Divergencia de la microbiota radicular en diferentes hábitats basada en redes de correlación ponderadas

Resumen

Se aplicó el análisis de redes para evaluar la asociación de varias comunidades microbianas ecológicas, como el suelo, el agua y la rizosfera. Aquí se presenta un protocolo sobre cómo usar el algoritmo WGCNA para analizar diferentes redes de co-ocurrencia que pueden ocurrir en las comunidades microbianas debido a diferentes entornos ecológicos.

Resumen

El microbioma radicular juega un papel importante en el crecimiento de las plantas y la adaptación ambiental. El análisis de redes es una herramienta importante para estudiar las comunidades, que pueden explorar eficazmente la relación de interacción o el modelo de co-ocurrencia de diferentes especies microbianas en diferentes entornos. El propósito de este manuscrito es proporcionar detalles sobre cómo utilizar el algoritmo de red de correlación ponderada para analizar diferentes redes de co-ocurrencia que pueden ocurrir en comunidades microbianas debido a diferentes entornos ecológicos. Todo el análisis del experimento se realiza en el paquete WGCNA. WGCNA es un paquete R para el análisis de redes de correlación ponderada. Los datos experimentales utilizados para demostrar estos métodos fueron datos de la comunidad microbiana de la base de datos NCBI (Centro Nacional de Información Biotecnológica) para tres nichos del sistema radicular del arroz (Oryza sativa). Utilizamos el algoritmo de red de correlación ponderada para construir redes de coabundancia de comunidad microbiana en cada uno de los tres nichos. Luego, se identificaron redes diferenciales de coabundancia entre el suelo de endosfera, rizóplano y rizosfera. Además, los géneros centrales en la red se obtuvieron mediante el paquete "WGCNA", que desempeña un importante papel regulado en las funciones de red. Estos métodos permiten a los investigadores analizar la respuesta de la red microbiana a la perturbación ambiental y verificar diferentes teorías de respuesta ecológica microbiana. Los resultados de estos métodos muestran que las importantes redes microbianas diferenciales identificadas en la endosfera, el rizóplano y la rizosfera del suelo del arroz.

Introducción

La investigación del microbioma tiene implicaciones importantes para la comprensión y manipulación de los procesos de los^{ecosistemas 1,2}. Las poblaciones microbianas están interconectadas por redes ecológicas que interactúan, cuyas características pueden afectar la respuesta de los microorganismos a los cambios ambientales^3,4. Además, las propiedades de estas redes afectan a la estabilidad de las comunidades microbianas, y están estrechamente asociadas con la función del suelo⁵. El análisis de redes de correlación de genes ponde....

Protocolo

1. Descarga de datos

1. Descargue los datos de la adhesión PRJNA386367 de la base de datos ncbi. A partir de los datos de la adhesión PRJNA386367, seleccione los datos del microbioma de rizosfera, rizóplano y endosfera de plantas de arroz cultivadas durante 14 semanas en un campo de arroz sumergido en Arbuckle, California, en 2014.
   NOTA: Los datos del microbioma de rizosfera, rizóplano y endosfera fueron presentados por la tabla de OTU en la adhesión PRJNA386367.

2. Determinación óptima del valor de potencia

NOTA: El paquete WGCNA contiene todos los siguientes parámetros funcionales. WGCNA es un paq....

Resultados

Los resultados representativos de este artículo se descargaron de los datos del microbioma de raíz de arroz Abaker de California 2014 en la base de datos NCBI (PRJNA386367)⁹. Los datos incluyen muestras de rizosfera, rizóplano y microbioma de endosfera de plantas de arroz cultivadas durante 14 semanas en un campo de arroz sumergido. Utilizamos el algoritmo WGCNA para seleccionar el valor de potencia que satisfacía las tres redes que estaban cerca de la red libre de escala (

Discusión

Las redes de correlación se han utilizado cada vez más en aplicaciones bioinformáticas. WGCNA es un método de biología de sistemas para el análisis descriptivo de las relaciones entre varios elementos de un sistema biológico¹². El paquete de software R se utilizó en trabajos anteriores sobre WGCNA^13,14,15. El paquete incluye funciones para la construcción de redes, detección de módulos, cálcul.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
R	The University of Auckland	version 4.0.2	R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS.
RStdio	JJ Allaire	version 1.4.1103	The RStudio IDE is a set of integrated tools designed to help you be more productive with R and Python.
Cytoscape		version 3.7.1	Cytoscape is an open source software platform for visualizing complex networks and integrating these with any type of attribute data.
NCBI database			The National Center for Biotechnology Information advances science and health by providing access to biomedical and genomic information.