Name: divergence of root microbiota in different habitats based on weighted correlation networks
Uploaded: 2021-09-25T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks at JoVE.com

تم دعم تطوير هذه المخطوطة بأموال من المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية التابعة لمشروع مركز أبحاث العلوم في حكومة إقليم الصين-قويتشو (U1812401)، ومشروع أبحاث الدكتوراه في جامعة قويتشو العادية (GZNUD[20). 17]1)، مشروع دعم العلوم والتكنولوجيا في مقاطعة قويتشو (QKHZC[2021]YB459) ومشروع العلوم والتكنولوجيا في قوييانغ([2019]2-8).
ويود المؤلفون أن يشكروا إدواردز ج. أ. وآخرين على توفير بيانات ميكروبيوم الأرز في قواعد البيانات العامة والدعم المقدم من TopEdit (www.topeditsci.com) على مساعدته اللغوية أثناء إعداد هذه المخطوطة.

1. تنزيل البيانات
<ol><li>تحميل البيانات من الانضمام PRJNA386367 شكل قاعدة بيانات NCBI. من بيانات الانضمام PRJNA386367، حدد بيانات ميكروبيوم رهيزوسفير ورهيزوبلان والاندوسفير من نباتات الأرز التي نمت لمدة 14 أسبوعا في حقل أرباكل المغمور في أربوكل، كاليفورنيا في عام 2014. ملاحظة: تم عرض بيانات الميكروبيوم ?...

<ol>
	<li>Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P., vander Putten, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Going+back+to+the+roots:+the+microbial+ecology+of+the+rhizosphere.">Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere.</a> Nature Reviews Microbiology. 11, 789-799 (2013).</li><li>Fierer, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Embracing+the+unknown:+disentangling+the+complexities+of+the+soil+microbiome.">Embracing the unknown: disentangling the complexities of the soil microbiome.</a> Nature Review Microbiology. 15 (10), 579-590 (2017).</li><li>Jin, J., Wang, G. H., Liu, X. B., Liu, J. D., Chen, X. L., Herbert, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+and+spatial+dynamics+of+bacterial+community+in+the+rhizosphere+of+soybean+genotypes+grown+in+a+black+soil.">Temporal and spatial dynamics of bacterial community in the rhizosphere of soybean genotypes grown in a black soil.</a> Pedosphere. 19 (6), 808-816 (2009).</li><li>Ma, B., 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=Genetic+correlation+network+prediction+of+forest+soil+microbial+functional+organization.">Genetic correlation network prediction of forest soil microbial functional organization.</a> ISME J. 12 (10), 2492-2505 (2018).</li><li>de Vries, F. T., 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=Soil+bacterial+networks+are+less+stable+under+drought+than+fungal+networks.">Soil bacterial networks are less stable under drought than fungal networks.</a> Nature Communications. 9 (1), 3033 (2018).</li><li>Colin, 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=Correlating+transcriptional+networks+to+breast+cancer+survival:+a+large-scale+coexpression+analysis.">Correlating transcriptional networks to breast cancer survival: a large-scale coexpression analysis.</a> Carcinogenesis. (10), 2300-2308 (2013).</li><li>Ma, B., Zhao, K., Lv, X., 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=Genetic+correlation+network+prediction+of+forest+soil+microbial+functional+organization.">Genetic correlation network prediction of forest soil microbial functional organization.</a> ISME J. 12, 2492-2505 (2018).</li><li>Zhang, B., Horvath, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+general+framework+for+weighted+gene+co-expression+network+analysis.">A general framework for weighted gene co-expression network analysis.</a> Statistical applications in genetics and molecular biology. 4 (1), (2005).</li><li>Edwards, J. A., 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=Compositional+shifts+in+root-associated+bacterial+and+archaeal+microbiota+track+the+plant+life+cycle+in+field-grown+rice.">Compositional shifts in root-associated bacterial and archaeal microbiota track the plant life cycle in field-grown rice.</a> PLoS Biology. 16 (2), 2003862 (2018).</li><li>Bashan, Y., De-Bashan, L. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+the+Plant+Growth-Promoting+Bacterium+Azospirillum+Promotes+Plant+Growth-A+Critical+Assessment.">How the Plant Growth-Promoting Bacterium Azospirillum Promotes Plant Growth-A Critical Assessment.</a> Advances in Agronomy. 108, 77-136 (2010).</li><li>Lovley, D. 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=Geobacter:+The+Microbe+Electric's+Physiology,+Ecology,+and+Practical+Applications.">Geobacter: The Microbe Electric's Physiology, Ecology, and Practical Applications.</a> Advances in Microbial Physiology. 59, 1 (2011).</li><li>Langfelder, P., Horvath, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=WGCNA:+an+R+package+for+weighted+correlation+network+analysis.">WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis.</a> BMC Bioinformatics. 9, 559 (2008).</li><li>Zhang, B., Horvath, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+General+Framework+for+Weighted+Gene+Co-expression+Network+Analysis.">A General Framework for Weighted Gene Co-expression Network Analysis.</a> Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 4 (1), 17 (2005).</li><li>Horvath, S., Dong, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Geometric+interpretation+of+Gene+Co-expression+Network+Analysis.">Geometric interpretation of Gene Co-expression Network Analysis.</a> PLoS Computational Biology. 4 (8), 1000117 (2008).</li><li>Langfelder, P., Horvath, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eigengene+networks+for+studying+the+relationships+between+co-expression+modules.">Eigengene networks for studying the relationships between co-expression modules.</a> BMC Systems Biology. 1, 54 (2007).</li><li>Horvath, 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=Analysis+of+Oncogenic+Signaling+Networks+in+Glioblastoma+Identifies+ASPM+as+a+Novel+Molecular+Target.">Analysis of Oncogenic Signaling Networks in Glioblastoma Identifies ASPM as a Novel Molecular Target.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 103 (46), 17402-17407 (2006).</li><li>Carlson, M. 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=and+Sequence+Conservation:+Predictions+from+Modular+Yeast+Co-expression+Networks.">and Sequence Conservation: Predictions from Modular Yeast Co-expression Networks.</a> BMC Genomics. 7 (1), 40 (2006).</li><li>Fuller, T., 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=Weighted+Gene+Co-expression+Network+Analysis+Strategies+Applied+to+Mouse+Weight.">Weighted Gene Co-expression Network Analysis Strategies Applied to Mouse Weight.</a> Mammalian Genome. 6 (18), 463-472 (2007).</li><li>Yin, L., Wang, Y., Lin, Y., 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=Explorative+analysis+of+the+gene+expression+profile+during+liver+regeneration+of+mouse:+a+microarray-based+study[J].">Explorative analysis of the gene expression profile during liver regeneration of mouse: a microarray-based study[J].</a> Artificial Cells Nanomedicine &amp; Biotechnology. 47 (1), 1113-1121 (2019).</li><li>Oldham, M., Horvath, S., Geschwind, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conservation+and+Evolution+of+Gene+Co-expression+Networks+in+Human+and+Chimpanzee+Brains.">Conservation and Evolution of Gene Co-expression Networks in Human and Chimpanzee Brains.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 103 (47), 17973-17978 (2006).</li><li>Oldham, M. 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=Functional+organization+of+the+transcriptome+in+human+brain.">Functional organization of the transcriptome in human brain.</a> Nature Neuroscience. 11 (11), 1271-1282 (2008).</li><li>Keller, M. P., 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+gene+expression+network+model+of+type+2+diabetes+links+cell+cycle+regulation+in+islets+with+diabetes+susceptibility.">A gene expression network model of type 2 diabetes links cell cycle regulation in islets with diabetes susceptibility.</a> Genome Research. 18 (5), 706-716 (2008).</li><li>Weston, D., Gunter, L., Rogers, A., Wullschleger, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Connecting+genes,+coexpression+modules,+and+molecular+signatures+to+environmental+stress+phenotypes+in+plants.">Connecting genes, coexpression modules, and molecular signatures to environmental stress phenotypes in plants.</a> BMC Systems Biology. 2 (1), 16 (2008).</li><li>Jorda&#180;n, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Keystone+species+and+food+webs.">Keystone species and food webs.</a> Biological Sciences. 364, 1733-1741 (2009).</li><li>Backhed, F., Ley, R. E., Sonnenburg, J. L., Peterson, D. A., Gordon, J. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Host-Bacterial+Mutualism+in+the+Human+Intestine.">Host-Bacterial Mutualism in the Human Intestine.</a> Science. 307, 1915-1920 (2009).</li></ol>

وقد استخدمت شبكات الارتباط بشكل متزايد في تطبيقات المعلوماتية الحيوية. WGCNA هو أسلوب بيولوجيا النظم للتحليل الوصفي للعلاقات بين العناصر المختلفة للنظام البيولوجي12. تم استخدام حزمة برامج R في العمل في وقت سابق على WGCNA13،14،15. وت?...

أبحاث الميكروبيوم لها آثار هامة على فهم والتلاعب في عمليات النظام الإيكولوجي1،2. وترابط التجمعات الميكروبية من خلال التفاعل بين الشبكات الإيكولوجية، التي يمكن أن تؤثر خصائصها على استجابة الكائنات الحية الدقيقة للتغيرات البيئية3و4. وعلاوة على ذلك، تؤثر خصائص هذه الشبكات على استقرار المجتمعات الميكروبية، وترتبط ارتباطا وثيقا بوظيفة التربة5. وقد تم الآن تحليل شبكة الارتباط الجيني المرجح على نطاق واسع للبحث في العلاقة بين الجينات والمجتمعات الميكروبية6. وقد ركزت الدراسات السابقة أساسا على الارتباطات بين شبكات الجينات المختلفة أو السكان والعالم الخارجي7. ومع ذلك، لم يتم التحقيق في الاختلافات في شبكات الارتباط التي شكلتها المجموعات الميكروبية في ظل ظروف بيئية مختلفة. الغرض من البحث المقدم في هذه الورقة هو تقديم رؤى وتفاصيل حول التنفيذ السريع لوغاريتم WGCNA لبناء شبكة مشتركة من عينات الميكروبيوم التي تم جمعها في ظل ظروف بيئية مختلفة. وبناء على نتائج التحليل، قمنا بتقييم تكوين السكان واختلافاتهم وناقشنا العلاقة بين المجموعات الميكروبية المختلفة. تم تطبيق التدفق الأساسي التالي من خوارزمية شبكة الارتباطالمرجحة 8. أولا، يجب إنشاء مصفوفة تشابه عن طريق حساب معامل ارتباط Pearson بين ملفات تعريف التعبير وحدات التصنيف التشغيلية (OTU). ثم، تم اعتماد معلمات وظائف التجاور (السلطة أو وظائف التجاور sigmoid) مع معيار طوبولوجيا خالية من النطاق، تم تحويل مصفوفة التشابه إلى مصفوفة التجاور، وكل شبكة مشتركة بين حدوث تتوافق مع مصفوفة التجاور. استخدمنا متوسط التجميع الهرمي للربط إلى جانب الاختلاف القائم على TOM لتجميع OTUs مع ملامح تعبير متماسكة في وحدات. علاوة على ذلك، قمنا بحساب العلاقة بين الإحصاءات المحافظة ووحدات تحليل المعلمات ذات الصلة، وأخيرا تحديد وحدة الإرسال الكبرى المحورية في الوحدة النمطية. وهذه الأساليب مناسبة بشكل خاص لتحليل الاختلافات في هياكل الشبكات بين مختلف المجموعات الميكروبية في ظل ظروف بيئية متباينة. في هذه المخطوطة، قمنا بوصف طريقة تطوير شبكة التعبير المشترك بالتفصيل، وتحليل الانحرافات بين الوحدات، وقدمنا لمحة عامة موجزة عن الخطوات في الإجراء المطبق للحصول على الأنواع الأساسية في شبكات الوحدات المختلفة.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>R</td>
			<td>The University of Auckland</td>
			<td>version 4.0.2</td>
			<td>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.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStdio</td>
			<td>JJ Allaire</td>
			<td>version 1.4.1103</td>
			<td>The RStudio IDE is a set of integrated tools designed to help you be more productive with R and Python.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cytoscape</td>
			<td></td>
			<td>version 3.7.1</td>
			<td>Cytoscape is an open source software platform for visualizing complex networks and integrating these with any type of attribute data.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NCBI database</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>The National Center for Biotechnology Information advances science and health by providing access to biomedical and genomic information.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

divergence of root microbiota in different habitats based on weighted correlation networks

يلعب ميكروبيوم الجذر دورا هاما في نمو النبات والتكيف البيئي. تحليل الشبكة هو أداة هامة لدراسة المجتمعات المحلية، والتي يمكن أن تستكشف بشكل فعال العلاقة التفاعل أو نموذج الحدوث المشترك للأنواع الميكروبية المختلفة في بيئات مختلفة. الغرض من هذه المخطوطة هو تقديم تفاصيل حول كيفية استخدام خوارزمية شبكة الارتباط المرجحة لتحليل شبكات التواجد المشترك المختلفة التي قد تحدث في المجتمعات الميكروبية بسبب بيئات بيئية مختلفة. يتم إجراء جميع التحليلات الخاصة بالتجربة في حزمة WGCNA. WGCNA هو حزمة R لتحليل شبكة الارتباط المرجح. وكانت البيانات التجريبية المستخدمة لإثبات هذه الأساليب هي بيانات مجتمعية ميكروبية من قاعدة بيانات المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الأحيائية لثلاثة منافذ لنظام جذور الأرز (أوريزا ساتيفا). استخدمنا خوارزمية شبكة الارتباط المرجحة لبناء شبكات وفرة مشتركة من المجتمع الميكروبي في كل من المنافذ الثلاثة. ثم تم تحديد شبكات الوفرة المشتركة التفاضلية بين التربة المحيطية والرهيزوبلان ورهيزوسفير. وبالإضافة إلى ذلك، تم الحصول على الأجناس الأساسية في الشبكة من خلال حزمة "WGCNA"، التي تلعب دورا هاما منظما في وظائف الشبكة. تمكن هذه الأساليب الباحثين من تحليل استجابة الشبكة الميكروبية للاضطرابات البيئية والتحقق من نظريات الاستجابة الإيكولوجية الميكروبية المختلفة. وتبين نتائج هذه الأساليب أن الشبكات الميكروبية التفاضلية الهامة التي تم تحديدها في التربة الاندوسفيرية ورهيزوبلان ورهيزوسفير للأرز.

تم تحميل النتائج التمثيلية في هذه المقالة من 2014 كاليفورنيا Abaker الأرز الجذر الميكروبيوم البيانات في قاعدة بيانات NCBI (PRJNA386367)9. وتشمل البيانات عينات الميكروبيوم من نباتات الأرز التي تزرع لمدة 14 أسبوعا في حقل أرز مغمور بالمياه. استخدمنا خوارزمية WGCNA لتحديد قيمة الطاقة التي تلبي ا...

Watch this Scientific Journal Video about Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks at JoVE.com

Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks

وطبق تحليل الشبكة لتقييم ارتباط مختلف المجتمعات الميكروبية الإيكولوجية، مثل التربة والمياه ورهيزوسفير. يقدم هنا بروتوكول حول كيفية استخدام خوارزمية WGCNA لتحليل شبكات التواجد المشترك المختلفة التي قد تحدث في المجتمعات الميكروبية بسبب بيئات بيئية مختلفة.

اختلاف ميكروبيوتا الجذر في الموائل المختلفة على أساس شبكات الارتباط المرجح

The root microbiome plays an important role in plant growth and environmental adaptation. Network analysis is an important tool for studying communities, ...

يمكن لهذه الطريقة استكشاف العلاقة التفاعلية أو شبكة التواجد المشترك لمختلف الأنواع الميكروبية في بيئات مختلفة. وهو يوفر تفاصيل حول كيفية استخدام خوارزمية WGCNA لبناء شبكة مشتركة من الكائنات الحية الدقيقة. وبالإضافة إلى ذلك، واستنادا إلى النتائج، تقيم هذه الطريقة تمايز العلاقات الميكروبية وتكوينها بين الاتحادات الميكروبية.هنا هو التدفق الأساسي للطريقة. يتم تحميل بيانات تكوين وفرة الكائنات الحية الدقيقة من قاعدة بيانات NCBI أو بيانات التسلسل لعيناتك. أولا، افتح برنامج RStudio وتثبيت حزمة WGCNA.ثم قم بتحميل البيانات واستخدام وظيفة الجينات عينات جيدة للتحقق من صحة البيانات. تحقق من القيم المتطرفة وتخزين العينات التي تلبي متطلباتنا. عند تحقق النتيجة true، تابع إلى الخطوة التالية.حفظ النتيجة. استخدم الدالة عتبة اللقطات لحساب الفهرس الحر للمقياس، R^2، للبيانات تحت قيم طاقة مختلفة. تصور النتائج.عندما يكون الفهرس الحر للمقياس أقرب إلى واحد، تكون بنية الشبكة أقرب إلى الشبكة الحرة للمقياس. عندما يكون الفهرس الحر للمقياس، R^2، أكبر من 0.9، حدد قيمة الطاقة. وأخيرا، استخدم نفس الطريقة لتحليل بقية بيانات الميكروبيوم.أولا، استخدم دالة التجاور لإنشاء شبكة رمزية مشتركة. بالإضافة إلى ذلك، استخدم وظيفة التشابه TOM لتطوير شبكة طوبولوجية متداخلة. ثانيا، استخدم الدالة Hclust لتنفيذ التجميع الهرمي ورسم شجرة الكتلة الناتجة.ثالثا، استخدم الدالة الديناميكية لطيف لتنفيذ قطع فرع الحيوية واستخدام المعلمة حجم الكتلة دقيقة لتعيين أصغر حجم وحدة نمطية. يتم تعيين أصغر حجم وحدة نمطية عادة أكثر من 30. رابعا، حساب الخصائص الميكروبية لكل وحدة.يتم تنفيذ التجميع الهرمي وفقا لمعامل الارتباط، وتم دمج وحدات بارتفاع أقل من 0.25 للحصول على توزيع كل وحدة نمطية. خامسا، استخدم وظيفة dendro المؤامرة والألوان لتصور النتائج. يتم الحصول على الرسم التخطيطي لعرض التعيين للوحدة النمطية لشبكة الاتصال المشتركة.ثم إعادة تسمية ألوان الوحدة النمطية وإنشاء تسميات رقمية المطابقة للألوان. حفظها للاستخدام في الأجزاء اللاحقة. وأخيرا، كرر العملية أعلاه كذلك بالنسبة إلى مجموعات أخرى من البيانات.في هذا الجزء، قارن و حلل مجموعتي البيانات و قم بإجراء اختبار الحفظ. أولا، قم بتحميل معلمات ونتائج مجموعتي البيانات المحفوظة في الخطوات السابقة. ثم قم بتعيين نتائج الوحدة النمطية لمجموعة بيانات واحدة كمجموعة مرجعية، وأخرى كمجموعة اختبار وإجراء مقارنة الوحدة النمطية.بعد ذلك، احسب قيم المحافظة والمعلمات الإحصائية وملخص Z والرتبة الوسيطة لتحديد المحافظة بين الوحدات. وأخيرا، تصور النتائج. تحديد الوحدة النمطية للشبكة التي تفي كل من قيمة ملخص Z أقل من اثنين وقيمة الرتبة المتوسطة في الأعلى.هذه الوحدة النمطية هي الوحدة النمطية الأكثر غير المحفوظة في البيانات الميكروبيوتا اثنين. إجراء تحليل الارتباط عضوية الوحدة النمطية. تعيين نتائج تعيين الوحدة النمطية لشبكتين كمرجع ومجموعة الاختبار على التوالي.يجب أن تكون الإعدادات هي نفسها مثل اختبار الحفظ. أولا، تم حساب قيمة KME لكل وحدة من وحدات OTU في العديد من الوحدات المرشحة استنادا إلى نتائج اختبار الحفظ. خذ الوحدة النمطية الصفراء كمثال.حساب معامل الارتباط لقيمة KME في الوحدات النمطية صفراء اثنين ثم رسم الرسم التخطيطي تحليل الارتباط قيمة KME في الوحدة النمطية. وأخيرا، وفقا لمعامل الارتباط في الشكل، قم بالحكم على تحفظ الوحدة النمطية في مجموعتي البيانات. حدد الوحدة النمطية التي بها معامل ارتباط أصغر.أولا، استخدم شبكة التصدير إلى وظيفة Cytoscape لتصدير الشبكة إلى ملف قائمة الحافة والعقدة التي يمكن أن يقرأ Cytoscape. ثم استيراد الملف إلى Cytoscape. تعيين العتبة إلى 0.5 وضبط المعلمات الأخرى حسب الحاجة.وأخيرا، الحصول على شبكة مشتركة من الكائنات الحية الدقيقة المختلفة. في هذه المقالة، يتم استخدام خوارزمية WGCNA لتحليل الاختلافات في ثلاثة منافذ لنظام جذر الأرز. حدد قيمة الطاقة التي تفي بالشبكات الثلاث القريبة من الشبكة الحرة للمقياس.في المحيطي، رهيزوبلان، وشبكة الحدوث الميكروبية رهيزوسفير، تحديد 23 و 22 و 21 نماذج على التوالي. استخدم اختبار الحفظ وتحليل الارتباط للعثور على الوحدات غير المحافظة للغاية بين كل مكانين من نظام جذور الأرز. إنشاء شبكة تكرار مشترك لهذه الوحدات الثلاث باستخدام ألوان مختلفة لتمثيل فيلوم ميكروبي مختلف.سيطرت البروتيوباكتيريا وأكتينوباكتيريا والبكتيريا وفيرميكتس وفيركوميكروبيا على الشبكات الميكروبية الثلاث المختلفة. وعلاوة على ذلك، فإن 17 جنسا أساسيا تنظم هذه الشبكات أساسا. بعد مشاهدة هذا الفيديو، يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية تنفيذ سلسلة من الخطوات لاستخدام خوارزمية WGCNA لتحليل شبكات التواجد المشترك المختلفة التي قد تحدث في المجتمعات الميكروبية بسبب بيئات بيئية مختلفة.

Research

JoVE Journal

Biology

How to Culture, Record and Stimulate Neuronal Networks on Micro-electrode Arrays (MEAs)

How to Culture, Record and Stimulate Neuronal Networks on Micro-electrode Arrays MEAs

كيفية تسجيل والثقافة والحث على الشبكات العصبية الصغيرة مسرى صالحة (الاتفاقات)

For the last century, many neuroscientists around the world have dedicated their lives to understanding how neuronal networks work and why they stop ...

Bioengineering Human Microvascular Networks in Immunodeficient Mice

الهندسة الحيوية شبكات الاوعية الدموية الدقيقة الإنسان في الفئران العوز المناعي

The future of tissue engineering and cell-based therapies for tissue regeneration will likely rely on our ability to generate functional vascular networks ...

Lateral Root Inducible System in Arabidopsis and Maize

Lateral Root Inducible System in Arabidopsis and Maize

الجانبي جذر النظام محرض في<em&gt; نبات الأرابيدوبسيس</em&gt; والذرة

Lateral root development contributes significantly to the root system, and hence is crucial for plant growth. The study of lateral root initiation is ...

Using Digital Image Correlation to Characterize Local Strains on Vascular Tissue Specimens

باستخدام ارتباط صورة رقمية لوصف سلالات المحلية على الأوعية الدموية عينات الأنسجة

Characterization of the mechanical behavior of biological and engineered soft tissues is a central component of fundamental biomedical research and ...

A Method to Assess Bacteriocin Effects on the Gut Microbiota of Mice

وهناك طريقة لتقييم بكتريوسين الآثار على الأمعاء الدقيقة من الفئران

Very intriguing questions arise with our advancing knowledge on gut microbiota composition and the relationship with health, particularly relating to the ...

SA-&#946;-Galactosidase-Based Screening Assay for the Identification of Senotherapeutic Drugs

SA-ÃƒÆ’Ã…Â½Ãƒâ€šÃ‚Â²-Galactosidase-Based Screening Assay for the Identification of Senotherapeutic Drugs

SA-β-Galactosidase القائم على فحص الفحص لتحديد الأدوية Senotherapeutic

Cell senescence is one of the hallmarks of aging known to negatively influence a healthy lifespan. Drugs able to kill senescent cells specifically in cell ...

Micron-scale Phenotyping Techniques of Maize Vascular Bundles Based on X-ray Microcomputed Tomography

تقنيات Phenotyping ميكرون-مقياس الذرة حزم وعائية استناداً إلى التصوير المقطعي بالأشعة السينية ميكروكومبوتيد

It is necessary to accurately quantify the anatomical structures of maize materials based on high-throughput image analysis techniques. Here, we provide a ...

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

تحليل الكائنات المجهرية باستخدام ثنائي الخطوة PCR والجيل التالي من 16S rRNA التسلسل الجيني

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

Quantification of Skeletal Muscle Fatty Infiltration via Decellularization

Decellularization-Based Quantification of Skeletal Muscle Fatty Infiltration

Decellularization-Based Quantification of Skeletal Muscle Fatty Infiltration (Video) | JoVE 

القياس الكمي القائم على إزالة الخلايا للتسلل الدهني للعضلات الهيكلية

Fatty infiltration is the accumulation of adipocytes between myofibers in skeletal muscle and is a prominent feature of many myopathies, metabolic ...

One-Step Hairy Root Transformation Method for Advancing Root-Related Biology

An Efficient and Reproducible Method for Producing Composite Plants by Agrobacterium rhizogenes-Based Hairy Root Transformation

Streamlining Composite Plant Production via Agrobacterium rhizogenes-Mediated Hairy Root Transformation (Video) | JoVE

طريقة فعالة وقابلة للتكرار لإنتاج النباتات المركبة عن طريق تحويل جذور الشعر القائمة على جذور البكتيريا الزراعية

Producing composite plants with transgenic roots and nontransgenic stems and buds using Agrobacterium rhizogenes-mediated hairy root transformation is a ...