Method Article
Раскопки корни растений от поля, а также обработки образцов в ризосфере, endosphere и почвы описаны в деталях, включая ДНК извлечения и анализа методов данных. Этот документ предназначен для включения других лабораторий использовать эти методы для исследования почвы, endosphere и microbiomes ризосфере.
Микрофлора исследования растений и почвы становятся все более важными для понимания роли микроорганизмов счетчик производительности в сельском хозяйстве. Эта рукопись предназначен для предоставления сведений о том, как быстро образец почвы, ризосфере и endosphere реплицированных полевых испытаний и анализировать изменения, которые могут произойти в микробных сообществ из-за образец типа, лечение и генотип растений. Эксперимент, используемый для демонстрации этих методов состоит из участков реплицированных поля, содержащие два, чистый, теплый сезон травы (просо заострённая и Бородач Жерара) и низким разнообразие травосмеси (A. Жерара, Sorghastrum поникший, и Bouteloua curtipendula). Вкратце раскопки растений, различные корни вырезать и помещаются в фосфатного буфера и затем потряс собирать ризосфере. Корни были привлечены в лабораторию на льду и поверхности, стерилизованное с отбеливателем и этанола (EtOH). Ризосфере фильтруется и сосредоточены центрифугированием. Выемки грунта вокруг корневого кома из помещаются в пластиковые мешки и принес в лабораторию, где небольшое количество почвы берется для экстракции ДНК. ДНК извлекается из корней, почвы и ризосфере и затем усиливается с праймерами для региона V4 гена 16S рРНК. Ампликонов последовательности, а затем проанализированы с открытым доступом Биоинформатика инструменты. Эти методы позволяют исследователям для тестирования, как многообразие микробных и состав изменяется из-за образец типа, лечение и завод генотипа. Используя эти методы, а также статистические модели, представитель результаты показывают, что существуют значительные различия в микробных сообществ корни, ризосфере и почвы. Представленные здесь методы предоставляют полный набор шагов для как собирать образцы поле, изолировать, извлекать, количественно, усиливают и последовательности ДНК и анализировать многообразие микробных и композиции в реплицированной полевых испытаний.
Микрофлора исследования имеет важные последствия для понимания и манипулирования экосистемных процессах таких питательных Велоспорт, оборот органического вещества и разработки или ингибирование почву патогенов1,2. Эта область исследований также имеет большой потенциал для понимания воздействия микробов почвы на продуктивность естественных растительных сообществ и агроэкосистем. Хотя существует множество исследований, которые были сосредоточены на почве микрофлора в естественных экосистемах, меньше сосредоточились на завод ризосфере и endosphere микробы в агроэкосистемах3. В штате Небраска сельское хозяйство доминирует пейзаж через большие части государства, делая исследования этих почв, где аграрно важные культуры выращиваются жизненно важной темой для исследования. Цель этой методы документа — предоставить стандартный набор протоколов для описания микробов, присутствующих в агроэкосистемах, чтобы определить, как корни растений изменить микробных сообществ в ризосфере и endosphere и в конечном итоге исследователи понимаете функции, которую эти микробы играть в производительности растений и здоровья почвы.
Метод здесь представлены незначительно отличается от методов, используемых другими5 4,в, что этот документ направлен на изучение которых микробы являются исключительно внутри корень и как они отличаются от микробов сразу за пределами корень в ризосфере. Ампликон последовательности, используемое в настоящем исследовании идентифицирует микробной таксонов в образец ДНК и позволяет детективов, чтобы определить, как общины меняется в зависимости от типа образца или лечения. Одним из ключевых различий между этим протоколом и очень подобный протокол, используемый в Лундберг и др. 6 , что вместо sonication, этот протокол использует поверхности стерилизации с отбеливателем и этанола для удаления ризосфере от корней. Другие также использовали поверхности стерилизации эффективно7,8,9,10. Эти методы не являются более выгодным, чем другие методы, но немного отличается. Эти методы являются особенно хорошо подходит для крупных полевых экспериментов, потому что с достаточно людей можно обрабатывать более 150 поле сюжетов в день, который добавляет до приблизительно 450 образцов когда разделена на endosphere, ризосфере и почвы. Эта рукопись подробно описывает методы, используемые для образца в поле, обработки материала в лаборатории, извлекать и последовательности ДНК и предоставляет краткий обзор шагов для анализа полученных данных последовательности.
1. поле Описание сайта
2. сбор и обработка почвы, ризосфере и корневой области образцов
3. обработка поля образцов в лаборатории
4. Подготовка обработанных корня образцов для экстракции ДНК.
5. Добыча ДНК из почвы и ризосфере образцов в 96-луночных формате
6. экстракции ДНК из корня образцов в 96-луночных формате.
7. усиление и секвенирование изолированных ДНК.
Представитель результаты, представленные в этой рукописи из области сайта, создан в университете штата Небраска-Линкольн сельского хозяйства исследований отдела ферме возле МИД в 2012, NE. перед эксперимента, сайт осуществлялось как кукуруза соя вращение . Исследование сайт был расположен на трех различных типов почв, но данные были проанализированы как будто все изменения в свойствах измерений почвы из-за введенных лечения.
На сайте поле содержатся два, чистый, стоит switchgrass (P. заострённая cv свободы) и большой bluestem (A. Жерара), а также низким разнообразие травы смесь, содержащую большой bluestem, indiangrass (S. поникший) и «Butte» sideoats Грама ( B. curtipendula). Три теплый сезон травы участки находились в рандомизированных полный блок дизайн, который был воспроизведен в три раза. Вложенные в трех различных участков были два лечения удобрения азота (N), которые были 56 (N1) и 112 (N2) кг N га-1 прикладной мочевины. В то время микрофлора выборки в конце сезона выращивания, нитрата ppm (среднее ± SD) 8.0 ± 1.1 почвы содержащихся в участки оплодотворенной с 112 кг N га-1 и 6,8 ± 0,7 (mean + SD) нитрат ppm в участках удобренный с 56 кг N га-1. Участки удобряла раз в год. Теплый сезон травы, которую участки были выделены в качестве основных участков (8000 m2) и N лечения были участки Сплит (4000 m2). Большой bluestem был посеян как смесь 50: 50 «Bonanza» и «Золотой жилой» и Indiangrass был посеян как смесь 50: 50 «Разведчик» и «Воин». Участки были посажены в 2012 году, и первое приложение N произошло весной 2013 года.
Почвы и корня выборки была проведена 15 сентября 2014 года. Работа, описанная ниже было проведено на поле, который был создан как Сплит участок рандомизированных дизайна с тремя реплицирует (рис. 1). Среднее последовательности глубины все образцы для endosphere были следующие: 4871 ± 5711 (среднее ± SD), ризосфере: 40726 ± 14684, почвы: 38184 ± 9043. Одним из крупнейших источников вариации в этих экспериментах, используя методы, описанные, является разница в микробных сообществ между типами образца (рис. 2). В этот представительный набор данных ризосфере и почвы, как представляется, будет больше похожи в составе друг к другу, чем endosphere (рисунок 2A). Однако, было также весьма значительные (p = 0,001) различия в состав микробных сообществ ризосфере и почвы (рис. 2B). Общая вариации, приходилось в этих экспериментах, анализируемой образец типа был 26%.
Альфа-разнообразие анализ показал, что микробных сообществ в endosphere были ниже в образце разнообразия по сравнению с почвы и ризосферной (рис. 3). Только существенные различия в разнообразии между трава зверобоя в любом отделении были между образцы endosphere большой bluestem и switchgrass, с switchgrass, имея значительно выше разнообразия видов микроорганизмов (рис. 3). Анализ относительного изобилия (рис. 4) подчеркивает преобладание бактерии по алфавиту следуют актиномицеты во всех типах образца. Почвы и ризосфере также преобладают Acidobacteria и Chloroflexi в то время как endosphere был больше относительное обилие Bacteriodetes.
В этом эксперименте растения выращивались с двумя различное количество N-удобрения, и поэтому мы проанализировали данные, чтобы определить, имеются ли какие-либо эффекты лечения. Эффекты лечения приходилось 12% общей вариации, но не существенно отличались хотя в координации две процедуры выглядят разные (рис. 5). Это подчеркивает важность статистических анализов для этих наборов данных вместо визуального осмотра или качественных решений.
Завод влияние различий в микрофлора тканей растений и почвы были визуализируется с помощью ограниченного метода рукоположения. Статистические различия были определены с помощью ПЕРМАНОВА анализа для проверки ли конкретные переменные, такие как видов, результат в состав существенно различных микробных сообществ между выборками. Когда все типы образцов были проанализированы вместе, очень существенное различие было обнаружено в состав микробных сообществ благодаря видов растений (рис. 6). В этом эксперименте количество вариантов, приходится на виды растений был 6,7%. Наконец каждый образец типа был проанализирован индивидуально определить, какой из типов образца могут быть движущей эффект видов значительное завод. Только в endosphere был там очень существенное различие (p = 0,001) между микробных композиций различных видов растений (рис. 7). В других типах образца видов эффект не был значительным, когда анализируются индивидуально. В endosphere процент вариации из-за вида был 27%, в то время как он был ниже в ризосфере (18%) и почвы (15%). Это далее подчеркивает важность анализа каждого типа ткани индивидуально.
Рисунок 1: пример опытное поле дизайн. Опытное поле дизайн, иллюстрирующие рандомизированных полный блок дизайн в трех экземплярах области сайта, расположенный в университете штата Небраска-Линкольн, Восточной Небраска исследований и расширение центра вблизи мидуса, NE. Полное описание в разделе результаты. N1 является низкой (56 кг N га мочевина-1 ) и N2 (112 кг N га мочевина-1 ) является уровень азота, который был применен. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 2: анализ разнообразия бета, сравнивая микробный состав различных образцов типов, включая endosphere, ризосфере и почвы из выборки многолетние травы в 2014 году. Анализ был проведен с использованием сценария Python в QIIME1.9.1 для производства Bray-Кертис несходство матрицы. Основные координаты анализ (PCoA), основанный на матрице несходство Брей-Кертис был визуализирован в RStudio. PCoA1 и PCoA2 указывают на первый и второй по величине дисперсии, объясняется PCoA анализа. ПЕРМАНОВА статистический анализ проводился для определения значимости между типами образца, и p значение отображается в верхнем правом углу. Каждый символ в цифры представляют собой сообщество микроорганизмов для каждого образца. (A) Endosphere, ризосфере и образец типов почвы были проанализированы вместе. Все 87 образцы были разрежена 486 последовательностей на сэмпл. (B) образцы ризосфере и почвы были проанализированы вместе. Все 59 образцы были разрежена 8231 последовательностями. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 3: альфа разнообразия анализ с использованием индекса Шеннона для каждого вида в ризосфере и почвы и endosphere. Анализ был проведен с использованием сценария Python в QIIME1.9.1. Разрежения было сделано для endosphere, ризосфере и типов почвы образца соответственно с 486, 17154 и 8231 последовательности на сэмпл. Прямоугольники указывают 25 и 75-й процентили (первый и третий квартили). Горизонтальная линия в поле обозначает средний и красный плюс показывает среднее. Усы показывают диапазон данных, исключая выбросы (которые отображаются в виде черных точек), которые упали более чем в 1,5 раза межквартильный диапазон (n = 6 для каждого образца, за исключением для sideoats Грама смесь где n = 5). Шеннон индекс всех пяти видов в endosphere были ниже, чем ризосфере и почвы. Non параметрический Вилкоксон ранга сумма тест был использован для определения значимости между видами и только существенные различия между видами были показаны на верху коробки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 4: относительное изобилие Фила в на уровне почвы endosphere и ризосфере. Были проанализированы образцы для сравнения обилие микробной типы среди различных образцов типов (n = 29 для каждого образца типа). Анализ был проведен с использованием сценария Python в QIIME1.9.1 из OTU таблицы. Различные цвета внутри круговой диаграммы обозначают типы. Процент указывает относительное обилие каждый тип в тип каждого образца. Тип информации была аннотированный с использованием классификатора (RDP) рибосомной проекта базы данных25. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 5: анализ с помощью лечения как сдерживающий фактор между всеми типами образца. Определить, существуют ли различия в состав микробных сообществ между процедурами был проведен канонический анализ анализа основных координаты (CAP). Для каждого лечения N, n = 42 для N1 (56 кг N га-1) и n = 45 для N2 (112 кг N га-1). Матрица несходство Брей-Кертис был создан с помощью скрипта python в QIIME1.9.1. CAP анализ, основанный на матрице несходство Брей-Кертис было сделано путем ограничения лечения как фактор в RStudio. Чтобы определить ли лечение различия значительны, и на правом верхнем углу отображается значение p был проведен ПЕРМАНОВА анализ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 6: анализ с использованием видов растений как сдерживающий фактор между всеми типами образца. Чтобы определить, существуют ли различия в состав микробных между видов растений во всех типах образец был проведен анализ. Основные координаты рукоположения и Кап анализ всех типов образцов (endosphere, ризосфере и почвы) были сделаны с помощью матрицы несходство Брей-Кертис. Матрица несходство Брей-Кертис был создан с помощью скрипта Python в QIIME1.9.1. CAP анализ, основанный на матрице несходство Брей-Кертис было сделано путем ограничения видов растений как фактор в RStudio. ПЕРМАНОВА статистический анализ проводился для определения значимости между видов растений, и P значение отображается в верхнем правом углу. Каждый символ в цифрах представляет сообщество микроорганизмов для этого образца. n = 18 для каждого вида во всех типах образца за исключением n = 15 для sideoats Грама микс. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 7: пример CAP анализа с использованием видов как сдерживающий фактор для каждого образца типа индивидуально. Основные координат координацию и Кап анализ каждого образца типа (endosphere, ризосфере и почвы) с помощью матрицы несходство Брей-Кертис. Каждый образец типа был разрежена 486, 17154 и 8231 чтений на сэмпл соответственно в endosphere, ризосфере и почвы. Вид был использован как фактор затрудняет координацию. ПЕРМАНОВА статистический анализ проводился для определения значимости между видов растений в каждом образце тип, и значение p отображается в верхнем правом углу. Каждый символ на рисунке представляет сообщество микроорганизмов для каждого образца. Это размер выборки n = 29 для каждого типа образца, n = 6 для каждого вида растений в каждый образец типа за исключением Грама смесь sideoats (n = 5). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Методы, описанные в этой рукописи должны позволить ученых легко ввести поле метагеномики почвы и растений. С годами мы уточнили наши методы после проведения эксперимента, описанные в этой рукописи. Одно из изменений является, что мы сейчас предварительно метки трубы перед выходом в поле образец. Наша лаборатория использует систему штрихкодирования и принтер этикеток. Принтер этикеток не только экономит время, когда маркировки труб, но и делает все проще отслеживать и правильно определить образцы без капризов человека почерк. Другой критической точки является, что мы пытаемся обработки материала, после чего он вернулся из поля как можно скорее. Мы стремимся заморозить почва, используемая для анализа ДНК, стерилизовать и заморозить корни и фильтровать и заморозить ризосфере 12 до 36 часов после возвращения из поля. Процедуры экстракции ДНК длительных с много шагов, особенно для почвы и ризосфере, поэтому мы купили робот (Kingfisher Flex, ThermoFisher), который минимизирует руки на время протоколы извлечения дна, уменьшает человеческой ошибки, которые могут быть введены, и улучшает последовательность в пути разные пакеты почвы, корни или ризосфере обрабатываются. При работе с материалом растений важно решить в корневом типе изучаться или принимать различные типы корневых получить «репрезентативной выборки». Корни и листья в замороженном состоянии при проведении экстракции ДНК имеет важное значение, как обеспечить есть нет перекрестного загрязнения между образцами при заполнении пластины извлечения ДНК 96-луночных. Еще один важный фактор, чтобы рассмотреть это количество реплицирует использоваться при проектировании полевых экспериментов и используя полный рандомизированных дизайна там, где это возможно26. Из-за изменчивости высокой поля может быть необходимо иметь большое количество реплицирует обнаружить небольшие различия. Наконец из нашего опыта важно убедиться, что почвы не слишком мокрая, при раскопках корни. Если почва насыщена водой это не только запутанна, чтобы работать с, но это также очень трудно определить ризосфере и устранить почву от корней.
Одно изменение, которое было сделано на раннем этапе в ходе разработки этих методов было вместо пожимая трубки вручную, чтобы освободить ризосфере, которую мы повышен до vortexers, питание от газогенератора для облегчения работы в поле и более стандартизированы по образом, что каждая трубка был взволнован и время. Ограничение ампликон последовательности подхода состоит в том, что таксономический резолюции результаты зачастую ограничен и многие OTUs неизвестных или единственный известный на уровне семьи или рода. Это поле исследований быстро развивается, поэтому очень важно быть в курсе новых и развивающихся подходов, особенно для анализа данных, которые могут повысить разрешение результатов.
Эти протоколы являются только для изучения бактерий и архей, не грибов. Использование различных Праймеры для усиления позволит исследование грибковых общин с использованием же ДНК образцов27,28. Эти методы не требуют приобретения большого количества оборудования, потому что методы могут быть упрощены. Методы, мы опишем здесь в основном для определения «кто там», но поле быстро превращается в задавать важные вопросы о функции, которые могут решаться с помощью методов секвенирования ружье, изоляции и тестирование функциональных возможностей микробы, или последовательности всей микробных геномов.
Представитель результаты подчеркивают различия в микробных сообществ, которые могут быть определены с помощью методов, описанных. С помощью бета разнообразие подход к анализу данных22, были показаны композиционные отличия между типами образца. Эти различия были четко прослеживается в большинстве других исследований, где endosphere, ризосфере и почвы содержат уникальные микробных сообществ3. Шеннон разнообразию индекс рассчитывался определить изобилие и равномерность микробных видов в рамках каждого вида растений в endosphere, ризосфере и почвы. Как показано в этом исследовании и во многих других странах, альфа-разнообразие является самым высоким в почве, слегка уменьшаясь в ризосфере и затем значительно уменьшается в endosphere3,5,29. Эти результаты показывают, что описанные здесь методы подходят для определения изменения в endosphere, ризосфере и почвы.
Преобладание бактерии по алфавиту является общий вывод в исследованиях по31,30,endosphere и почвы32. Endosphere обычно имеет меньше разнообразие видов микроорганизмов с выше относительное обилие бактерии по алфавиту. Это вновь подчеркивает, что результаты здесь являются представитель других выводов в литературе. Эффекты лечения в этом исследовании не были значительно отличается и две основные причины для этого, возможно, что различия введенных лечения не достаточно большой, чтобы генерировать достаточно вариантов для обнаружения и что этой выборки было сделано в конце вегетационный период, когда поля могут имели достаточно времени, чтобы привлечь вниз азота аналогичного уровня, который является то, что было измерено в конце сезона. В другом исследовании с использованием аналогичных оплодотворение ставок в течение более длительного периода времени только сравнительно небольшие изменения в составе микрофлора были измеренных33. Другие исследования показали изменения в грибковых и бактериальных сообществ из-за азотных удобрений34,35.
Видов растений, как известно, играют роль в определении их microbiomes3,,3236 и даже небольшие различия в микробных вариации были продемонстрированы между генотипами различных растений в пределах один вид37. В этом исследовании было обнаружено значительной разницы в состав микробных сообществ между видов растений. Во всех типах образца оказалось что switchgrass наиболее выразительной микробный состав, но различия между видами были только статистически значимой в endosphere. Ризосфере сообщества композиция может стать значительным, если больше реплицирует были доступны для анализа.
Комбинированные области, лаборатории и аналитических протоколов, описанные здесь обеспечивают мощный метод для изучения как различные факторы влияния состава микробных сообществ в почвах и ризосфере, endosphere корни36. Существует много работы предстоит сделать в области изучения microbiomes, особенно в сельскохозяйственных полей. Важные вопросы о как урожайность изменяются, микрофлора почвы еще предстоит полностью выяснены. Даже самые основные вопросы, касающиеся как севооборотов влияние микрофлора почвы, как сроки изменяет микрофлора, как абиотического стресса изменяет микрофлора, как тип почвы взаимодействует с этими факторами изменить микрофлора и есть ли Универсальные микробов в отдельных культур или регионах США являются все открытые вопросы. Эти методы также будет полезным для эпидемиологических исследований для определения присутствия и сохранение патогенных и полезных бактерий. Еще один будущий горизонт для этих методов будет приступить к интеграции ДНК методы, описанные здесь с завода и Микроб РНК и метаболит данных. Дополнительные улучшения и тестирование более переменных будет иметь важное значение для дальнейшей оптимизации этих протоколов.
Авторы не имеют ничего сообщать.
Развитие этой рукописи поддерживается Национальный научный фонд EPSCoR центр для корня и Rhizobiome инновации премии ия-1557417. Сбор данных было поддержано средств от университета Небраска-Линкольн, сельскохозяйственных исследований и разработок и Люк грант от USDA. Мы также признаем поддержку от USDA-ARS и была оказана поддержка сельского хозяйства и продовольствия исследований инициатива конкурентных Грант № 2011-68005-30411 от USDA национального института продовольствия и сельского хозяйства, создавать и управлять этими полями.
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 |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены