナトリウム緩衝液122μL土壌溶解緩衝液に試料400mgの - 100を追加します。 </li><li> 6.0メートル/秒の速度で40秒間均質化に溶解チューブを配置することによって、サンプルを均質化します。 </li><li> 15分間14,000×gで遠心分離溶解物およびタンパク質沈殿溶液（PPS）の250μLを含むクリーンなマイクロ遠心チューブに上清を移します。 10回と遠心機を反転させることにより溶液を混合5分間、14,000×gで。 </li><li>きれいな15 mL遠心チューブに1 mLのDNA結合マトリックスに上清を追加します。 3分間絶えずチューブを反転させた溶液を混ぜます。次いで、混合物を、3分間沈降上清の500μLを破棄することができます。残りの上清を混ぜます。 </li><li> 1分間14,000×gでスピンフィルターや遠心分離機にサスペンションの600μLを転送します。ろ液を捨て、残りの懸濁液で処理を繰り返します。 </li><li>その後、1分間14,000×gで遠心し、ピペッティングにより混合し、スピンフィルター内のDNA結合マトリックスへの洗浄緩衝液500μLを加えます。 </li><li>ろ液を捨て、すべての洗浄緩衝液が除去されていることを確認するために2分間、14,000×gで再びスピンフィルターを遠心してください。 5分間23℃でのスピンフィルターを乾燥させます。 </li><li> （70℃）DNアーゼを含まない水（DES）プリ暖かく、スピンフィルター内のDESの100μLで再懸濁DNA結合マトリックス。きれいな1.5 mLのマイクロ遠心機TUにスピンフィルターを転送DNAを溶出するために1分間14,000×gであること、および遠心分離機。さらなる分析が行われるまで-20℃で精製したDNAを保管してください。 </li></ol> DNA精製ビーズを用い3. DNA精製注：以前抽出したDNA試料が得られた純粋なDNAを確実にするために、精製ビーズを用いて精製したメタゲノムライブラリーの調製に関する。 <ol><li>使用前に30分間23℃でビーズをインキュベートします。 DNAサンプルにビーズの2ボリュームを追加し、5分間23℃で溶液をインキュベートします。 </li><li> 5分間分離磁石の上にサンプルを置き、その後、上清を捨てます。 200μLの新鮮な80％エタノール（エタノール）で2回ビーズを洗浄してください。空気を10分間ビーズを乾燥させます。 </li><li>分離磁石からサンプルを削除し、溶出緩衝液（EB）の50μLを追加し、ピペッティングにより混合します。 </li><li>これは後に戻って3分間分離磁石の上にサンプルを置き、5分間23℃でサスペンションをインキュベートします。 </li><li> Trのきれいなチューブに、DNAを含む上清を、ansfer。ビーズを捨てます。 </li><li>セクション4に従って精製されたDNAを定量化します。 </li></ol>精製されたDNAの4定量注：精製DNAを、製造業者の説明書に従って蛍光および二本鎖（二本鎖DNA）高感度（HS）アッセイキットを用いて定量しました。 <ol><li>試薬にバッファの1比：199を使用して、ワーキング溶液を調製します。 </li><li>ワーキング溶液190μLに各DNA標準の10μLを追加します。 </li><li>ワーキング溶液190μLに精製されたDNAの10μLを追加します。最終容量は200μLでなければなりません。 2分間23℃での標準およびDNAサンプルをインキュベートします。 </li><li>画面上の指示を使用して、蛍光光度計でのDNAサンプルの前に基準を分析します。 </li></ol> 5.ショットガンシーケンシングライブラリの準備注：ショットガンシーケンシングライブラリーAを用いて調製しました。製造元の指示を使用して、市販のライブラリー調製キット。 <ol><li> EBを使用して、0.2 ngの/μLにDNA試料を希釈します。すでにこの濃度未満である任意のサンプルは、ネガティブコントロール、すなわち 、現在の濃度で残されています。 </li><li> 10μLのバッファーと5μL酵素ミックスで精製されたDNAの5μLを混ぜます。 5分間55℃でサンプルをインキュベートします。 </li><li>バッファを中和する5μLを加え、5分間23℃で溶液をインキュベートします。 </li><li>サンプルの特定の塩基配列決定の指標のそれぞれの5μL、15μLのPCRマスターミックスを追加します。 </li><li>サーモサイクラーで、10秒、30秒55℃、30秒間72℃、95℃の12サイクルの前に、3分、30秒95℃、72℃でサンプルをインキュベートします。 5分間72℃で、最終的にサンプルをインキュベートします。 </li><li>前としてではなくEBの30μLの最終溶出とビーズ精製を用いて調製されたDNAを精製します。 </li></ol> 6. Library数量と品質チェック注：準備ライブラリの量と質は、市販のキットおよび器具を用いて評価しました。 <ol><li>使用前に30分間23℃のキット成分をインキュベートします。 </li><li> 2000 rpmで1分間のバッファと渦の2μLにDNAの2μLを追加します。 </li><li>それはチューブの底にあることを確認するために、サンプルをスピンダウン。 </li><li>機器にサンプル管、分析テープやヒントを挿入し、ソフトウェアによって指示されるように分析を行います。 </li></ol> 7. DNAシーケンシング<ol><li> 300bpのペアエンドシーケンシング45を使用して、シークエンシングサービスやシーケンスに準備し、定量化されたDNAシーケンシングライブラリのサンプルを転送します。 </li></ol>生配列データの8解析注記：Linuxオペレーティングシステムを使用して、各プログラムのコマンドは、プロトコルのステップの下に示されています。 sのために使用されるパイプラインequenceデータ分析は、図1に示されています。プログラムは、分析前にユーザーによってインストールされるべきです。このプロセスは、各試料について個別に行われるべきです。 <ol><li> raw_read1.fastq raw_read2.fastqを読み込んで分析し、視覚化FastQC 46を使用して、DNA配列データをコマンドライン/パスからファイルへ/ fastqcに入力することで、前方に続いて、生を逆転。 </li><li> -o output_fastqcと-f FASTQによって生の読み取りファイルのファイル形式を入力して、出力フォルダを指定します。 </li><li>出力ファイル（ 図2）を表示します。 パスからファイルへ/ fastqc raw_read1.fastq raw_read2.fastq -o OUTPUT_DIRECTORY -f FASTQ。 </li></ol> 9.品質管理のトリミングとフィルタリングシーケンスデータ<ol><li>コマンドラインのjava -jar /パスからファイルへ/ trimmomatic-0.35.jarに入力することで、トリミングプログラム、Trimmomatic 28を実行します 。 </li><li>指定したファイルは「PE」を入力して、エンドファイルを対になっています。国家その16中央広報ocessing装置（CPU）は、-threads 16を入力して、プログラムによって使用されるべきです。 </li><li>生の前方の名前を入力して、QCチェックに2つのファイルを一覧表示し、読み込み逆。出力ファイルの接頭辞が-baseoutサイレージを入力することによって決定されます。 </li><li> ILLUMINACLIPを入力して、プログラムのオプションを定義します。NexteraPE-PE.fa：2：30：10 LEADING：3 TRAILING：3 SLIDINGWINDOW：4：20 CROP：200 HEADCROP：15 MINLEN：36。 </li><li>完了したら、以前のようにFastQCを使用してトリミングされた配列を分析し、成功したトリミングを保証するために、生の配列データに出力を比較します。 注：ソフトウェアツール、Trimmomaticは、（品質3以下）低品質またはN基盤の末尾に、各4塩基ワイドスライディングウィンドウで読み取るスキャンの除去、（品質3以下）をリードする低品質またはN塩基を除去することにより、さらに読み込みトリミング。パラメータは、塩基当たり平均品質はいずれも36塩基長の下読み込みドロップし、次に20を下回ったとき切断するため設定しました。最後に、15塩基がfrのクロップましたオムそれぞれの頭を読み取り、読み取りの開始から200塩基を維持するためにトリミングされた読み取り。長い（&gt; 200塩基対）を読み込むを配列決定すると、この最後のステップは、いくつかの品質の問題を克服するために行きました。これらは、特定のサンプル28のために調整することができます。 ます。java -jar /path-to-file/trimmomatic-0.35.jar PE -threads 16 raw_read1.fastq raw_read2.fastq -baseoutサイレージILLUMINACLIP：NexteraPE-PE.fa：2：30：10 LEADING：3 TRAILING：3 SLIDINGWINDOW：4 ：20 CROP：200 HEADCROP：15 MINLEN：36 </li></ol> 10.メタゲノムアセンブリ<ol><li>不対をマージ、トリミング読み取り不対に続いて猫を入力して読み込みます。 silage_read2_unpaired.fastq silage_read1_unpaired.fastq。 &gt; silage_merged_unpaired.fastqを入力して新しいファイルにファイルを書き込みます 猫silage_read1_unpaired.fastq silage_read2_unpaired.fastq&gt; silage_merged_unpaired.fastq </li><li> デノボに、配列決定されたDNAを組み立てる入力/パスにすることによりスペード（サンクトペテルブルクゲノムアセンブラ）30を使用-file / spades.py。 16のCPUが16を-t入力して、およびメタゲノムパラメータが--meta入力して適用されるべきであることに使用されることを指定します。 </li><li>前方にトリミングされた識別することは使用して-1 silage_read1_paired.fastqを読み取り、逆は-2 silage_read2_paired.fastqによって読み取ります。マージされた不対は、-s silage_merged_unpaired.fastqによって指定されている読み込みます。 </li><li> -o silage_spadesを入力して、出力フォルダを定義します。 パスからファイルへ/ spades.py -t 16 --meta -1 silage_read1_paired.fastq -2 silage_read2_paired.fastq -s silage_merged_unpaired.fastq -o silage_spades </li></ol> 11.ペアエンドリードオーバーラップ<ol><li> DNA配列のペアをマージするには、コマンドライン/パスからファイルへの/フラッシュメモリに入力することにより、FLASH（ショートの高速長さ調節が読み込み）29を使用して読み込みます。 16のCPUが-oサイレージを入力して、16と出力接頭辞を-t使用することによって使用されるべきであることを指定します。 </li><li> silage_trimmed_R1.fastq silage_trimmed_R2.fastqを入力することで読み込みトリミング識別 1 -tパスからファイルへの/フラッシュ6 -oはsilage_read1_paired.fastq silage_read2_paired.fastqを点滅しました</li></ol> 12.分類学的分類<ol><li>タイプ/パス・ツー・ファイル/クラーケンと--db /パスからファイルへ/標準を入力して、データベースを指定します。 </li><li> 16のCPUが--threads 16を入力して使用されるべきであることを定義し、FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.txt --output使用して出力フォルダを識別します。入力ファイル名を入力します。 FLASHed_silage.extendedFrags.fastq パスからファイルへ/クラーケン--db標準--thread 16 --output FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.txt FLASHed_silage.extendedFrags.fastq 注：クラーケン7を使用して組み立てられたDNA配列足場の分類は、利用可能なすべての原核生物ゲノム配列を含ま最近、標準クラーケンデータベースに対して完了しました。 </li><li>カットを入力して、出力ファイルから、新しいファイルに列2および3を転送-f2,3 FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.txt&gt; FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.int </li><li&gt; Webブラウザで出力ファイルを開きます。 カット-f2,3 FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.txt&gt; FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.int </li><li> ktImportTaxonomyを入力して、クローナ12に新しいファイルをインポートします。 FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.intを入力して、入力ファイルを指定します。 FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.out.htmlを-o入力して、出力ファイルを確認します。 パスからファイルへ/ ktImportTaxonomy FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.int -o FLASHed_silage_extendedFrags_kraken.out.html </li></ol> 13.機能アノテーション<ol><li> MG-RAST 47ウェブサイト、http://metagenomics.anl.gov/に移動します。必要に応じて新規ユーザーとして登録します。ログイン後、「アップロード」ボタンをクリックします。ステップ10から組み立てた足場をアップロードします。 </li><li>ファイルをアップロードしたら、「送信」し、指示に従ってくださいにクリックして、分析の完了を待っています。 </li><li>分析が完了した後、EM を介して送信されるリンクを表示MG-RASTからAIL、または代替的には、「進歩」をクリックしてください。完了したジョブのリストがあります。当該ジョブIDにしてから「ダウンロードページ」へのリンクをクリックしてください。 </li><li>ダウンロードページで、見出しの下に「プロテインクラスタリング90％」、予測されたタンパク質のファイル、550.cluster.aa90.faaをダウンロードするには、タンパク質ボタンをクリックしてください。 </li><li>推定される特定のCAZY酵素クラスに属するタンパク質を分類するために、CAZYデータベース48にダウンロードしたタンパク質を比較します。ファイルから炭水化物活性酵素データベース（CAZY）をダウンロードし、次のとおりです。AA.zip、CE.zip、GH.zip、GT.zipとPL.zip。炭水化物エステラーゼ（CE）、補助活動（AA）、グリコシダーゼ（GH）、グリコシルトランスフェラーゼ（GT）と多糖リアーゼ（PL）：これらのファイルは、それぞれ以下の酵素のクラスを表します。 </li><li>データベース・ファイルを解凍し、USEARCH UBLAST ALGORを使用してCAZYデータベースタンパク質へのタンパク質の類似性を決定することにより、タンパク質に注釈を付けますITHM 49。 5データベース.txtファイルの種類を反復処理する（*の.txtで私のために）bashのループを使用するには、「* .txtとで私のために、やります」。 </li><li> ublastアルゴリズムを使用するためには、パラメータ-ublastと入力する/パス・ツー・ファイルを/ usearch8によってUSEARCHを実行します。そして、MG-RAST、「mgmXXXXXX.3.550.cluster.aa90.faa」からダウンロードしたタンパク質配列ファイルの名前を入力。 </li><li>データベースファイルを示すために&quot;$ iは-db」と1E -5でE-値のしきい値を指定するタイプ、タイプ「-evalue 1E-5」を使用します。 </li><li>標的配列の発見後、検索を終了し、したがって、標的酵素クラス、 例えば GH、タイプ「-masaccepts 1」に属するものとして、そのタンパク質配列を分類します。 </li><li> 16のCPUがタイプ &quot;-threads 16」を使用する必要があるとATAB区切りのテキストタイプ」-blast6out」として出力ファイルの形式を指定することを定義します。出力ファイル・タイプの &quot;$ i.ublast」を識別するために。トン、bashのループを終了するにはYPE &quot;;行わ&quot; * .txtとでiについて。 やる/パス・ツー・ファイルを/私は-evalue usearch8 -ublast ../mgmXXXXXX.3.550.cluster.aa90.faa -db $ 1E-5 -maxaccepts 1 -threads 16 $ i.ublast -blast6out。 終わりました</li></ol> 14.可視化CAZYアノテーション<ol><li>ベン図としてCAZY注釈からの出力を視覚化するために、bashのループを使用して、各酵素のクラスのタンパク質IDリストを生成します。 &quot;*の.ublastで私のために、やる」タイプ。 </li><li>出力ファイルから、新しいファイルに列1を転送するには、タイプ「猫は$ iが| -f 1&gt; $のi.listを切ります」。 </li><li>ループと種類を終了 &quot;;済」。 </li><li>テキストエディタでの.listファイルを開きます。 Webサイトにアクセスし、5のようにセット数を選択して、個別のボックス内の各リストファイルの内容を貼り付けます。 .SVGファイルとして結果の図をダウンロードしてください。 I IN * .ublastため。 |猫の$ iが行います-f 1&gt; $ i.listカット。 終わりました</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

インシリコ解析における環境試料中に存在する微生物群集に優れた洞察力を与えることができるが、分類学上の分類は、関連するコントロールに関連しておよび配列決定の適切な深さが全体をキャプチャするために達成されたことを実行することを実証することが重要です51現在の人口。 任意のコンピュータ解析により、同様の目的を達成するために多くのルートがあります。我々は本研究で使用した方法は、サイレージのmicrobiomeについての分析の範囲を達成するために一緒にされてきた、適切かつ簡単な方法の一例です。多様性とバイオインフォマティクスのツールと技術の増え続けるには、インスタンスPhylosift 8とMetaPhlAn2 52のため、メタゲノムデータを分析するために利用可能であり、これらは、サンプルとの関連性のための調査・分析REQの前に評価されなければなりません53 uired。メタゲノム解析手法は、分類、シーケンシングの深さおよび配列決定の品質のために利用できるため、データベースによって制限されています。 ここで実証したバイオインフォマティクスの処理はローカル、ハイパワーマシン上で実行されました。しかし、クラウド・ベースのシステムも利用可能です。これらのクラウドベースのサービスは、適切な強力なローカル・ワークステーションの高コストの投資をせずに必要な計算能力のレンタルを可能にします。この方法の潜在的な適用は、従って、食物連鎖に入るそれらを妨げる潜在的に有害な細菌が存在しないことを保証するために、農業での使用前に、サイレージを評価することです。

メタゲノミクスは、環境試料1内で見つかった生物群集から精製されたDNAの直接分析であり、もともと堆積物2で見つかったunculturable細菌を検出するために使用されました。メタゲノミクスは広く海4内、さらにはコーヒーマシン5上で開発細菌群集の解析のための微生物群を分類する、そのような人間microbiome 3を特定するようなアプリケーションの数のために使用されています。次世代シークエンシング技術の導入は、より大きな配列決定のスループットと出力が得られました。その結果、DNA配列決定は、6より経済的になってきているし、実行することができシーケンシングの深さが大幅に強力な、分析ツールになるためにメタゲノミクスを可能にする、増加しています。 メタゲノム配列決定の実用的な、分子の局面では、「フロントエンド」の機能強化は、 中の成長を牽引してきました分類学的分類7-9、機能アノテーション10,11とDNA配列データを視覚的に表現12,13のために利用可能なシリコバイオインフォマティクスツール。使用可能な数の増加は、常に配列決定されたゲノム15の「バックエンド」参照データベースに対して実行されている微生物群集の分類でさらに精度を可能にする原核生物と真核生物の14のゲノム配列を決定しました。二つの主要なアプローチは、メタゲノム解析のために採用することができます。 多くの従来の方法は、細菌ゲノムの16S rRNA遺伝子のコード領域の分析です。種の同定16のために利用することができる- 16S rRNAのは非常に（V9 V1）原核生物種が、展示物9の超可変領域の間で保存されています。 （300bpのペアエンド≤）より長い配列決定の導入は、特に二超可変領域にわたるDNA配列の分析のために許可されましたV3 - V4領域17。このようなオックスフォードナノ細孔18とPacBIO 19などの他の配列決定技術、の進歩は、全体の16S rRNA遺伝子が連続して配列決定することが可能です。 16S rDNAのベースのライブラリは、種の同定への標的アプローチを提供し、天然の精製されたサンプル内で発生する低コピー数のDNAの検出を可能にするが、ショットガン配列決定ライブラリは16Sのいずれかによって増幅されないDNA領域を含んでいてもよい種の検出を可能にrRNAのマーカーのプライマー配列を使用し、または鋳型配列と増幅プライマー配列の違いは20,21大きすぎるからです。 DNAポリメラーゼは、DNA複製の高い忠実度を有するが、さらに、ベース・エラーにもかかわらず、PCR増幅中に発生することができ、これらの組み込まれたエラーは、種22を発信の誤った分類をもたらすことができます。テンプレートseqのPCR増幅におけるバイアスuencesにも発生することがあります。高GC含有量のDNAの配列を下に、最終的なアンプリコンプール23で表現することができ、例えば、チミングリコールなどと同様の非天然塩基修飾は、DNA配列24の増幅の障害の原因となるDNAポリメラーゼを停止させることができます。対照的に、ショットガン配列決定DNAライブラリーは、サンプルから抽出し、続いて前の配列決定のための準備に短いDNA鎖の長さに断片化された精製されたDNAの全てを用いて調製されたDNAライブラリーです。 16S rRNAのアンプリコンシーケンス25と比較した場合、信頼性の高い配列決定の深さに到達するのに必要な財政的コストは、アンプリコンの配列決定26よりも大きいが、ショットガン配列決定によって生成されたDNA配列の分類学的分類は、より正確です。ショットガンシーケンシングメタゲノムの主な利点は、彼らがされた後、試料中の様々なゲノムの配列決定された領域は、遺伝子の探査のために利用可能であるということです分類学的に27に分類されています。 メタゲノム配列データは、バイオインフォマティクスツールの増え続ける範囲で分析します。これらのツールは、例えば、多種多様なアプリケーションを実行することができ、対の端部の重なりの生配列データ28の品質管理分析は、配列のデノボアセンブリはコンティグと足場30,31、分類学的分類および可視化に読み出し、29読み出しシーケンスの読み込み、シーケンス7,12,32,33および組み立てシーケンス34,35の機能注釈を組み立てました。 例えばトウモロコシなどの発酵穀物（ トウモロコシはメイズ ）から世界各地の農家によって生産サイレージは、主に牛の飼料として使用されています。サイレージは、細菌のラクトバチルス属で処理されます。発酵36を補助するが、現在までに、サイレージで見つかった他の微生物集団の限られた知識があります。 fermentation個のプロセスがサイレージ37内に普及してきて、望ましくない、潜在的に有害な微生物につながることができます。酵母及びカビに加えて、細菌は、サイレージ発酵における嫌気性環境に特に適応可能であり、より頻繁に家畜における疾患ではなく、サイレージ38の分解に関連しています。サイレージサイロを充填し、したがってサイレージ39のpHを増加させ、酪酸に、乳酸、嫌気性消化の製品を変換することができますときに不注意土壌から追加することができます酪酸菌が残っています。このpHの増加は、通常、最適なサイレージの発酵条件38の下で成長を持続することはできないであろう腐敗細菌で盛り上がりにつながることができます。 クロストリジウム属 。 、 リステリア属。及びバチルス属 。 gastrを生き残った細菌胞子のように、特に乳牛用飼料サイレージでは、特に懸念されますointestinal管40は 、食物連鎖に入る食品の腐敗につながると、まれに、動物およびヒトの死亡者37,39,41-44にすることができます。それはサイレージの損傷によって引き起こされる獣医学的治療および家畜損失の正確な経済的影響を推定することは困難であるがまた、流行が発生した場合、ファームに有害である可能性が高いです。 メタゲノムアプローチを使用することによって、私たちがする是正措置を可能にする、サイレージ試料中に存在する微生物群を分類し、さらに、今度は、潜在的に家畜に有害な影響を持っているでしょうサイレージの腐敗に関連した微生物群集を識別することができると仮定されますサイレージは、食料源として使用される前に採取。

<table><tbody><tr><td>FastDNA SPIN Kit for Soil</td><td>MP Bio</td><td>116560200</td><td>DNA Extraction</td></tr><tr><td>DNA FastPrep</td><td>MP Bio</td><td>116004500</td><td>DNA Extraction</td></tr><tr><td>Agencourt AMPure XP beads</td><td>Beckman Coulter</td><td>A63880</td><td>DNA Purification</td></tr><tr><td>Elution Buffer</td><td>Qiagen</td><td>19806</td><td>DNA Purification</td></tr><tr><td>Qubit Fluorometer</td><td>Thermo Fisher</td><td>Q33216</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>Qubit dsDNA HS Assay Kit</td><td>Thermo Fisher</td><td>Q32854</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>Nextera XT DNA Library Prep Kit</td><td>Illumina</td><td>FC-131-1024</td><td>Library Preparation</td></tr><tr><td>Nextera XT Index Kit</td><td>Illumina</td><td>FC-131-1001</td><td>Library Preparation</td></tr><tr><td>TapeStation 2200</td><td>Agilent</td><td>G2964AA</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>HS D100 ScreenTape</td><td>Agilent</td><td>5067-5584</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>HS D100 ScreenTape Reagents</td><td>Agilent</td><td>5067-5585</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>TapeStation Tips</td><td>Agilent</td><td>5067-5153</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>TapeStation Tubes</td><td>Agilent</td><td>401428 and 401425</td><td>DNA Quantification</td></tr><tr><td>HiSeq 2500</td><td>Illumina</td><td></td><td>DNA Sequencing - provided by a sequencing service</td></tr><tr><td>High Power Analysis Workstation</td><td>Various</td><td></td><td>Local or cloud based, user preferred system</td></tr></tbody></table>

metagenomic analysis of silage

Metagenomics is defined as the direct analysis of deoxyribonucleic acid (DNA) purified from environmental samples and enables taxonomic identification of the microbial communities present within them. Two main metagenomic approaches exist; sequencing the 16S rRNA gene coding region, which exhibits sufficient variation between taxa for identification, and shotgun sequencing, in which genomes of the organisms that are present in the sample are analyzed and ascribed to "operational taxonomic units"; species, genera or families depending on the extent of sequencing coverage. 
In this study, shotgun sequencing was used to analyze the microbial community present in cattle silage and, coupled with a range of bioinformatics tools to quality check and filter the DNA sequence reads, perform taxonomic classification of the microbial populations present within the sampled silage, and achieve functional annotation of the sequences. These methods were employed to identify potentially harmful bacteria that existed within the silage, an indication of silage spoilage. If spoiled silage is not remediated, then upon ingestion it could be potentially fatal to the livestock.

バイオインフォマティクスの処理に先立って、生のシーケンスは、トリミングした読み取りおよびアダプタはTrimmomaticソフトウェア28を使用して除去しました。トリミングおよび濾過工程の後、配列の50％に減少した読み取りの数（ 表1）を読み出します。平均ベースPHREDスコアは、品質管理（ 図2）の後に&gt; 30でした。 重複領域を持っていたDNA配列のペアが長く、単一生成するために、FLASHソフトウェア29を使用してマージされた非重複が別々のファイルに保存された読み取り、読み取ります。 45.47パーセントが正常に組み合わせ（105343）を読み出します。重複読み取りのFLASHを使用して、読み込み後、得られた拡張フラグメントはクラーケンソフトウェア7を用いて細菌の分類学的分類を受け、その後クローナソフトウェア（ 図3）を用いて可視化しました。 、図4に見ることができます。メタゲノム中で最も豊富な種は、 ラクトバチルス属でした。 （24％;ファーミキューテス）、 コリネバクテリウム属 。 （8％;アクチノ）、 プロピオン酸菌属 。 （3％;アクチノ）及びプレボテラ属 。 （3％;バクテロイデス門）。疾患に関与する動物の健康に重要と種も観察されました。 クロストリジウム属 。 （1％）、バチルス属 。 （0.6％）、 リステリア属。 （0.2％）サイレージの試料中に存在すると予測されました。 機能アノテーション読み取り組み立てを行いました。メタゲノムをトリミングし、濾過を使用して、スペードアセンブラ30を使用して組み立てましたペアエンドと不対92284足場を生成する読み込みます。セルラーゼを同定するために、タンパク質は、MG-RASTを用いて予測し、炭水化物活性酵素データベース（CAZY）を使用して注釈を付けました。 97562予測タンパク質のうち、6357はCAZYデータベース（ 図5）を構成する5酵素のクラスのいずれかで推定される炭水化物活性酵素として注釈されました。結果は、複数のCAZY酵素クラス注釈を含むものを含むタンパク質注釈の分布を示すInteractiVennソフトウェア50を使用して、ベン図として視覚化しました。これらのうち、3861は、グリコシド加水分解酵素活性を有すると予測され、更なる機能を確認するために実験室で特徴付けられます。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/54936/54936fig1.jpg" /> 図1： サイレージの分析のためのバイオインフォマティクスメタゲノミクスパイプライン。二つの主要なアプローチがありましたサイレージ、分類学的分類と機能アノテーションのmicrobiomeを調査するために使用。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54936/54936fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/54936/54936fig2.jpg" /> 図2： 前とトリミング後ごとのベースシーケンスの品質とアダプタの取り外し。 FASTQCからあたりの塩基配列品質のプロットは、配列の長さにわたって平均PHREDスコアは前後の品質管理を読み取り、表示されます。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54936/54936fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/54936/54936fig3.jpg" /> 図3： 分類学的Classificaソリッドサイレージの細菌Microbiomeの化。 FLASHはクラーケン7を使用して実行し、その後クローナで可視化したからトリミングし、重複配列の分類は、読み取ります。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54936/54936fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/54936/54936fig4.jpg" /> 図4： ソリッドサイレージの細菌Microbiomeで4最も豊富な門の分類学的クラス分布。 4つの最も豊富な門内細菌の各クラスの割合。ファーミキューテス： クロストリジウム （赤）および桿菌 （ダークブルー）。プロテオバクテリア： デルタ/イプシロン （ピンク）、 アルファ （淡いブルー）、 ガンマ （橙）、 ベータ （ターコイズ）。バクテロイデス門：Flavobacteriia（ダークブルー）とBacteroidia（薄緑色）;放線菌：Coriobacteriia（濃い紫色）および他の放線菌 （ダークグリーン）。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54936/54936fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/54936/54936fig5.jpg" /> 図5： ソリッドサイレージMicrobiomeにおける予測プロテオームのCAZY注釈。固体サイレージmicrobiomeの予測プロテオームにおけるCAZYアノテーションの5酵素クラスの分布を示すベン図。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54936/54936fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td> ＃生の読み取り</td><td rowspan="2"> ＃フィルタ済み読み込み（ペアリング） </TD&gt; <td> ＃フィルタ済み読み取り</td><td rowspan="2"> ＃読み取り点滅しました</td></tr><tr><td> （ペアリング） </td><td> （不対） </td></tr><tr><td> 2374949×2 </td><td> 231679×2 </td><td> 1892534 </td><td> 105343 </td></tr></tbody></table> 表1：シーケンシングの概要表に読み込みます。

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Metagenomic Analysis of Silage

Metagenomics was used to investigate the microbiome of silage cattle feed. Analysis was performed by shotgun sequencing. This approach was used to characterize the composition of the microbial community within the cattle feed.

サイレージのメタゲノム解析

Metagenomics is defined as the direct analysis of deoxyribonucleic acid (DNA) purified from environmental samples and enables taxonomic identification of ...

Research

JoVE Journal

Genetics

18.1K ビュー.  University of Exeter. Metagenomics was used to investigate the microbiome of silage cattle feed. Analysis was performed by shotgun sequencing. This approach was used to characterize the composition of the microbial community within the cattle feed.

ビデオ: Metagenomic Analysis of Silage

Empirical, Metagenomic, and Computational Techniques Illuminate the Mechanisms by which Fungicides Compromise Bee Health

Growers often use fungicide sprays during bloom to protect crops against disease, which exposes bees to fungicide residues. Although considered &#34;bee-safe,&#34; there is mounting evidence that fungicide residues in pollen are associated with bee declines (for both honey and bumble bee species). While the mechanisms remain relatively unknown, researchers have speculated that bee-microbe symbioses are involved. Microbes play a pivotal role in the preservation and/or processing of pollen, which serves as nutrition for larval bees. By altering the microbial community, it is likely that fungicides disrupt these microbe-mediated services, and thereby compromise bee health. This manuscript describes the protocols used to investigate the indirect mechanism(s) by which fungicides may be causing colony decline. Cage experiments exposing bees to fungicide-treated flowers have already provided the first evidence that fungicides cause profound colony losses in a native bumble bee (Bombus impatiens). Using field-relevant doses of fungicides, a series of experiments have been developed to provide a finer description of microbial community dynamics of fungicide-exposed pollen. Shifts in the structural composition of fungal and bacterial assemblages within the pollen microbiome are investigated by next-generation sequencing and metagenomic analysis. Experiments developed herein have been designed to provide a mechanistic understanding of how fungicides affect the microbiome of pollen-provisions. Ultimately, these findings should shed light on the indirect pathway through which fungicides may be causing colony declines.

Microbial consortia within bumble bee hives enrich and preserve pollen for bee larvae. Using next generation sequencing, along with laboratory and field-based experiments, this manuscript describes protocols used to test the hypothesis that fungicide residues alter the pollen microbiome, and colony demographics, ultimately leading to colony loss.

実証、メタゲノムと計算手法を照らす殺菌剤妥協ミツバチ健康メカニズム

Growers often use fungicide sprays during bloom to protect crops against disease, which exposes bees to fungicide residues. Although considered ...

環境学

Exploring the Root Microbiome: Extracting Bacterial Community Data from the Soil, Rhizosphere, and Root Endosphere

The intimate interaction between plant host and associated microorganisms is crucial in determining plant fitness, and can foster improved tolerance to abiotic stresses and diseases. As the plant microbiome can be highly complex, low-cost, high-throughput methods such as amplicon-based sequencing of the 16S rRNA gene are often preferred for characterizing its microbial composition and diversity. However, the selection of appropriate methodology when conducting such experiments is critical for reducing biases that can make analysis and comparisons between samples and studies difficult. This protocol describes in detail a standardized methodology for the collection and extraction of DNA from soil, rhizosphere, and root samples. Additionally, we highlight a well-established 16S rRNA amplicon sequencing pipeline that allows for the exploration of the composition of bacterial communities in these samples, and can easily be adapted for other marker genes. This pipeline has been validated for a variety of plant species, including sorghum, maize, wheat, strawberry, and agave, and can help overcome issues associated with the contamination from plant organelles.

Here, we describe a protocol to obtain amplicon sequence data of soil, rhizosphere, and root endosphere microbiomes. This information can be used to investigate the composition and diversity of plant-associated microbial communities, and is suitable for the use with a wide range of plant species.

探索ルート マイクロバイ: 土、根、およびルート Endosphere から細菌群集のデータを抽出

The intimate interaction between plant host and associated microorganisms is crucial in determining plant fitness, and can foster improved tolerance to ...

遺伝学

Nanopore DNA Sequencing for Metagenomic Soil Analysis

This article describes the steps for construction of a DNA library from soil, preparation and use of the nanopore flow cell, and analysis of the DNA sequences identified using computer software. Nanopore DNA sequencing is a flexible technique that allows for rapid microbial genome sequencing to identify bacterial and viral species, to characterize bacterial strains, and to detect genetic mutations that confer resistance to antibiotics. The advantages of nanopore sequencing (NS) for life sciences include its low complexity, reduced cost, and rapid real-time sequencing of purified genomic DNA, PCR amplicons, cDNA samples, or RNA. NS is an example of "strand sequencing" which involves sequencing DNA by guiding a single stranded DNA molecule through a nanopore that is inserted into a synthetic polymer membrane. The membrane has an electrical current applied across it, so as the individual bases pass through the nanopore the electrical current is disrupted to varying degrees by the four nucleotide bases. The identification of each nucleotide occurs by detecting the characteristic modulation of the electrical current by the different bases as they pass through the nanopore. The NS system consists of a handheld, USB powered portable device and a disposable flow cell that contains a nanopore array. The portable device plugs into a standard laptop computer that reads and records the DNA sequence using computer software.

Nanopore technology for sequencing biomolecules has wide applications in the life sciences, including identification of pathogens, food safety monitoring, genomic analysis, metagenomic environmental monitoring, and characterization of bacterial antibiotic resistance. In this article, the procedure for metagenomic soil DNA sequencing for species identification using the nanopore sequencing technology is demonstrated.

ナノポア DNA シーケンス メタゲノム土壌分析用

This article describes the steps for construction of a DNA library from soil, preparation and use of the nanopore flow cell, and analysis of the DNA ...

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to characterize. However, to understand the thermodynamic and kinetic controls on greenhouse gas (carbon dioxide [CO2] and methane [CH4]) production resulting from the decomposition of NOM, a molecular-level characterization coupled with microbial proteome analyses is necessary. Further, climate and environmental changes are expected to perturb natural ecosystems, potentially upsetting complex interactions that influence both the supply of organic matter substrates and the microorganisms performing the transformations. A detailed molecular characterization of the organic matter, microbial proteomics, and the pathways and transformations by which organic matter is decomposed will be necessary to predict the direction and magnitude of the effects of environmental changes. This article describes a methodological throughput for comprehensive metabolite characterization in a single sample by direct injection Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), and proteomics analysis. This approach results in a fully-paired dataset which improves statistical confidence for inferring pathways of organic matter decomposition, the resulting CO2 and CH4 production rates, and their responses to environmental perturbation. Herein we present results of applying this method to NOM samples collected from peatlands; however, the protocol is applicable to any NOM sample (e.g., peat, forested soils, marine sediments, etc.).

This protocol describes a single throughput for complementary analytical and omics techniques culminating in a fully-paired characterization of natural organic matter and microbial proteomics in different ecosystems. This approach permits robust comparisons for identifying metabolic pathways and transformations important for describing greenhouse gas production and predicting responses to environmental change.

シングル スループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Evaluating the Impact of Hydraulic Fracturing on Streams using Microbial Molecular Signatures

Hydraulic fracturing (HF), commonly called &#34;fracking&#34;, uses a mixture of high-pressure water, sand, and chemicals to fracture rocks, releasing oil and gas. This process revolutionized the U.S. energy industry, as it gives access to resources that were previously unobtainable and now produces two-thirds of the total natural gas in the United States. Although fracking has had a positive impact on the U.S. economy, several studies have highlighted its detrimental environmental effects. Of particular concern is the effect of fracking on headwater streams, which are especially important due to their disproportionately large impact on the health of the entire watershed. The bacteria within those streams can be used as indicators of stream health, as the bacteria present and their abundance in a disturbed stream would be expected to differ from those in an otherwise comparable but undisturbed stream. Therefore, this protocol aims to use the bacterial community to determine if streams have been impacted by fracking. To this end, sediment, and water samples, from streams near fracking (potentially impacted) and upstream or in a different watershed of fracking activity (unimpacted) must be collected. Those samples are then subjected to nucleic acid extraction, library preparation, and sequencing to investigate microbial community composition. Correlational analysis and machine learning models can subsequently be employed to identify which features are explanative of variation in the community, as well as identification of predictive biomarkers for fracking&#39;s impact. These methods can reveal a variety of differences in the microbial communities among headwater streams, based on the proximity to fracking, and serve as a foundation for future investigations on the environmental impact of fracking activities.

Here, we present a protocol to investigate the impacts of hydraulic fracturing on nearby streams by analyzing their water and sediment microbial communities.

微生物分子シグネチャを用いた河川における水圧破砕の影響評価

Hydraulic fracturing (HF), commonly called &#34;fracking&#34;, uses a mixture of high-pressure water, sand, and chemicals to fracture rocks, releasing oil ...

Derivatization and Separation of Barley Flour Metabolites into Four Fractions

Metabolomic Analysis of Barley by Gas Chromatography/Mass Spectrometry

Climate change increases drought risk to agriculture and impacts both food nutrient content and overall food security. Metabolomics is one way to observe and quantify the impacts of drought on grain and other agricultural products. The identified metabolites may allow for the identification of the biochemical response that allows the plant to tolerate stressful environments. The methodology presented herein allowed for the total metabolomic analysis of barley flour using gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS). 
Barley flour metabolite extracts were fractionated into four fractions based on polarity. To allow for analysis by GC/MS, metabolites were derivatized to increase volatility and metabolite separation: fatty acids esters were derivatized into fatty acid methyl esters; sugars were oximated into their straight chain form; and metabolites with hydroxyl groups were converted to their corresponding silyl ethers. The derivatized samples were injected into the GC/MS and the generated mass spectra were used for metabolite identification by comparing the generated spectra to the National Institute of Standards and Technology (NIST) Tandem Mass Spectra library. The method described here can also be used to examine the total metabolome for other plants, furthering our understanding of the biochemical responses of stressed plants.

A method for metabolomic analysis of barley is presented. The method entails fractionation and derivatization of metabolites and analysis thereof by gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS). Metabolomic analysis can be used to determine the effect of intercropping and drought stress on the grain.

Climate change increases drought risk to agriculture and impacts both food nutrient content and overall food security. Metabolomics is one way to observe ...

Microarray Analysis for Saccharomyces cerevisiae

In this protocol, gene expression in yeast (Saccharomyces cerevisiae) is changed after exposure to oxidative stress induced by the addition of hydrogen peroxide (H2O2), an oxidizing agent. In the experiment, yeast is grown for 48 hours in 1/2X YPD broth containing 3X glucose. The culture is split into a control and treated group. The experiment culture is treated with 0.5 mM H2O2 in Hanks Buffered Saline (HBSS) for 1 hour. The control culture is treated with HBSS only. Total RNA is extracted from both cultures and is converted to a biotin-labeled cRNA product through a multistep process. The final synthesis product is taken back to the UVM Microarray Core Facility and hybridized to the Affymetrix yeast GeneChips. The resulting gene expression data are uploaded into bioinformatics data analysis software.

Microarray Analysis for Saccharomyces cerevisiae

In this protocol, gene expression in yeast (Saccharomyces cerevisiae) is changed after exposure to oxidative stress induced by the addition of hydrogen peroxide (H2O2), an oxidizing agent.

マイクロアレイ解析のためのサッカロマイセスセレビシエ</em

In this protocol, gene expression in yeast (Saccharomyces cerevisiae) is changed after exposure to oxidative stress induced by the addition of hydrogen ...

生物学

Purifying the Impure: Sequencing Metagenomes and Metatranscriptomes from Complex Animal-associated Samples

The accessibility of high-throughput sequencing has revolutionized many fields of biology. In order to better understand host-associated viral and microbial communities, a comprehensive workflow for DNA and RNA extraction was developed. The workflow concurrently generates viral and microbial metagenomes, as well as metatranscriptomes, from a single sample for next-generation sequencing. The coupling of these approaches provides an overview of both the taxonomical characteristics and the community encoded functions. The presented methods use Cystic Fibrosis (CF) sputum, a problematic sample type, because it is exceptionally viscous and contains high amount of mucins, free neutrophil DNA, and other unknown contaminants. The protocols described here target these problems and successfully recover viral and microbial DNA with minimal human DNA contamination. To complement the metagenomics studies, a metatranscriptomics protocol was optimized to recover both microbial and host mRNA that contains relatively few ribosomal RNA (rRNA) sequences. An overview of the data characteristics is presented to serve as a reference for assessing the success of the methods. Additional CF sputum samples were also collected to (i) evaluate the consistency of the microbiome profiles across seven consecutive days within a single patient, and (ii) compare the consistency of metagenomic approach to a 16S ribosomal RNA gene-based sequencing. The results showed that daily fluctuation of microbial profiles without antibiotic perturbation was minimal and the taxonomy profiles of the common CF-associated bacteria were highly similar between the 16S rDNA libraries and metagenomes generated from the hypotonic lysis (HL)-derived DNA. However, the differences between 16S rDNA taxonomical profiles generated from total DNA and HL-derived DNA suggest that hypotonic lysis and the washing steps benefit in not only removing the human-derived DNA, but also microbial-derived extracellular DNA that may misrepresent the actual microbial profiles.

Using the cystic fibrosis airway as an example, the manuscript presents a comprehensive workflow comprising a combination of metagenomic and metatranscriptomic approaches to characterize the microbial and viral communities in animal-associated samples.

複雑な動物に関連したサンプルからのシーケンシングメタゲノムとMetatranscriptomes：不純を精製する

The accessibility of high-throughput sequencing has revolutionized many fields of biology. In order to better understand host-associated viral and ...

A Hybrid DNA Extraction Method for the Qualitative and Quantitative Assessment of Bacterial Communities from Poultry Production Samples

The efficacy of DNA extraction protocols can be highly dependent upon both the type of sample being investigated and the types of downstream analyses performed. Considering that the use of new bacterial community analysis techniques (e.g., microbiomics, metagenomics) is becoming more prevalent in the agricultural and environmental sciences and many environmental samples within these disciplines can be physiochemically and microbiologically unique (e.g., fecal and litter/bedding samples from the poultry production spectrum), appropriate and effective DNA extraction methods need to be carefully chosen. Therefore, a novel semi-automated hybrid DNA extraction method was developed specifically for use with environmental poultry production samples. This method is a combination of the two major types of DNA extraction: mechanical and enzymatic. A two-step intense mechanical homogenization step (using bead-beating specifically formulated for environmental samples) was added to the beginning of the &#8220;gold standard&#8221; enzymatic DNA extraction method for fecal samples to enhance the removal of bacteria and DNA from the sample matrix and improve the recovery of Gram-positive bacterial community members. Once the enzymatic extraction portion of the hybrid method was initiated, the remaining purification process was automated using a robotic workstation to increase sample throughput and decrease sample processing error. In comparison to the strict mechanical and enzymatic DNA extraction methods, this novel hybrid method provided the best overall combined performance when considering quantitative (using 16S rRNA qPCR) and qualitative (using microbiomics) estimates of the total bacterial communities when processing poultry feces and litter samples.

A novel semi-automated hybrid DNA extraction method for use with environmental poultry production samples was developed and demonstrated improvements over a common mechanical and enzymatic extraction method in terms of the quantitative and qualitative estimates of the total bacterial communities.

家禽生産のサンプルからの細菌群集の定性的および定量的評価のためのハイブリッドDNA抽出法

The efficacy of DNA extraction protocols can be highly dependent upon both the type of sample being investigated and the types of downstream analyses ...

Quasi-metagenomic Analysis of Salmonella from Food and Environmental Samples

Quasi-metagenomics sequencing refers to the sequencing-based analysis of modified microbiomes of food and environmental samples. In this protocol, microbiome modification is designed to concentrate genomic DNA of a target foodborne pathogen contaminant to facilitate the detection and subtyping of the pathogen in a single workflow. Here, we explain and demonstrate the sample preparation steps for the quasi-metagenomics analysis of Salmonella enterica from representative food and environmental samples including alfalfa sprouts, ground black pepper, ground beef, chicken breast and environmental swabs. Samples are first subjected to the culture enrichment of Salmonella for a shortened and adjustable duration (4&#8211;24 h). Salmonella cells are then selectively captured from the enrichment culture by immunomagnetic separation (IMS). Finally, multiple displacement amplification (MDA) is performed to amplify DNA from IMS-captured cells. The DNA output of this protocol can be sequenced by high throughput sequencing platforms. An optional quantitative PCR analysis can be performed to replace sequencing for Salmonella detection or assess the concentration of Salmonella DNA before sequencing.

Quasi-metagenomic Analysis of Salmonella from Food and Environmental Samples

Here, we present a protocol to prepare DNA samples from food and environmental microbiomes for concerted detection and subtyping of Salmonella through quasimetagenomic sequencing. The combined use of culture enrichment, immunomagnetic separation (IMS), and multiple displacement amplification (MDA) allows effective concentration of Salmonella genomic DNA from food and environmental samples.&#160;

サイレージのメタゲノム解析

要約

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実証、メタゲノムと計算手法を照らす殺菌剤妥協ミツバチ健康メカニズム

探索ルートマイクロバイ: 土、根、およびルート Endosphere から細菌群集のデータを抽出

ナノポア DNA シーケンスメタゲノム土壌分析用

シングルスループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

微生物分子シグネチャを用いた河川における水圧破砕の影響評価

Metabolomic Analysis of Barley by Gas Chromatography/Mass Spectrometry

マイクロアレイ解析のためのサッカロマイセスセレビシエ

複雑な動物に関連したサンプルからのシーケンシングメタゲノムとMetatranscriptomes：不純を精製する

家禽生産のサンプルからの細菌群集の定性的および定量的評価のためのハイブリッドDNA抽出法

食品および環境試料からのサルモネラの準メタゲノム解析

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複雑な動物に関連したサンプルからのシーケンシングメタゲノムとMetatranscriptomes：不純を精製する

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探索ルートマイクロバイ: 土、根、およびルート Endosphere から細菌群集のデータを抽出

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