Development of the method presented here has been carried out with various sources of funding, including Genome Canada and Genome Quebec, Environment Canada STAGE program and internal NRC funds.

1 16S rRNA gene amplicon Biblioteca Preparação pelo método de fusão <ol><li> Descongele os primers (Atacante, F343-Iona-MIDXX: 5&#39;-CCA TCT CAT CCC TGC GTG TCT CCG AC T CAG XXX XXX XXX XTA CGG RAG GCA GCA G-3 &#39;; reverter, R533-IonP1: 5&#39;-CCT CTC TAT GGG CAG GTG TCG AT A TTA CCG CGG CTG CTG GC-3 &#39;; negrito: adaptadores específicos Ion Torrent, itálico: chave de seqüenciamento para calibrar a intensidade do sinal no início do seqüenciamento prazo; fonte normal: os iniciadores específicos do modelo, X ... X: 10 pb de código de barras, ver Tabela 1 para algumas sequências de código de barras), a mistura principal 2x HotStartTaq Plus e as amostras. Misture bem antes de usar, exceto para a mistura principal que deve ser misturado delicadamente. </li><li> Prepara-se uma mistura de PCR (20 reacções ul) com 0,5 uM de iniciador inverso, 0,4 mg / ml de Albumina de Soro Bovino (BSA) e mistura mestre 1x HotStartTaq Plus. Adicionar 18,5 mL da mistura principal para eada tubo de PCR. </li><li> Adicionar um iniciador directo (0,5 uL, a 20 mM) com um código de barras diferente para cada uma das amostras que serão sequenciadas conjuntamente. Adicionar 1 ml de amostra (1-10 ng / ul) para o tubo de PCR. </li><li> Colocar os tubos num aparelho de PCR e executar o seguinte programa: desnaturação inicial a 95 ° C durante 5 min; 25 ciclos de 95 ° C durante 30 seg, 55 ° C durante 30 seg e 72 ° C durante 45 seg; alongamento final a 72 ° C durante 10 min. Os produtos de PCR podem ser mantidas a 4 ° CO / N ou congeladas até serem utilizadas. </li></ol> 2. Amplicon Purificação, Quantificação e Pooling <ol><li> Preparar um gel de agarose a 2% utilizando as maiores pentes disponível. Adicionam-se 5 ul de corante de carga de gel de 6x para a reacção e carga sobre o gel, que separa cada amostra por um poço vazio. Submeter o gel a 70 V durante 50 min. </li><li> Tire uma foto do gel e cortar as bandas (tamanho esperado em torno de 250 pb: 190 bp produto mais 63 adaptadores pb e códigos de barras), utilizando um bisturi limpo. </li><li&gt; Pesar as bandas excisadas e proceder à extracção e purificação em gel dos produtos de PCR (com, por exemplo, kit Qiaquick Gel Extraction). </li><li> Quantificação de cada produto de PCR com PicoGreen e fazer diluições para se obter uma solução de estoque a 5 x 10 moléculas de 9 / l (cerca de 1 ng / mL). Se algumas amostras mostram uma menor amplificação, ajustar as diluições de uma concentração mais baixa, mantendo em mente que a concentração mais baixa, apropriado para procedimentos subsequentes é de 1,57 x 10 7 moléculas / mL (26 pM). </li><li> Piscina de 10 uL de cada produto de PCR diluídos para obter uma piscina equimolar de amostras. Prepare uma piscina separada para cada uma corrida sequenciamento planejado. Os produtos de PCR reunidos pode ser mantido no congelador, até ser utilizado. </li></ol> 3. Emulsão PCR e seqüenciamento <ol><li> Realizar PCR emulsão: <ol><li> Dilui-se os produtos de PCR combinados para 26 pM num volume de 25 ul. Descongele reagentes de um kit de modelo Ion PGM. </li><li> Prepare a emulsão mix PCR (reagentes fornecidos no kit) em uma capa da PCR e adicionar os produtos de PCR em pool e as partículas esfera (fornecidas) no banco. Misturar bem e inserir-se a mistura em um cartucho de filtro de topo e cuidadosamente com emulsão de óleo (fornecida). </li><li> Lentamente reverter o cartucho de filtro e carga sobre o aparelho PCR emulsão automatizado (por exemplo, Ion One Touch 2 instrumento). Selecione o programa apropriado e iniciar o procedimento. </li></ol></li><li> Depois de a emulsão de PCR automatizado tenha completado, remover o sobrenadante a partir dos tubos de recolha e de recuperar as partículas da esfera na parte inferior dos tubos. Ressuspender as esferas em 100 ul de solução de lavagem (fornecido com o kit) e tomar uma aliquota 2,0 ul para quantificação biblioteca. </li><li> Realizar a quantificação biblioteca. <ol><li> Misturar 100 mL de tampão SSPE (NaCl 150 mM, NaPO4 10 mM, 1 mM de Na 2 EDTA) com 2 ul de adaptador B&#39;-Fam (5&#39;-FAM -CTG AGA CTG CCA AGG CAC ACA GGG GAT AGG-3 &#39;) da sonda e 2 ul de adaptador A-Cy5 (5&#39;-Cy5 -CCA TCT CAT CCC TGC GTG TCT CCG ACT CAG-3&#39;) da sonda. Adicionar 52 ul desta mistura para a aliquota 2,0 ul feita no passo 3.2 e adicionar 2 mL de solução de lavagem (a partir do kit de molde) para as restantes 52 ul como um branco para a quantificação. </li><li> Incubar a 95 ° C durante 2 min, em seguida a 37 ° C durante 2 min. Transferir as misturas em tubos de 1,5 ml. </li><li> Adicionar 1,0 ml de tampão de TEX (Tris 10 mM, EDTA 1 mM, 0,01% de Triton X-100, pH 8,0), misturar e centrifugar a 15.500 xg durante 3 minutos à temperatura ambiente. Remover o sobrenadante e deixar 20 ul em cada tubo. Repita este procedimento de lavagem duas vezes. </li><li> Adicionar 180 mL de tampão TEX, voltar a suspender as partículas peletizadas e transferir para tubos de 500 mL qubit. </li><li> Medida de fluorescência para FAM e Cy5 usando um aparelho Qubit e calcular a relação das esferas positivas de usar a calculadora disponível no site da Ion Comunidade. </li></ol></li><li> Enriquecer o restante das partículas de esfera para as esferas positivas (que contêm ADN amplificado), utilizando um sistema automatizado de enriquecimento (por exemplo, iões One Touch Sistema enriquecimento). <ol><li> Reagentes pipeta nas cavidades apropriadas do previsto tira de 8 poços: Poço 1: partículas esfera do passo 3.2; Bem 2: pré-lavado contas MyOne Streptavidin C1 (13 ul); Bem 3, 4 e 5: solução de lavagem (fornecido no kit de molde); Bem 6: vazio; Bem 7: derretem-off (NaOH 125 mM, 0,1% de Tween 20); Bem 8: vazio. </li><li> Instale uma ponta no braço de pipetagem e um tubo de 0,2 ml para coleta de amostras. Iniciar o instrumento. No final do enriquecimento, adicionar 10 ul de solução (fornecida) neutralização. Os grânulos enriquecidos podem ser mantidas a 4 ° C durante até 15 dias. </li></ol></li><li> Inicializar o instrumento seqüenciamento: <ol><li> Conecte-se ao instrumento de seqüenciamento e preparar um plano de seqüenciamento de execução, especificando os detalhes do sequenciamento de execução. </li><li> Install na solução de lavagem # 2 (fornecido com o kit de sequenciação Ion PGM), a solução de lavagem # 1 (350 ul de NaOH a 100 mM) e a solução tampão de pH automático (fornecido). </li><li> Inicie o procedimento de inicialização e, quando solicitado a adicionar dATP, dGTP dCTP e nucleotídeos dTTP (fornecido) em seus respectivos tubos de 50 ml. Parafuso os tubos na máquina de sequenciamento e continuar o processo de inicialização. Quando a inicialização estiver concluída, iniciar o procedimento de execução imediatamente. </li></ol></li><li> Preparar amostras para seqüenciamento e carregar o chip: <ol><li> Recolher as esferas enriquecidos a partir do passo 3.4, na parte inferior do tubo por centrifugação a 15.500 xg, durante 1,5 min. Retirar o sobrenadante deixando exactamente 3 ul. </li><li> Adicionar 3 mL de iniciador de sequenciação (fornecido no kit de sequenciamento), misture bem, pipetando para cima e para baixo para voltar a suspender as partículas. Incubar a 95 ° C durante 2 min, em seguida a 37 ° C durante 2 min. </li><li> Adicionar 1 ml de polimerase (fornecido), misture bem e incubComeram a TA durante 5 min. Continuar para carregar a mistura da enzima-esfera sobre o chip de sequenciamento dentro de 30 min. </li><li> Durante a incubação, coloque o chip de sequenciamento no sequenciador e executar uma verificação de qualidade dos cavacos. Remover o líquido a partir do chip através de centrifugação e colocar a amostra no chip por pipetando lentamente para baixo a mistura de enzima-esfera (7 mL) e evitar a introdução de bolhas no chip. </li><li> Centrifuga-se o chip de três vezes durante 1 minuto numa microcentrífuga. Altere a orientação do chip em cada centrifugação e misture pipetando para cima e para baixo entre cada execução. </li><li> Coloque o chip no aparelho e começar a correr. </li></ol></li></ol> Análise 4 Básica Dados de Sequência <ol><li> Conecte-se ao servidor de dados de sequenciamento e baixar o arquivo fastq. Crie um arquivo delimitado por tabulação &quot;oligos&quot; contendo o primer eo código de barras da informação (ver exemplo no quadro 1). Faça o download dos arquivos de referência GreenGenes do Motwebsite hur ( <a href="http://www.mothur.org/wiki/Taxonomy_outline">http://www.mothur.org/wiki/Taxonomy_outline</a> ). </li><li> Lançamento Mothur e realizar análises: <ol><li> Converter o arquivo para um fastq fasta e um arquivo de qualidade usando o seguinte comando: fastq.info (fastq = test.fastq) </li><li> Determinar a associação de grupo de cada seqüência e aparar as seqüências usando o seguinte comando: trim.seqs (fasta = test.fasta, oligos = barcode.txt, QFile = test.qual, qwindowaverage = 20, qwindowsize = 50, minlength = 150, keepforward = T) </li><li> As várias opções pode ser modificado de acordo com o rigor pretendido </li><li> Classifique as seqüências na taxonomia GreenGenes usando o seguinte comando: classify.seqs (fasta = test.trim.fasta, method = wang, grupo = test.groups, template = gg_99_otus.fasta, taxonomia = gg_99_otus.tax, corte = 50) </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Sipos, R., 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=Addressing+PCR+biases+in+environmental+microbiology+studies.">Addressing PCR biases in environmental microbiology studies.</a> Methods Mol. Biol. 599, 37-58 (2010).</li><li>Schloss, P. 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=Reducing+the+effects+of+PCR+amplification+and+sequencing+artifacts+on+16S+rRNA-based+studies.">Reducing the effects of PCR amplification and sequencing artifacts on 16S rRNA-based studies.</a> PLoS ONE. 6, e27310 (2011).</li><li>Tringe, S. G., Hugenholtz, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+renaissance+for+the+pioneering+16S+rRNA+gene.">A renaissance for the pioneering 16S rRNA gene.</a> Curr. Opin. Microbiol. 11, 442-446 (2008).</li><li>Margulies, M., 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=Genome+sequencing+in+microfabricated+high-density+picolitre+reactors.">Genome sequencing in microfabricated high-density picolitre reactors.</a> Nature. 437, 376-380 (2005).</li><li>Kuczynski, J., 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=Microbial+community+resemblance+methods+differ+in+their+ability+to+detect+biologically+relevant+patterns.">Microbial community resemblance methods differ in their ability to detect biologically relevant patterns.</a> Nat. Methods. 7, 813-819 (2010).</li><li>Bondici, V. F., 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=Microbial+communities+in+low-permeability,+high+pH+uranium+mine+tailings:+characterization+and+potential+effects.">Microbial communities in low-permeability, high pH uranium mine tailings: characterization and potential effects.</a> J. Appl. Microbiol. 113, 1671-1686 (2013).</li><li>Auffret, M., 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=Impact+of+water+quality+on+the+bacterial+populations+and+off-flavours+in+recirculating+aquaculture+systems.">Impact of water quality on the bacterial populations and off-flavours in recirculating aquaculture systems.</a> FEMS Microbiology Ecology. 84, 235-247 (2013).</li><li>Bell, T. H., Yergeau, E., Juck, D., Whyte, L. G., Greer, C. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alteration+of+microbial+community+structure+affects+diesel+biodegradation+in+an+Arctic+soil.">Alteration of microbial community structure affects diesel biodegradation in an Arctic soil.</a> FEMS Microbiol. Ecol. 85, 51-61 (2013).</li><li>Bell, T. H., 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=Predictable+bacterial+composition+and+hydrocarbon+degradation+in+Arctic+soils+following+diesel+and+nutrient+disturbance.">Predictable bacterial composition and hydrocarbon degradation in Arctic soils following diesel and nutrient disturbance.</a> ISME J. 7, 1200-1210 (2013).</li><li>Yergeau, E., 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=Next-generation+sequencing+of+microbial+communities+in+the+Athabasca+River+and+its+tributaries+in+relation+to+oil+sands+mining+activities.">Next-generation sequencing of microbial communities in the Athabasca River and its tributaries in relation to oil sands mining activities.</a> Appl. Environ. Microbiol. 78, 7626-7637 (2012).</li><li>Yergeau, E., 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=Aerobic+biofilms+grown+from+Athabasca+watershed+sediments+are+inhibited+by+increasing+bituminous+compounds+concentrations.">Aerobic biofilms grown from Athabasca watershed sediments are inhibited by increasing bituminous compounds concentrations.</a> Appl. Environ. Microbiol. 79, 7398-7412 (2013).</li><li>Yergeau, E., 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=Microbial+expression+profiles+in+the+rhizosphere+of+willows+depend+on+soil+contamination.">Microbial expression profiles in the rhizosphere of willows depend on soil contamination.</a> ISME J. 8, 344-358 (2013).</li><li>Deagle, B. E., 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=Quantifying+sequence+proportions+in+a+DNA-based+diet+study+using+Ion+Torrent+amplicon+sequencing:+which+counts+count.">Quantifying sequence proportions in a DNA-based diet study using Ion Torrent amplicon sequencing: which counts count.</a> Mol. Ecol. Resour. 13, 620-633 (2013).</li><li>Milani, C., 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=Assessing+the+fecal+microbiota:+an+optimized+Ion+Torrent+16S+rRNA+gene-based+analysis+protocol.">Assessing the fecal microbiota: an optimized Ion Torrent 16S rRNA gene-based analysis protocol.</a> PLoS ONE. 8, e68739 (2013).</li><li>J&#252;nemann, S., Prior, P., Szczepanowski, R., Harks, I., Ehmke, B., Goesmann, A., Stoye, J., Dag Harmsen, . <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bacterial+community+shift+in+treated+periodontitis+patients+revealed+by+Ion+Torrent+16S+rRNA+gene+amplicon+sequencing.">Bacterial community shift in treated periodontitis patients revealed by Ion Torrent 16S rRNA gene amplicon sequencing.</a> PLoS ONE. 7, e41606 (2012).</li><li>Petrof, E., 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=Stool+substitute+transplant+therapy+for+the+eradication+of+Clostridium+difficile+infection:+'RePOOPulating'+the+gut.">Stool substitute transplant therapy for the eradication of Clostridium difficile infection: 'RePOOPulating' the gut.</a> Microbiome. 1, 3 (2013).</li><li>Whiteley, A. S., 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=Microbial+16S+rRNA+Ion+Tag+and+community+metagenome+sequencing+using+the+Ion+Torrent+(PGM)+Platform.">Microbial 16S rRNA Ion Tag and community metagenome sequencing using the Ion Torrent (PGM) Platform.</a> J. Microbiol. Meth. 91, 80-88 (2012).</li><li>Caporaso, J. G., 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=Ultra-high-throughput+microbial+community+analysis+on+the+Illumina+HiSeq+and+MiSeq+platforms.">Ultra-high-throughput microbial community analysis on the Illumina HiSeq and MiSeq platforms.</a> ISME J. 6, 1621-1624 (2012).</li><li>Kozich, J. J., 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=Development+of+a+dual-index+sequencing+strategy+and+curation+pipeline+for+analyzing+amplicon+sequence+data+on+the+MiSeq+Illumina+sequencing+platform.">Development of a dual-index sequencing strategy and curation pipeline for analyzing amplicon sequence data on the MiSeq Illumina sequencing platform.</a> Appl. Environ. Microbiol. 79, 5112-5120 (2013).</li><li>Hamady, M., 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=Fast+UniFrac:+facilitating+high-throughput+phylogenetic+analyses+of+microbial+communities+including+analysis+of+pyrosequencing+and+PhyloChip+data.">Fast UniFrac: facilitating high-throughput phylogenetic analyses of microbial communities including analysis of pyrosequencing and PhyloChip data.</a> ISME J. 4, 17-27 (2010).</li><li>Quince, C., 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=Removing+noise+from+pyrosequenced+amplicons.">Removing noise from pyrosequenced amplicons.</a> BMC Bioinformatics. 12, 38 (2011).</li><li>Huse, S. M., 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=Ironing+out+the+wrinkles+in+the+rare+biosphere+through+improved+OTU+clustering.">Ironing out the wrinkles in the rare biosphere through improved OTU clustering.</a> Environ. Microbiol. 12, 1889-1898 (2010).</li><li>Edwards, J. E., 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=Characterization+of+the+dynamics+of+initial+bacterial+colonization+of+nonconserved+forage+in+the+bovine+rumen.">Characterization of the dynamics of initial bacterial colonization of nonconserved forage in the bovine rumen.</a> FEMS Microbiol. Ecol. 62, 323-335 (2007).</li><li>Rastogi, G., 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=A+PCR-based+toolbox+for+the+culture-independent+quantification+of+total+bacterial+abundances+in+plant+environments.">A PCR-based toolbox for the culture-independent quantification of total bacterial abundances in plant environments.</a> J. Microbiol. Methods. 83, 127-132 (2010).</li><li>Baker, G. C., 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=Review+and+re-analysis+of+domain-specific+16S+primers.">Review and re-analysis of domain-specific 16S primers.</a> J. Microbiol. Methods. 55, 541-555 (2003).</li><li>Schloss, P. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+alignment+quality,+distance+calculation+method,+sequence+filtering,+and+region+on+the+analysis+of+16S+rRNA+gene-based+studies.">The effects of alignment quality, distance calculation method, sequence filtering, and region on the analysis of 16S rRNA gene-based studies.</a> PLoS Comput. Biol. 6, e1000844 (2010).</li><li>Links, M. G., 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=The+chaperonin-60+universal+target+Is+a+barcode+for+bacteria+that+enables+de+novo+assembly+of+metagenomic+sequence+data.">The chaperonin-60 universal target Is a barcode for bacteria that enables de novo assembly of metagenomic sequence data.</a> PLoS ONE. 7, e49755 (2012).</li><li>Vos, M., 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=Comparison+of+rpoB+and+16S+rRNA+as+markers+in+pyrosequencing+studies+of+bacterial+diversity.">Comparison of rpoB and 16S rRNA as markers in pyrosequencing studies of bacterial diversity.</a> PLoS ONE. 7, e30600 (2012).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

<html> O método aqui apresentado é simples e barato, e deve permitir que muitos laboratórios para acessar o poder de seqüenciamento metagenômica. Embora varia de acordo com a plataforma de sequenciamento utilizado, uma vez que as bibliotecas são construídas é necessário muito pouco hands-on do tempo, com a maior parte do processo que está sendo automatizada. Para a plataforma de sequenciamento utilizado aqui (Ion Torrent PGM), o procedimento completo pode ser realizada dentro de dois dias de trabalho. No momento da escrita (Setembro de 2013), os custos de reagentes relacionados com o exemplo descrito acima foram como se segue: Amplificação por PCR de 36 amostras: $ 25, a purificação do gel e o DNA PicoGreen quantificação de 36 amostras: $ 125, emulsão de PCR para uma amostra amplicão agrupada : US $ 150 e reagentes de seqüenciamento: US $ 250, para um total de US $ 550 ou US $ 15 por amostra ou $ 0,0015 por leitura filtrada qualidade. Este preço não inclui contrato instrumento de serviço, depreciação instrumento, salário técnico e uso de espaço de laboratório. tenda &quot;&gt; Um dos passos mais importantes é o de reunir todos os produtos numa proporção equimolar, com a finalidade de recuperar o número similar de leituras para cada uma das amostras. PicoGreen quantificação foi utilizada aqui, mas outros métodos podem ser apropriados, embora menos exacto (por exemplo, quantificação de UV, à base de gel de quantificação). Mesmo fazendo a quantificação mais precisa e de agrupamento, existe alguma variabilidade do número de leituras por amostra, e, no ensaio típico descrito na Tabela 2, que varia de 4.380 a 32.750 lê, com uma média de 10,338 leituras. Se o processamento de grande número de amostras (mais de 40-50), única coluna de purificação em gel pode ser substituído por purificação em gel em placa ou purificação usando grânulos com um tamanho de corte rigorosas (por exemplo, grânulos AMPure) . Até o momento, a tecnologia de sequenciamento de próxima geração mais utilizado para o gene 16S rRNA é 454 A Ion Torrent tecnologia de sequenciamento utilizado neste protocolo é conceitualmente muito semelhantea 454, e ambas as tecnologias são propensos ao mesmo tipo de erros de sequenciação. Não surpreendentemente, foi demonstrado que a Ion Torrent sequenciamento resultou em resultados de sequenciamento muito semelhantes a 454 seqüenciamento 10. Recentemente, muitos pesquisadores têm explorado o uso da tecnologia Illumina para 16S rRNA amplicon gene seqüenciamento 18,19. Em qualquer caso, seria fácil de adaptar o protocolo corrente para outros sequenciadores de bancada como o Ilumina MiSeq ou a 454 GS Júnior alterando as sequências de iniciadores de fusão para coincidir com os códigos de barras e placas necessárias para estas tecnologias de sequenciação, como no método descrito recentemente para o Ilumina MiSeq 19. Como alternativa, os pesquisadores poderiam seguir os passos 1 e 2 do protocolo detalhado aqui e envie os amplicons reunidos para um centro de sequenciamento onde a emulsão PCR e sequenciamento seria realizada. O gene 16S rRNA leituras foram aparadas e classificados utilizando Mothur, mas muitas outras análises podem ser realizadas emAmplicons do gene 16S rRNA. Por exemplo, beta diversidade pode ser avaliada pelo cálculo das distâncias Unifrac entre cada par de amostra, utilizando o procedimento descrito no <a href="http://unifrac.colorado.edu/">http://unifrac.colorado.edu/</a> 20. Índices de diversidade alfa e número de unidades taxonômicas operacionais de cada amostra pode ser calculada usando ferramentas dentro QIIME como AmpliconNoise 21 ou usando o procedimento descrito por Huse et al. 22 e disponível dentro Mothur. Os iniciadores utilizados aqui amplificado das regiões variáveis ​​3 e 4 a partir do gene de rRNA 16S, mas em muitas outras regiões pode ser alvejado. No presente estudo, os genes de rRNA 16S foram amplificados a partir de material vegetal e a escolha de iniciador foi feito para evitar a amplificação do gene de ARNr 16S cloroplasto 23,24. Há uma grande variedade de outros iniciadores disponíveis, que variam em termos do comprimento do produto, de potência e utilidade taxonómica 25,26. No entanto, em todos os casos 200-400 bp lê do gene 16S rRNA não pode ser classificado de forma confiável em nível de espécie, e as análises são limitados ao gênero e os níveis taxonômicos superiores. Outros genes poderia ser mais apropriado se a informação nível de espécie é necessária, assim como os cpn60 e rpoB genes 27,28. Gotas drásticas futuras no custo do sequenciamento e aumentos no poder de ferramentas de análise pode torná-lo viável para substituir seqüência do gene 16S rRNA por metagenômica espingarda, mas até então seqüência do gene 16S rRNA continua sendo o padrão ouro de microbiologia ambiental.

Sequenciação metagenômico é uma tecnologia poderosa, uma vez que tem como alvo a totalidade da informação genética contida numa amostra ambiental. Existem diferentes sabores de sequenciamento metagenômica, incluindo seqüenciamento shotgun, bibliotecas de grande inserção e amplicon seqüenciamento. Amplicon sequenciação oferece a vantagem de ser relativamente barato, rápido e capaz de produzir leituras de uma região genómica que pode ser geralmente alinhado. Além disso, o fluxo de trabalho para a análise dos dados de sequenciação do amplicon é principalmente padronizado. No entanto, uma vez que é baseada na PCR, que tem todos os preconceitos relacionados com a especificidade incompleta, uma cobertura incompleta e iniciador influencia 1,2, o que torna esta abordagem semi-quantitativa na melhor das hipóteses. Várias regiões do genoma podem ser direcionados para o seqüenciamento amplicon incluindo genes funcionais, mas as opções mais populares são o uso de genes marcadores, tais como o gene 16S rRNA para gerar um perfil da comunidade. Tradicionalmente, 16S rRNA gene amplicon Sequencing foi realizada utilizando técnicas intensivas de trabalho que incluiu a clonagem em E. coli, a colheita de colónias e de extracção do plasmídeo seguido por Sanger de sequenciação nos plasmídeos isolados, e, consequentemente, a maioria dos estudos analisadas menos de 100 clones por amostra. Sequenciamento de próxima geração trouxe dois grandes avanços: a paralelização massiva das reações de sequenciamento e, mais importante, a separação clonal de modelos sem a necessidade de inserir fragmentos de genes em um host. Isso simplificou enormemente o seqüenciamento de amplicons do gene 16S rRNA, que agora está de volta como uma característica de rotina de muitos estudos de microbiologia ambiental, resultando em um &quot;renascimento&quot; para 16rRNA amplicon gene seqüenciamento 3. Desde o advento da Roche 454 seqüenciamento em 2005 4, várias outras tecnologias de sequenciamento de próxima geração têm aparecido no mercado (por exemplo, Illumina, Sólido, PacBio). Mais recentemente, a introdução da sequência de bancadars trouxe para pequenos laboratórios a capacidade de sequenciamento, uma vez exclusivo para os grandes centros de sequenciamento. Cinco máquinas de bancada estão disponíveis atualmente: o 454 GS Junior, a Ion Torrent Pessoal Genome Machine (PGM) e Proton, ea Illumina MiSeq e NextSeq 500 Embora todos estes sequenciadores oferecem menos lê por corrida e menos bases por dólar do que a maioria full- sequenciadores escala, são mais flexíveis, rápidas, e seus baixos custos de aquisição e de execução torna-los acessíveis para pequenos laboratórios acadêmicos. Sequenciadores de bancada são particularmente adequados para o amplicon, genoma pequeno e de baixa complexidade metagenome seqüenciamento em estudos de microbiologia ambiental, porque este tipo de estudos geralmente não requer uma profundidade extrema de seqüenciamento. Por exemplo, é geralmente aceite que a seqüência do gene 16S rRNA estuda o número de leituras por amostra não é primordial, como ~ 1000 lê pode gerar os mesmos padrões como vários milhões de conjuntos de dados lê 5. Dito isto, bancada próxima generatio<html> n sequenciadores ainda geram grandes quantidades de dados de sequência, com rendimentos máximos de ~ 35 Mbp (454 GS Junior), ~ 2 EUR (Ion Torrent PGM), ~ 10-15 EUR (Ion Torrent Proton), ~ 10 EUR (Illumina MiSeq) e ~ 100 EUR (Illumina Próxima Seq 500), que é mais do que suficiente para a maioria dos estudos de microbiologia ambiental. Sequenciamento de próxima geração de amplicons 16S rRNA usando seqüenciadores de bancada foi recentemente aplicado a uma grande variedade de ambientes. Por exemplo, o Ion Torrent PGM tem sido usada para a comunidade análises de rejeitos de minas de urânio que tinham particularmente elevado pH e baixa permeabilidade 6, de sistemas de recirculação de aquicultura 7, de contaminados com hidrocarbonetos solos árticos 8,9, de areias de petróleo de mineração sedimentos afetados e biofilmes do rio Athabasca 10,11, da rizosfera de salgueiros plantadas em solos contaminados 12, dos corpos humanos e animais 13-16 e de digestores anaeróbicos 17. jove_content &quot;&gt; Neste contribuição que detalhe a nossa abordagem para sequenciar fragmentos amplificados do gene 16S rRNA em casa usando uma bancada sequenciador de última geração (o Ion Torrent PGM). Após a extração do DNA, os genes 16S rRNA são amplificados utilizando-level domain primers bacterianos que contêm adaptadores de sequenciação e as sequências originais, específicos de amostragem (códigos de barras). Os produtos de amplificação foram purificados, quantificadas e reunidas numa relação equimolar. As amostras combinadas são então amplificado por clonagem em uma emulsão de PCR e sequenciado. sequências resultantes são analisados ​​utilizando ferramentas da bioinformática publicamente disponíveis ( por exemplo, Mothur).

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="544">
	<tbody>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:271px;">Reagent</td>
			<td style="width:145px;">Company</td>
			<td style="width:128px;">Catalog Number</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:271px;">Ion 314 Chip Kit v2</td>
			<td>Life Technologies</td>
			<td style="width:128px;">4482261</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:271px;">Ion PGM Sequencing 200 Kit v2</td>
			<td>Life Technologies</td>
			<td style="width:128px;">4482006</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:271px;">Ion PGM Template OT2 200 Kit</td>
			<td>Life Technologies</td>
			<td style="width:128px;">4480974</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">HotStarTaq Plus Master Mix Kit</td>
			<td>Qiagen</td>
			<td>203646</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Primers and probes</td>
			<td style="width:145px;">IDT</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Qiaquick Gel Extraction Kit</td>
			<td>Qiagen</td>
			<td>28704</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">BSA 20 mg/ml</td>
			<td>Roche</td>
			<td>10,711,454,001</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Dynabeads MyOne Streptavidin C1</td>
			<td>Life Technologies</td>
			<td>65001</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

next-generation sequencing of 16s ribosomal rna gene amplicons

Uma das principais questões em ecologia microbiana é &quot;Quem está aí?&quot; Esta pergunta pode ser respondida usando várias ferramentas, mas um dos padrões de ouro de longa duração é a seqüência amplicons 16S ribossomal RNA de genes (rRNA) gerados pelo nível de domínio PCR As reacções de amplificação de ADN genómico. Tradicionalmente, esta foi realizada por clonagem e Sanger (eletroforese capilar) sequenciamento de fragmentos amplificados por PCR. O advento do sequenciamento de última geração tem tremendamente simplificada e aumento da profundidade de sequenciamento para o seqüenciamento do gene 16S rRNA. A introdução de seqüenciadores de bancada agora permite que pequenos laboratórios para realizar seu 16S rRNA seqüenciamento em casa em questão de dias. Aqui, uma abordagem para 16S rRNA amplicon gene seqüenciamento usando uma bancada sequenciador de última geração é detalhado. O ADN ambiental é primeiro amplificado através de PCR utilizando os iniciadores que contêm os adaptadores de sequenciação e os códigos de barras. Eles são, em seguida, acoplado a partículas esféricas através da emulsão de PCR. As partículas são loaded num chip descartável e o chip é inserido na máquina de sequenciação após o que a sequenciação é realizada. As sequências são obtidas em formato fastq, filtrada e os códigos de barras são usados ​​para estabelecer a adesão amostra da lê. O filtrado e, em seguida, lê binned são analisados ​​utilizando ferramentas disponíveis publicamente. Uma análise exemplo, onde as leituras foram classificadas com um algoritmo de descoberta taxonomia dentro do pacote de software Mothur é dado. O método descrito aqui é simples, barato e simples e deve ajudar laboratórios menores para tirar proveito da revolução genômica em curso.

Após purificação em gel, com 25 ciclos de amplificação por PCR, os produtos de amplificação são geralmente numa concentração de 0,2-10,0 ng em 50 ul de água. Isto pode variar amplamente, dependendo da concentração de DNA de partida, o tipo de amostra e o kit de purificação utilizado. Recomenda-se para manter o número de ciclos de PCR para o mais baixo possível para evitar a formação de quimeras e diminuir vieses amplificação, tendo em conta que todas as amostras devem ser amplificados utilizando o mesmo número de ciclos. Para minimizar o número de leituras e policlonal esferas vazias e maximizar o número de leituras, o rácio Qubit deve situar-se entre 0,1 e 0,3 e a fluorescência de FAM deve ser acima de 200 Usando um chip 314 de um Ion Torrent PGM, a produção média é de cerca 0,3-0,5 M de boa qualidade lê depois da filtragem dos resultados em Mothur. Tabela 2 apresenta a composição típica do número de leituras após cada passo do processo para uma corrida contendo 36 environ multiplexadoamostras mentais amplificado com primers visando região V3-4 dos 16S e analisados ​​utilizando Mothur. Em Mothur, o procedimento trim.seqs gerar um arquivo &quot;* .trim.fasta&quot; contendo as sequências que passaram os filtros de qualidade e um &quot;* .scrap.fasta&quot; que contém as seqüências que não passar pelos filtros de qualidade, juntamente com a razão para rejeição no cabeçalho de sequência. Quando fornecido com códigos de barras no arquivo &quot;oligos&quot;, este comando também irá gerar um arquivo &quot;* .Grupos&quot; que contém a associação de grupo de cada seqüência com base na seqüência de código de barras. O procedimento classify.seqs gera um &quot;.tax.summary&quot;, que pode ser aberto no Excel. Este arquivo contém o resumo da afiliação taxonômica (em linhas) para cada uma das amostras (em colunas). Este arquivo pode ser usado para análises estatísticas jusante e visualizar a composição da comunidade em vários níveis taxonômicos. O arquivo &quot;.taxonomy&quot; contém o taxonômico detalhadofiliação para cada sequência. A composição média comunidade ao nível filo / classe em todas as 36 amostras é mostrado na Figura 1. <img alt="Figura 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51709/51709fig1highres.jpg" width="500" /> Figura 1 Composição média comunitária em nível filo / aula em todas as amostras. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="248"><colgroup><col /><col /><col /></colgroup><tbody><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:64px;"> para a frente </td><td style="width:139px;"> TACGGRAGGCAGCAG </td><td style="width:47px;"></td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> CTAAGGTAAC </td><td> Sample01 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> TAAGGAGAAC </td><td> Sample02 </td></tr><tr height = &quot;20&quot;&gt; <td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> AAGAGGATTC </td><td> Sample03 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> TACCAAGATC </td><td> Sample04 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> CAGAAGGAAC </td><td> Sample05 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> CTGCAAGTTC </td><td> Sample06 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> TTCGTGATTC </td><td> Sample07 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> TTCCGATAAC </td><td> Sample08 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> TGAGCGGAAC </td><td> Sample09 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;"> código de barras </td><td> CTGACCGAAC </td><td> Sample10 </td></tr></tbody></table> Tabela 1 Exemplo de arquivo &quot;oligos&quot; para uso em Mothur. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="660"><colgroup><col /><col /><col /><col /></colgroup><tbody><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:363px;"></td><td style="width:67px;"> # De leituras </td><td style="width:123px;"> % Do passo anterior </td><td style="width:107px;"> Médio. por amostra </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:363px;"> Número de poços </td><td align="center"> 1262519 </td><td> - </td><td align="center"> 35070 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:363px;"> Wells com miçangas </td><td align="center"> 1114108 </td><td align="center"> 88,20% </td><td align="center"> 30947 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:363px;"> Contas com modelos </td><td align="center"> 1112746 </td><td align="center"> 99,90% </td><td align="center"> 30910 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:363px;"> Contas monoclonais </td><td align="center"> 826805 </td><td align="center"> 74,30% </td><td align="center"> 22967 </td></tr><tr height="20"><td height="20" style="height:20px;width:363px;"> Boa qualidade lê (saída do sequenciador) </td><td align="center"> 782204 </td><td align="center"> 94,60% </td><td align="center"> 21728 </td></tr><tr height="40"><td height="40" style="height:40px;width:363px;"> Passe Mothur filtros (min. Média. Índice de qualidade de 20 sobre uma janela 50pb, min. Comprimento de 150bp) </td><td align="center"> 372168 </td><td align="center"> 47,60% </td><td align="center"> 10338 </td></tr><tr height="40"><td height="40" style="height:40px;width:363px;"> Classificadas no nível de filo em GreenGenes (50% limite de confiança) </td><td align="center"> 342171 </td><td align="center"> 91.90% </td><td align="center"> 9505 </td></tr><tr height="40"><td height="40" style="height:40px;width:363px;"> Classificadas no nível de família em GreenGenes (50% limite de confiança) </td><td align="center"> 316512 </td><td align="center"> 92,50% </td><td align="center"> 8792 </td></tr><tr height="40"><td height="40" style="height:40px;width:363px;"> Classificadas no nível de gênero em GreenGenes (50% limite de confiança) </td><td align="center"> 289899 </td><td align="center"> 91,60% </td><td align="center"> 8053 </td></tr></tbody></table> Tabela 2 Número de leituras produzido a partir de uma corrida típica de 36 amostras ambientais multiplexados em um Ion Torrent 314 chips.

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Next-generation Sequencing of 16S Ribosomal RNA Gene Amplicons

Characterizing microbial community has been a longstanding goal in environmental microbiology. Next-generation sequencing methods now allow for the characterization of microbial communities at an unprecedented depth with minimal cost and labor. We detail here our approach to sequence bacterial 16S ribosomal RNA genes using a benchtop sequencer.

O sequenciamento de próxima geração de 16S RNA ribossomal Gene amplicons

One of the major questions in microbial ecology is &#8220;who is there?&#8221; This question can be answered using various tools, but one of the ...

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Research

JoVE Journal

Biology

83.2K visualizações.  National Research Council Canada. Characterizing microbial community has been a longstanding goal in environmental microbiology. Next-generation sequencing methods now allow for the characterization of microbial communities at an unprecedented depth with minimal cost and labor. We detail here our approach to sequence bacterial 16S ribosomal RNA genes using a benchtop sequencer. 

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Fluorescence-microscopy Screening and Next-generation Sequencing: Useful Tools for the Identification of Genes Involved in Organelle Integrity

This protocol describes a fluorescence microscope-based screening of Arabidopsis seedlings and describes how to map recessive mutations that alter the subcellular distribution of a specific tagged fluorescent marker in the secretory pathway. Arabidopsis is a powerful biological model for genetic studies because of its genome size, generation time, and conservation of molecular mechanisms among kingdoms. The array genotyping as an approach to map the mutation in alternative to the traditional method based on molecular markers is advantageous because it is relatively faster and may allow the mapping of several mutants in a really short time frame. This method allows the identification of proteins that can influence the integrity of any organelle in plants. Here, as an example, we propose a screen to map genes important for the integrity of the endoplasmic reticulum (ER). Our approach, however, can be easily extended to other plant cell organelles (for example see1,2), and thus represents an important step toward understanding the molecular basis governing other subcellular structures.

A fundamental quest in cell biology is to define the mechanisms that underlie the identity of the organelles that make eukaryotic cells. Here we propose a method to identify the genes responsible for the morphological and functional integrity of plant organelles using fluorescence microscopy and next-generation sequencing tools.

Microscopia de fluorescência de Triagem e seqüenciamento da próxima geração: Ferramentas úteis para a identificação de genes envolvidos na integridade das Organelas

This protocol describes a fluorescence microscope-based screening of Arabidopsis seedlings and describes how to map recessive mutations that alter the ...

Biologia

Depletion of Ribosomal RNA for Mosquito Gut Metagenomic RNA-seq

The mosquito gut accommodates dynamic microbial communities across different stages of the insect's life cycle. Characterization of the genetic capacity and functionality of the gut community will provide insight into the effects of gut microbiota on mosquito life traits. Metagenomic RNA-Seq has become an important tool to analyze transcriptomes from various microbes present in a microbial community. Messenger RNA usually comprises only 1-3% of total RNA, while rRNA constitutes approximately 90%. It is challenging to enrich messenger RNA from a metagenomic microbial RNA sample because most prokaryotic mRNA species lack stable poly(A) tails. This prevents oligo d(T) mediated mRNA isolation. Here, we describe a protocol that employs sample derived rRNA capture probes to remove rRNA from a metagenomic total RNA sample. To begin, both mosquito and microbial small and large subunit rRNA fragments are amplified from a metagenomic community DNA sample. Then, the community specific biotinylated antisense ribosomal RNA probes are synthesized in vitro using T7 RNA polymerase. The biotinylated rRNA probes are hybridized to the total RNA. The hybrids are captured by streptavidin-coated beads and removed from the total RNA. This subtraction-based protocol efficiently removes both mosquito and microbial rRNA from the total RNA sample. The mRNA enriched sample is further processed for RNA amplification and RNA-Seq.

A ribosomal RNA (rRNA) depletion protocol was developed to enrich messenger RNA (mRNA) for RNA-seq of the mosquito gut metatranscriptome. Sample specific rRNA probes, which were used to remove rRNA via subtraction, were created from the mosquito and its gut microbes. Performance of the protocol can result in the removal of approximately 90-99% of rRNA.

Esgotamento de RNA ribossômico para metagenomico Gut Mosquito RNA-seq

The mosquito gut accommodates dynamic microbial communities across different stages of the insect's life cycle. Characterization of the genetic capacity ...

Targeted DNA Methylation Analysis by Next-generation Sequencing

The role of epigenetic processes in the control of gene expression has been known for a number of years. DNA methylation at cytosine residues is of particular interest for epigenetic studies as it has been demonstrated to be both a long lasting and a dynamic regulator of gene expression. Efforts to examine epigenetic changes in health and disease have been hindered by the lack of high-throughput, quantitatively accurate methods. With the advent and popularization of next-generation sequencing (NGS) technologies, these tools are now being applied to epigenomics in addition to existing genomic and transcriptomic methodologies. For epigenetic investigations of cytosine methylation where regions of interest, such as specific gene promoters or CpG islands, have been identified and there is a need to examine significant numbers of samples with high quantitative accuracy, we have developed a method called Bisulfite Amplicon Sequencing (BSAS). This method combines bisulfite conversion with targeted amplification of regions of interest, transposome-mediated library construction and benchtop NGS. BSAS offers a rapid and efficient method for analysis of up to 10 kb of targeted regions in up to 96 samples at a time that can be performed by most research groups with basic molecular biology skills. The results provide absolute quantitation of cytosine methylation with base specificity. BSAS can be applied to any genomic region from any DNA source. This method is useful for hypothesis testing studies of target regions of interest as well as confirmation of regions identified in genome-wide methylation analyses such as whole genome bisulfite sequencing, reduced representation bisulfite sequencing, and methylated DNA immunoprecipitation sequencing.

Bisulfite amplicon sequencing (BSAS) is a method for quantifying cytosine methylation in targeted genomic regions of interest. This method uses bisulfite conversion paired with PCR amplification of target regions prior to next-generation sequencing to produce absolute quantitation of DNA methylation at a base-specific level.

Alvejado DNA análise de metilação por Sequenciação de próxima geração

The role of epigenetic processes in the control of gene expression has been known for a number of years. DNA methylation at cytosine residues is of ...

Amplification, Next-generation Sequencing, and Genomic DNA Mapping of Retroviral Integration Sites

Retroviruses exhibit signature integration preferences on both the local and global scales. Here, we present a detailed protocol for (1) generation of diverse libraries of retroviral integration sites using ligation-mediated PCR (LM-PCR) amplification and next-generation sequencing (NGS), (2) mapping the genomic location of each virus-host junction using BEDTools, and (3) analyzing the data for statistical relevance. Genomic DNA extracted from infected cells is fragmented by digestion with restriction enzymes or by sonication. After suitable DNA end-repair, double-stranded linkers are ligated onto the DNA ends, and semi-nested PCR is conducted using primers complementary to both the long terminal repeat (LTR) end of the virus and the ligated linker DNA. The PCR primers carry sequences required for DNA clustering during NGS, negating the requirement for separate adapter ligation. Quality control (QC) is conducted to assess DNA fragment size distribution and adapter DNA incorporation prior to NGS. Sequence output files are filtered for LTR-containing reads, and the sequences defining the LTR and the linker are cropped away. Trimmed host cell sequences are mapped to a reference genome using BLAT and are filtered for minimally 97% identity to a unique point in the reference genome. Unique integration sites are scrutinized for adjacent nucleotide (nt) sequence and distribution relative to various genomic features. Using this protocol, integration site libraries of high complexity can be constructed from genomic DNA in three days. The entire protocol that encompasses exogenous viral infection of susceptible tissue culture cells to integration site analysis can therefore be conducted in approximately one to two weeks. Recent applications of this technology pertain to longitudinal analysis of integration sites from HIV-infected patients.

We describe a protocol for amplifying retroviral integration sites from the genomic DNA of infected cells, sequencing the amplified virus-host junctions, and then mapping these sequences to a reference genome. We also describe techniques to quantify the distribution of integration sites relative to various genomic annotations using BEDTools.

Amplificação, sequenciamento de próxima geração, e Genomic DNA Mapeamento das retrovirais Integração Sites

Retroviruses exhibit signature integration preferences on both the local and global scales. Here, we present a detailed protocol for (1) generation of ...

Efficient Nucleic Acid Extraction and 16S rRNA Gene Sequencing for Bacterial Community Characterization

There is a growing appreciation for the role of microbial communities as critical modulators of human health and disease. High throughput sequencing technologies have allowed for the rapid and efficient characterization of bacterial communities using 16S rRNA gene sequencing from a variety of sources. Although readily available tools for 16S rRNA sequence analysis have standardized computational workflows, sample processing for DNA extraction remains a continued source of variability across studies. Here we describe an efficient, robust, and cost effective method for extracting nucleic acid from swabs. We also delineate downstream methods for 16S rRNA gene sequencing, including generation of sequencing libraries, data quality control, and sequence analysis. The workflow can accommodate multiple samples types, including stool and swabs collected from a variety of anatomical locations and host species. Additionally, recovered DNA and RNA can be separated and used for other applications, including whole genome sequencing or RNA-seq. The method described allows for a common processing approach for multiple sample types and accommodates downstream analysis of genomic, metagenomic and transcriptional information.

We describe an efficient, robust, and cost effective method for extracting nucleic acid from swabs for characterization of bacterial communities using 16S rRNA gene amplicon sequencing. The method allows for a common processing approach for multiple sample types and accommodates a number of downstream analytic processes.

Eficiente de Ácido Nucleico Extração e sequenciamento genético 16S rRNA para Bacteriana Comunidade Caracterização

There is a growing appreciation for the role of microbial communities as critical modulators of human health and disease. High throughput sequencing ...

Targeted RNA Sequencing Assay to Characterize Gene Expression and Genomic Alterations

RNA sequencing (RNAseq) is a versatile method that can be utilized to detect and characterize gene expression, mutations, gene fusions, and noncoding RNAs. Standard RNAseq requires 30 - 100 million sequencing reads and can include multiple RNA products such as mRNA and noncoding RNAs. We demonstrate how targeted RNAseq (capture) permits a focused study on selected RNA products using a desktop sequencer. RNAseq capture can characterize unannotated, low, or transiently expressed transcripts that may otherwise be missed using traditional RNAseq methods. Here we describe the extraction of RNA from cell lines, ribosomal RNA depletion, cDNA synthesis, preparation of barcoded libraries, hybridization and capture of targeted transcripts and multiplex sequencing on a desktop sequencer. We also outline the computational analysis pipeline, which includes quality control assessment, alignment, fusion detection, gene expression quantification and identification of single nucleotide variants. This assay allows for targeted transcript sequencing to characterize gene expression, gene fusions, and mutations.

We describe a targeted RNA sequencing-based method that includes preparation of indexed cDNA libraries, hybridization and capture with custom probes and data analysis to interrogate selected transcripts for gene expression, mutations, and gene fusions. Targeted RNAseq permits cost-effective, rapid evaluation of selected transcripts on a desktop sequencer.

Targeted RNA Sequenciação Ensaio para Caracterizar expressão gênica e genômica Alterações

RNA sequencing (RNAseq) is a versatile method that can be utilized to detect and characterize gene expression, mutations, gene fusions, and noncoding ...

Guided Protocol for Fecal Microbial Characterization by 16S rRNA-Amplicon Sequencing

The human intestinal microbiome plays a central role in protecting cells from injury, in processing energy and nutrients, and in promoting immunity. Deviations from what is considered a healthy microbiota composition (dysbiosis) may impair vital functions leading to pathologic conditions. Recent and ongoing research efforts have been directed toward the characterization of associations between microbial composition and human health and disease.
Advances in high-throughput sequencing technologies enable characterization of the gut microbial composition. These methods include 16S rRNA-amplicon sequencing and shotgun sequencing. 16S rRNA-amplicon sequencing is used to profile taxonomical composition, while shotgun sequencing provides additional information about gene predictions and functional annotation. An advantage in using a targeted sequencing method of the 16S rRNA gene variable region is its substantially lower cost compared to shotgun sequencing. Sequence differences in the 16S rRNA gene are used as a microbial fingerprint to identify and quantify different taxa within an individual sample.
Major international efforts have enlisted standards for 16S rRNA-amplicon sequencing. However, several studies report a common source of variation caused by batch effect. To minimize this effect, uniformed protocols for sample collection, processing, and sequencing must be implemented. This protocol proposes the integration of broadly used protocols starting from fecal sample collection to data analyses. This protocol includes a column-free, direct-PCR approach that enables simultaneous handling and DNA extraction of large numbers of fecal samples, along with PCR amplification of the V4 region. In addition, the protocol describes the analysis pipeline and provides a script using the latest version of QIIME (QIIME 2 version 2017.7.0 and DADA2). This step-by-step protocol is aimed to guide those interested in initiating the use of 16S rRNA-amplicon sequencing in a robust, reproductive, easy to use, detailed way.

This manuscript describes a detailed standardized protocol of high-throughput 16S rRNA-amplicon sequencing. The protocol introduces an integrated, uniformed, feasible, and inexpensive protocol starting from fecal sample collection through data analyses. This protocol enables analysis of large numbers of samples with rigorous standards and several controls.

Protocolo guiado para caracterização microbiana Fecal de 16S rRNA-Amplicon sequenciação

The human intestinal microbiome plays a central role in protecting cells from injury, in processing energy and nutrients, and in promoting immunity. ...

Interactome-Seq: A Protocol for Domainome Library Construction, Validation and Selection by Phage Display and Next Generation Sequencing

Folding reporters are proteins with easily identifiable phenotypes, such as antibiotic resistance, whose folding and function is compromised when fused to poorly folding proteins or random open reading frames. We have developed a strategy where, by using TEM-1 &#946;-lactamase (the enzyme conferring ampicillin resistance) on a genomic scale, we can select collections of correctly folded protein domains from the coding portion of the DNA of any intronless genome. The protein fragments obtained by this approach, the so called &#34;domainome&#34;, will be well expressed and soluble, making them suitable for structural/functional studies.
By cloning and displaying the &#34;domainome&#34; directly in a phage display system, we have showed that it is possible to select specific protein domains with the desired binding properties (e.g., to other proteins or to antibodies), thus providing essential experimental information for gene annotation or antigen identification.
The identification of the most enriched clones in a selected polyclonal population can be achieved by using novel next-generation sequencing technologies (NGS). For these reasons, we introduce deep sequencing analysis of the library itself and the selection outputs to provide complete information on diversity, abundance and precise mapping of each of the selected fragment. The protocols presented here show the key steps for library construction, characterization, and validation.

The protocols described allow the construction, characterization and selection (against the target of choice) of a &#34;domainome&#34; library made from any DNA source. This is achieved by a research pipeline that combines different technologies: phage display, a folding reporter and next generation sequencing with a web tool for data analysis.

Interactome-Seq: Um protocolo para a construção da biblioteca de Domainome, a validação e a seleção por Phage Display e a próxima geração de sequenciamento

Folding reporters are proteins with easily identifiable phenotypes, such as antibiotic resistance, whose folding and function is compromised when fused to ...

Tick Microbiome Characterization by Next-Generation 16S rRNA Amplicon Sequencing

In recent decades, vector-borne diseases have re-emerged and expanded at alarming rates, causing considerable morbidity and mortality worldwide. Effective and widely available vaccines are lacking for a majority of these diseases, necessitating the development of novel disease mitigation strategies. To this end, a promising avenue of disease control involves targeting the vector microbiome, the community of microbes inhabiting the vector. The vector microbiome plays a pivotal role in pathogen dynamics, and manipulations of the microbiome have led to reduced vector abundance or pathogen transmission for a handful of vector-borne diseases. However, translating these findings into disease control applications requires a thorough understanding of vector microbial ecology, historically limited by insufficient technology in this field. The advent of next-generation sequencing approaches has enabled rapid, highly parallel sequencing of diverse microbial communities. Targeting the highly-conserved 16S rRNA gene has facilitated characterizations of microbes present within vectors under varying ecological and experimental conditions. This technique involves amplification of the 16S rRNA gene, sample barcoding via PCR, loading samples onto a flow cell for sequencing, and bioinformatics approaches to match sequence data with phylogenetic information. Species or genus-level identification for a high number of replicates can typically be achieved through this approach, thus circumventing challenges of low detection, resolution, and output from traditional culturing, microscopy, or histological staining techniques. Therefore, this method is well-suited for characterizing vector microbes under diverse conditions but cannot currently provide information on microbial function, location within the vector, or response to antibiotic treatment. Overall, 16S next-generation sequencing is a powerful technique for better understanding the identity and role of vector microbes in disease dynamics.

Here we present a next-generation sequencing protocol for 16S rRNA sequencing which enables identification and characterization of microbial communities within vectors. This method involves DNA extraction, amplification and barcoding of samples through PCR, sequencing on a flow-cell, and bioinformatics to match sequence data to phylogenetic information.

Caracterização de Microbiome carrapato de próxima geração 16S rRNA Amplicon sequenciação

In recent decades, vector-borne diseases have re-emerged and expanded at alarming rates, causing considerable morbidity and mortality worldwide. Effective ...

Microbiota Analysis Using Two-step PCR and Next-generation 16S rRNA Gene Sequencing

The human gut is colonized by trillions of bacteria that support physiologic functions such as food metabolism, energy harvesting, and regulation of the immune system. Perturbation of the healthy gut microbiome has been suggested to play a role in the development of inflammatory diseases, including multiple sclerosis (MS). Environmental and genetic factors can influence the composition of the microbiome; therefore, identification of microbial communities linked with a disease phenotype has become the first step towards defining the microbiome&#8217;s role in health and disease. Use of 16S rRNA metagenomic sequencing for profiling bacterial community has helped in advancing microbiome research. Despite its wide use, there is no uniform protocol for 16S rRNA-based taxonomic profiling analysis. Another limitation is the low resolution of taxonomic assignment due to technical difficulties such as smaller sequencing reads, as well as use of only forward (R1) reads in the final analysis due to low quality of reverse (R2) reads. There is need for a simplified method with high resolution to characterize bacterial diversity in a given biospecimen. Advancements in sequencing technology with the ability to sequence longer reads at high resolution have helped to overcome some of these challenges. Present sequencing technology combined with a publicly available metagenomic analysis pipeline such as R-based Divisive Amplicon Denoising Algorithm-2 (DADA2) has helped advance microbial profiling at high resolution, as DADA2 can assign sequence at the genus and species levels. Described here is a guide for performing bacterial profiling using two-step amplification of the V3-V4 region of the 16S rRNA gene, followed by analysis using freely available analysis tools (i.e., DADA2, Phyloseq, and METAGENassist). It is believed that this simple and complete workflow will serve as an excellent tool for researchers interested in performing microbiome profiling studies.

Described here is a simplified standard operating procedure for microbiome profiling using 16S rRNA metagenomic sequencing and analysis using freely available tools. This protocol will help researchers who are new to the microbiome field as well as those requiring updates on methods to achieve bacterial profiling at a higher resolution.

Análise de microbiota usando PCR de duas etapas e sequenciamento do gene 16S rRNA de próxima geração

The human gut is colonized by trillions of bacteria that support physiologic functions such as food metabolism, energy harvesting, and regulation of the ...