Method Article
Escavação de raízes de plantas do campo, bem como processamento de amostras em endosphere, rizosfera e solo são descritas em detalhes, incluindo os métodos de análise de dados e extração de DNA. Este papel é projetado para permitir que outros laboratórios de usar essas técnicas para o estudo do solo, endosphere e microbiomes da rizosfera.
Planta e solo microbiome estudos estão se tornando cada vez mais importantes para compreender que os microorganismos papéis desempenhar na produtividade agrícola. O objetivo deste manuscrito é fornecer detalhes sobre como rapidamente rizosfera, solo e endosphere de ensaios de campo replicados da amostra e analisar as mudanças que podem ocorrer em comunidades microbianas devido ao tipo de amostra, tratamento e genótipo da planta. O experimento usou para demonstrar esses métodos consiste em parcelas de campo replicada contendo dois, puro, morno-estação gramíneas (Panicum virgatum e Andropogon gerardii) e uma mistura de grama baixa diversidade (a. gerardii, Sorghastrum nutans, e Bouteloua curtipendula). Resumidamente, as plantas são escavadas, uma variedade de raízes são cortados e colocados em tampão fosfato e em seguida agitado para coletar a rizosfera. As raízes são trazidas para o laboratório no gelo e superfície sterilized com descorante e etanol (EtOH). A rizosfera é filtrada e concentrada por centrifugação. Solo escavado de em torno da esfera de raiz é colocado em sacos de plástico e trouxe para o laboratório onde uma pequena quantidade de solo é levada para extrações de DNA. DNA é extraído da rizosfera, solo e raízes e então amplificado com os primers para a região de V4 do gene 16S rRNA. Amplicons são sequenciados e, em seguida, analisados com ferramentas de Bioinformática de acesso aberto. Estes métodos permitem aos pesquisadores testar como a diversidade da comunidade microbiana e composição varia devido ao tipo de amostra, tratamento e genótipo da planta. Usando estes métodos juntamente com modelos estatísticos, os resultados representativos demonstram que existem diferenças significativas nas comunidades microbianas de raízes, rizosfera e solo. Métodos aqui apresentados fornecem um conjunto completo de etapas sobre como coletar amostras de campo, isolar, extrair, quantificar, amplificar e sequenciar o DNA e analisam a diversidade da comunidade microbiana e composição em ensaios de campo replicadas.
Microbiome pesquisa tem implicações importantes para a compreensão e manipulação de processos do ecossistema como nutriente ciclismo, volume de matéria orgânica e o desenvolvimento ou a inibição de patógenos de solo1,2. Esta área de investigação também possui grande potencial para a compreensão dos impactos de micróbios do solo sobre a produtividade de comunidades vegetais naturais e agroecossistemas. Embora existam muitos estudos que focaram a microbiome solo em ecossistemas naturais, menos têm incidido sobre os micróbios de rizosfera e endosphere de plantas em agroecossistemas3. Em Nebraska, agricultura domina a paisagem em grande parte do estado, que faz com que os estudos destes solos onde as culturas agronomicamente importantes são cultivadas um tema vital para a pesquisa. O objetivo deste trabalho de métodos é fornecer a pesquisadores com um conjunto padrão de protocolos para descrever os micróbios presentes nos agroecossistemas, para determinar como as raízes das plantas modificam as comunidades microbianas na rizosfera e endosphere e eventualmente compreende as funções que estes micróbios jogar em produtividade de saúde e a planta do solo.
O método aqui apresentado difere ligeiramente métodos usados por outros4,5 em que este papel destina-se a aprendizagem que micróbios são exclusivamente no interior da raiz e como eles diferem de micróbios imediatamente fora a raiz na rizosfera. A sequenciação de amplicons utilizada neste estudo identifica os microbianos táxons encontrados na amostra de DNA e permite que os investigadores determinar como as comunidades mudam dependendo do tipo de amostra ou tratamento. Uma das principais diferenças entre o presente protocolo e um protocolo muito semelhante usado por Lundberg et al . 6 é que em vez de sonication, este protocolo utiliza esterilização de superfície com água sanitária e álcool para remover a rizosfera das raízes. Outros também usaram superfície esterilização efetivamente7,8,9,10. Esses métodos não são mais vantajosos do que outros métodos, mas ligeiramente diferente. Esses métodos são particularmente adequados para experimentos de campo grande, porque é possível processar mais de 150 parcelas de campo por dia, que adiciona até aproximadamente 450 amostras quando particionado em endosphere, rizosfera e solo com bastante gente. Este manuscrito descreve detalhadamente os métodos usados no campo da amostra, processar o material no laboratório, extrair e sequenciar o DNA e fornece uma breve visão geral das etapas para analisar os dados resultantes de sequenciamento.
1. o campo Descrição do Site
2. coleta e processamento de amostras de campo de raiz, rizosfera e solo
3. processamento de campo amostras no laboratório
4. preparação de raiz transformado amostras para extrações de DNA.
5. extração de DNA de solo e da rizosfera amostras em formato de 96 poços
6. extração de DNA de raiz amostras em formato de 96 poços.
7. amplificação e sequenciamento do DNA isolado.
Os resultados representativos apresentados neste manuscrito vêm de um site de campo estabelecido em 2012, na Universidade de Nebraska-Lincoln agricultura pesquisa divisão fazenda perto de Mead, NE. antes do experimento, o site tinha sido gerenciados como uma rotação milho-soja . O local de estudo foi localizado em três diferentes tipos de solos, mas os dados foram analisados, como se todas as alterações nas propriedades do solo medida deveram-se a tratamentos impostos.
O site de campo continha dois, puro, carrinhos de "switchgrass" (p. virgatum cv Liberty) e bluestem grande (a. gerardii), bem como uma mistura de grama baixa diversidade contendo bluestem grande, indiangrass (S. nutans) e 'Butte' sideoats grama ( B. curtipendula). As três parcelas de grama morno-estação foram em um design de bloco completo estudo randomizado que era replicado três vezes. Aninhado em três parcelas diferentes de grama foram dois tratamentos de fertilização de nitrogênio (N), que foram 56 (N1) e 112 (N2) kg N ha-1 de ureia aplicada. No momento da amostragem microbiome no final da estação de crescimento, o nitrato de ppm (média ± DP) de 8,0 ± 1,1 solo contido nas tramas fertilizados com 112 kg N ha-1 e 6,8 ± 0,7 (média + SD) nitrato ppm nas tramas fertilizados com 56 kg N ha-1. As parcelas tinham sido fertilizadas uma vez por ano. A grama de morno-estação parcelas foram designadas como as parcelas principais (8000 m2) e N tratamentos foram as parcelas de separação (4000 m2). Bluestem grande foi semeada como uma mistura de 50: 50 de 'Bonanza' e 'Mina de ouro' e Indiangrass foi semeada como uma mistura de 50: 50 de 'Scout' e 'Guerreiro'. As parcelas foram plantadas em 2012, e a primeira aplicação de N ocorreu na primavera de 2013.
O solo e a amostragem de raiz foi realizado em 15 de setembro de 2014. O trabalho descrito abaixo foi realizado em um campo que foi criado como um divisão de pontos casualizado com três repetições (Figura 1). A profundidade média de sequenciamento de todas as amostras para endosphere foram os seguintes: 4871 ± 5711 (média ± DP), rizosfera: 40726 ± 14684, solo: 38184 ± 9043. Uma das maiores fontes de variação nesses experimentos, usando os métodos descritos, é a diferença em comunidades microbianas encontradas entre tipos de amostra (Figura 2). Neste conjunto de dados representativos, a rizosfera e solo parecem ser mais similar em composição ao outro do que o endosphere (Figura 2A). No entanto, havia também altamente significativa (p = 0,001) diferenças na composição da comunidade microbiana entre rizosfera e solo (Figura 2B). A variação total contabilizada nesses experimentos analisados por tipo de amostra foi de 26%.
Diversidade alfa análise mostrou que as comunidades microbianas no endosphere foram menores na diversidade da amostra em relação ao solo e da rizosfera (Figura 3). As diferenças significativas apenas na diversidade entre as espécies de grama em qualquer compartimento estavam entre as amostras de endosphere do bluestem grande e switchgrass, com switchgrass tendo significativamente maior diversidade de espécies microbianas (Figura 3). A análise de abundância relativa (Figura 4) destaca o domínio de Proteobacteria seguido de Actinobacteria em todos os tipos de amostra. Solo e da rizosfera também são dominadas por Acidobacteria e Chloroflexi Considerando que o endosphere tinha uma maior abundância relativa de Bacteriodetes.
Neste experimento, as plantas foram cultivadas com duas diferentes quantidades de fertilizante N e, portanto, foram analisados os dados para determinar se houve efeitos do tratamento. Efeitos do tratamento foram responsáveis por 12% da variação total, mas não foram significativamente diferentes, embora a ordenação dos dois tratamentos olhem diferente (Figura 5). Isto ressalta a importância de análises estatísticas para estes conjuntos de dados ao invés de inspeção visual ou julgamentos qualitativos.
Planta-influenciado diferenças na microbiome de tecidos vegetais e solo foram visualizadas usando um método restrito de ordenação. Diferenças estatísticas foram determinadas utilizando uma análise de TÁXONS para testar se as variáveis específicas, tais como espécie, resultam na composição da comunidade microbiana significativamente diferente entre as amostras. Quando todos os tipos de amostra foram analisados em conjunto, uma diferença altamente significativa foi encontrada na composição da comunidade microbiana devido a espécies de plantas (Figura 6). Neste experimento, a quantidade de variação explicada por espécies vegetais foi de 6,7%. Finalmente, cada tipo de amostra foi analisado individualmente para determinar qual dos tipos de amostra pode estar dirigindo o efeito de espécies de plantas significativas. Só no endosphere estava lá uma diferença altamente significativa (p = 0,001) entre as composições de comunidade microbiana de diferentes espécies de plantas (Figura 7). Nos outros tipos de amostra, o efeito das espécies não foi significativo quando analisados individualmente. Na endosphere, a variação percentual devido a espécie era 27%, Considerando que foi menor na rizosfera (18%) e no solo (15%). Isto ainda mais destaca a importância de analisar cada tipo de tecido individualmente.
Figura 1: exemplo do campo experimental design. Projeto de campo experimental, ilustrando um design de bloco completo estudo randomizado em triplicado do campo site localizado na Universidade de Nebraska-Lincoln Oriental Nebraska centro de pesquisa e extensão perto Mead, NE. Para Descrição completa do site, consulte a seção de resultados. N1 é a baixa (56 kg N ha-1 ureia) e N2 (112 kg N ha-1 ureia) é a taxa mais elevada de nitrogênio que foi aplicada. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 2: análise de diversidade Beta comparando a composição microbiana em tipos diferentes de amostra incluindo endosphere, rizosfera e solo da amostragem de grama perene em 2014. A análise foi realizada usando um script Python em QIIME1.9.1 para produzir a matriz de dissimilaridade Bray-Curtis. Análise de coordenadas principais (PCoA) com base na matriz de dissimilaridade Bray-Curtis foi visualizado em RStudio. PCoA1 e PCoA2 indicam a primeira e segunda maior variância explicada pela análise PCoA. TÁXONS análise estatística foi realizada para determinar o significado entre tipos de amostra, e o valor de p é mostrado no canto superior direito. Cada símbolo nas figuras representam toda a comunidade microbiana para cada amostra. (A) tipos de amostra Endosphere, rizosfera e solo foram analisados em conjunto. Todos os 87 amostras foram escasseadas de 486 sequências por amostra. (B) amostras de rizosfera e solo foram analisadas em conjunto. Todas as 59 amostras foram escasseadas com 8231 sequências. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3: análise de diversidade alfa usando o índice de Shannon para cada espécie na rizosfera, solo e endosphere. A análise foi realizada utilizando um script Python no QIIME1.9.1. Rarefação foi feita para o endosphere, rizosfera e tipos de amostra de solo respectivamente com 486, 17154 e 8231 sequências por amostra. Caixas indicam os percentis 25 e 75 (primeiros e terceiros quartis). A linha horizontal dentro da caixa denota a mediana e o vermelho, além disso, mostra a média. Bigodes mostram o intervalo de dados excluindo valores atípicos (que são mostrados como pontos pretos) que caiu mais de 1,5 vezes o intervalo interquartil (n = 6 para cada amostra, exceto para sideoats grama combinação onde n = 5). O índice de Shannon de todas as cinco espécies no endosphere eram inferiores a rizosfera e o solo. Não-paramétrico Wilcoxon teste de classificação soma foi utilizada para determinar a significância entre as espécies e somente as diferenças significativas entre as espécies foram mostradas em cima das caixas. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4: abundância relativa ao nível de filo no endosphere, rizosfera, solo e. As amostras foram analisadas para comparar a abundância dos filos microbianas entre tipos diferentes de amostras (n = 29 para cada tipo de amostra). A análise foi realizada utilizando um script Python no QIIME1.9.1 da tabela OTU. As cores diferentes dentro do gráfico de pizza denotam os filos. A porcentagem indica a abundância relativa de cada filo em cada tipo de amostra. As informações de filo foi anotadas usando o projeto de banco de dados Ribosomal classificador (RDP)25. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 5: análise usando o tratamento como fator de restrição entre todos os tipos de amostra. Realizou-se análise canônica da análise de coordenadas principal (CAP) para determinar se houve diferenças na composição da comunidade microbiana entre os tratamentos. Para cada tratamento de N, n = 42 para N1 (56 kg N ha-1) e n = 45 para N2 (112 kg N ha-1). A matriz de dissimilaridade Bray-Curtis foi gerada usando um script python no QIIME1.9.1. Análise de CAP com base na matriz de dissimilaridade Bray-Curtis foi feito por restringir o tratamento como o fator em RStudio. Análise de TÁXONS foi realizada para determinar se as diferenças de tratamento foram significativas, e o valor de p é mostrado no canto superior direito. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 6: análise utilizando espécies vegetais como fator de restrição entre todos os tipos de amostra. Análise foi realizada para determinar se houve diferenças na composição microbiana Comunidade entre espécies de plantas em todos os tipos de amostra. Ordenação de coordenadas principal e CAP análise de todos os tipos de amostra (endosphere, rizosfera e solo) foram feitos usando uma matriz de dissimilaridade Bray-Curtis. A matriz de dissimilaridade Bray-Curtis foi gerada usando o script Python no QIIME1.9.1. Análise de CAP com base na matriz de dissimilaridade Bray-Curtis foi feito por restringir as espécies de plantas como o fator em RStudio. TÁXONS análise estatística foi realizada para determinar o significado entre espécies de plantas, e o valor de P é mostrado no canto superior direito. Cada símbolo nas figuras representa toda a comunidade microbiana para aquela amostra. n = 18 para cada espécie de todos os tipos de amostra, exceto n = 15 para a mistura de grama de sideoats. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 7: exemplo de análise de CAP usando espécies como fator de restrição para cada tipo de amostra individualmente. Ordenação de coordenadas principal e análise de CAP de cada tipo de amostra (endosphere, rizosfera e solo) usando a matriz de dissimilaridade Bray-Curtis. Cada tipo de amostra foi escasseado 486, 17154 e 8231 leituras por amostra, respectivamente, em endosphere, rizosfera e solo. Espécie foi usado como o fator para restringir a ordenação. TÁXONS análise estatística foi realizada para determinar o significado entre espécies de plantas em cada tipo de amostra, e o valor de p é mostrado no canto superior direito. Cada símbolo na figura representa toda a comunidade microbiana para cada amostra. Tamanho da amostra é n = 29 para cada tipo de amostra, n = 6 para cada espécie de planta em cada tipo de amostra, exceto para a mistura de grama de sideoats (n = 5). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Os métodos descritos neste manuscrito deverão permitir aos cientistas para facilmente entrar no campo de metagenômica de solo e planta. Ao longo dos anos, nós refinaram nossos métodos desde a realização do experimento descrito neste manuscrito. Uma mudança é que agora pre-rotulamos os tubos antes de sair para o campo de amostra. Nosso laboratório utiliza um sistema de código de barras e uma impressora de etiqueta. A impressora de etiqueta não só economiza tempo quando rotulagem tubos, mas também torna tudo mais fácil para controlar e identificar corretamente as amostras sem os caprichos da escrita de mão humana. Outro ponto crítico é que tentar processar o material depois de trazer de volta do campo logo que possível. Nosso objetivo é congelar o solo utilizado para análise de DNA, esterilizar e congelar as raízes e filtrar e congelar a rizosfera dentro de 12 a 36 horas depois de voltar do campo. Os procedimentos de extração de DNA são longos com muitos degraus, particularmente para o solo e da rizosfera, então nós compramos um robô (Kingfisher Flex, ThermoFisher) que minimiza as mãos na hora dos protocolos de extração de DNA, reduz o erro humano que pode ser introduzido, e melhora a consistência na maneira diferentes lotes de solo, raízes ou rizosfera são processados. Ao trabalhar com material vegetal é importante decidir sobre o tipo de raiz para ser estudado ou tomar uma variedade de tipos de raiz de uma "amostra representativa". Manutenção de raízes e folhas no estado congelado quando conduzir as extrações de DNA é importante, porque está assegurando que não haja nenhuma contaminação cruzada entre amostras ao encher-se placas de extração de DNA de 96 poços. Outro fator importante a considerar é o número de repetições deve ser usado quando projetar experimentos de campo e usando um completo randomizados projeto sempre que possível26. Devido à variabilidade de alto campo pode ser necessário ter um grande número de repetições para detectar pequenas diferenças. Finalmente, nossa experiência é essencial para certificar-se que os solos não são demasiado molhados quando escavando as raízes. Se os solos estão saturados de água não só é confuso para trabalhar com, mas também é muito difícil definir a rizosfera e remover o solo das raízes.
Uma modificação que foi feita logo no início durante o desenvolvimento desses métodos foi em vez de tremer os tubos à mão para liberar a rizosfera que nós atualizado para vortexers alimentado por um gerador a gás para facilitar o trabalho no campo e mais padronizada em termos de o tempo e a maneira que cada tubo foi agitado. Uma limitação da abordagem de sequenciamento de amplicon é que a resolução taxonômica dos resultados é muitas vezes limitada e OTUs muitos são conhecidos desconhecidos ou apenas no nível de família ou género. Neste campo de pesquisa está evoluindo rapidamente, por isso é importante estar ciente de abordagens novas e em desenvolvimento, particularmente para análise de dados, que podem melhorar a resolução dos resultados.
Esses protocolos são somente para estudar as bactérias e archaea, não de fungos. O uso de diferentes primers para amplificação permitirá o estudo das comunidades fúngicas, usando o mesmo DNA amostras27,28. Esses métodos não exigem a compra de grandes quantidades de equipamento porque os métodos podem ser simplificados. Os métodos que descrevemos aqui são principalmente para determinar "quem é", mas o campo está a evoluir rapidamente para perguntas importantes sobre a função, que pode ser resolvida usando métodos de sequenciamento de espingarda, isolamento e testar a funcionalidade do micróbios, ou toda microbiana genomas de sequenciamento.
Os resultados representativos destacam as diferenças em comunidades microbianas que podem ser identificadas usando os métodos descritos. Usando uma abordagem de beta-diversidade para a análise de dados22, diferenças de composição foram mostradas entre tipos de amostra. Essas diferença foram claramente observados na maioria dos outros estudos onde endosphere, rizosfera e solo contêm comunidades microbianas original3. O índice de diversidade de Shannon foi calculado para determinar a abundância e a uniformidade das espécies microbianas presentes dentro de cada espécie de planta no endosphere, rizosfera e solo. Como mostrado neste estudo e em muitos outros, diversidade alfa é mais alta no solo, diminuindo ligeiramente na rizosfera e em seguida diminuir significativamente no endosphere3,5,29. Estes resultados indicam que os métodos descritos aqui são adequados para identificar mudanças composicionais no endosphere, rizosfera e solo.
O domínio das proteobactérias é um achado comum em estudos de31,30,endosphere e solo32. Endosphere geralmente tem uma baixa diversidade de espécies microbianas com uma maior abundância relativa as proteobactérias. Este novo destaca que os resultados aqui são representativas de outros achados na literatura. Os efeitos de tratamento neste estudo não foram significativamente diferentes e dois motivos principais para isso podem ser que as diferenças impostas pelos tratamentos não eram grandes o suficiente para gerar variação suficiente para detectar e que esta amostragem foi feita no final da época, quando os campos podem ter tido tempo suficiente para sacar o nitrogênio para níveis semelhantes, que é o que foi medido no final da temporada de crescimento. Em outro estudo utilizando taxas semelhantes de fertilização por um longo período de tempo, apenas relativamente pequenas mudanças na composição da microbiome foram medidos33. Outros estudos mostraram alterações nas comunidades fúngicas e bacterianas devido ao nitrogênio fertilizante34,35.
Espécies de plantas são conhecidos por desempenhar papéis na determinação de suas microbiomes3,32,36 e até mesmo pequenas diferenças na variação de comunidade microbiana tem sido demonstradas entre genótipos de plantas diferentes dentro de um única espécie37. Neste estudo, verificou-se uma diferença significativa na composição da comunidade microbiana entre espécies de plantas. Em todos os tipos de amostra pareceu que switchgrass tinha a composição microbiana mais distinta, mas as diferenças entre as espécies apenas foram estatisticamente significativas no endosphere. Composição da comunidade de rizosfera pode ter se tornado significativa se mais repetições estavam disponíveis para análise.
O campo combinado, laboratório e protocolos analíticos, descritos aqui fornecem um método poderoso para estudar a influência de fatores diferentes como a composição de comunidades microbianas em solos, rizosfera e a endosphere de raízes36. Há uma grande quantidade de trabalho a ser feito na área de estudo microbiomes, particularmente em campos agrícolas. Questões importantes sobre como os rendimentos são alterados por microbiome o solo ainda tem que ser totalmente elucidado. Mesmo as perguntas mais básicas sobre como as rotações de culturas influenciam a microbiome solo, como o sincronismo altera a microbiome, estresse abiótico como altera a microbiome, como tipo de solo interage com estes fatores para alterar a microbiome e se existem micróbios universais em certas culturas ou regiões dos EUA são todas questões abertas. Esses métodos também será útil para estudos epidemiológicos identificar a presença e persistência de bactérias patogénicas e benéficas. Outro horizonte de futuro para esses métodos será para começar a integrar os métodos de DNA descritos aqui com planta e micróbio RNA e dados do metabólito. Melhoria adicional e teste de variáveis mais será importantes para otimização mais desses protocolos.
Os autores não têm nada para divulgar.
O desenvolvimento deste manuscrito é suportado pelo National Science Foundation EPSCoR Center para a raiz e o prêmio de inovação Rhizobiome OIA-1557417. A coleta de dados foi apoiada por fundos da Universidade de Nebraska-Lincoln, pesquisa agrícola e desenvolvimento e por uma concessão de hachura do USDA. Também reconhecemos o apoio do USDA-ARS e apoio foi prestado pela agricultura e comida pesquisa iniciativa competitiva Grant no. 2011-68005-30411 do USDA, Instituto Nacional de alimentos e agricultura para estabelecer e gerenciar esses campos.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Dneasy PowerSoil HTP 96 Kit | Qiagen/MoBio | 12955-4 | Extraction kit for soil and rhizosphere |
Dneasy PowerPlant HTP 96 Kit | Qiagen/MoBio | 13496-4 | Extraction kit for roots |
D-Handle Digging shovel, 101 cm L | Fiskars | 9669 | |
Rapid Tiller, 40 cm L | Truper | 34316 | |
Ziploc Bags, 17.7 cm x 19.5 cm | Ziploc | NA | |
Cooler | Any | NA | |
Wash pan | Any | NA | |
Plastic bucket | Any | NA | |
Gloves (work and lab) | Any | NA | |
20 cm diameter Soil sieve #8, 2360 μm mesh size | Dual Manufacturing Co., Chicago IL | US8-8FS | |
20 cm diameter Soil Sieve #4, 4750 μm mesh size | Dual Manufacturing Co., Chicago IL | US8-4FS | |
portable generator | Honda brand works well | NA | |
Sterile cell strainers 100 μm mesh size | Fisher Scientific | 22-363-549 | |
NaH2PO4·H2O | VWR | 0823 | |
Na2HPO4 | VWR | 0404 | |
Silwet L-77 | Lehman Seeds | VIS-30 | Surfactant |
Autoclaves | Any | NA | |
Drying Oven | Any | NA | |
Scale | Any | Any | |
Bleach | CLOROX - household strength | NA | |
Tween 20 | Any | NA | |
Liquid Nitrogen | Any | NA | |
Dry Ice pellets | Any | NA | |
Ethanol | Any | NA | |
11 cm precision fine point tweezers | Fisher | 17456209 | |
18 cm Straight point specimen forceps | VWR | 82027-436 | |
13.5 cm Pruning Scissors | Fiskars | 9921 | |
2 mL tube | Any | NA | |
15 mL PP conical tube | MIDSCI | C15B | |
50 mL PP conical tube | MIDSCI | C50B | |
Ultrapure water | Millipore-sigma | Milli-Q Integral, Q-POD | |
Qubit 2.0 fluorometer | Invitrogen | Q32866 | |
Qubit dsDNA HS Assay Kit | Invitrogen | Q32854 | For DNA quantification of removed samples |
QuantiFluor dsDNA System | Promega | E2670 | For DNA quantification |
96-Well Black with Clear Flat Bottom Plates | Corning | 3631 | |
pPNA PCR Blocker | PNA Bio | PP01-50 | |
mPNA PCR Blocker | PNA Bio | MP01-50 | |
Genomic DNA from Microbial Mock Community B (Even Low Concentration) v5.1L, for 16s rRNA Gene sequencing | BEI Resources | HM782D | |
Adhesive 8 well-strips for plates | VWR | 89134-434 | |
Stainless steel beads, 3.2 mm dia | Next Advance | SSB32 | |
1 ml Assay block (DNA extraction plate for the Qiagen/MoBio Dneasy PowerPlant HTP Kit) | CoStar | 3959 | |
antistatic PP weighing funnel, size small for soil/rhizosphere | TWD Tradewinds, INC | ASWF1SPK | |
antistatic PP weighing funnel, size x-small for root/leaf | TWD Tradewinds, INC | ASWFXSCS | |
Genie 2 Digital Vortex | Scientific Industries | SI-0236 | |
Vortex adapter for 50 mL tubes | Scientific Industries | SI-H506 | |
Mortar (100 mL) and pestle | Any | NA | |
Metal micro-spatula | VWR | 80071-672 | |
Disposable antistatic microspatulas | VWR | 231-0106 | |
Brown Paper bag 2# (10.95 cm x 6.19 cm x 20 cm) | Duro | 18402 | |
5424 Centrifuge for 2 mL tube | Eppendorf | 22620461 | |
Centrifuge for 96-well plate | Sigma4-16S | 81510 | |
Centrifuge rotor for 50 mL tubes | Sigma4-16S | 12269 - Biosafe | |
KAPA HiFi DNA polymerase | Kapa Biosystems |
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