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

פיתוח כתב יד זה נתמך על ידי כספים מהקרן הלאומית למדעי הטבע של סין-גוויג'ואו מחוזי של המדינה קארסט פרויקט המרכז לחקר המדע (U1812401), פרויקט מחקר דוקטורט של אוניברסיטת גוויג'ואו נורמלי (GZNUD[2017]1), פרויקט תמיכה במדע וטכנולוגיה של מחוז גוויג'ואו (QKHZC[2021]YB459) ופרויקט המדע והטכנולוגיה של Guiyang([2019]2-8).
המחברים מבקשים להודות לאדוארדס J.A.A ואח ' על אספקת נתוני מיקרוביום אורז במאגרי מידע ציבוריים ותמיכה מ- TopEdit (www.topeditsci.com) על הסיוע הלשוני שלה במהלך הכנת כתב יד זה.

1. הורדת נתונים
<ol><li>הורד את הנתונים של הגישה PRJNA386367 טופס מסד הנתונים NCBI. מתוך הנתונים של הגישה PRJNA386367, בחר את נתוני המיקרוביום של קנה שורש, קנה שורש ואנדוספירה מצמחי אורז הגדלים במשך 14 שבועות בשדה אורז שקוע בארבקל, קליפורניה בשנת 2014. הערה: נתוני המיקרוביום של קנה שורש, קנה שורש ואנדוספירה ה...

<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>

רשתות מתאם שימשו יותר ויותר ביישומי ביואינפורמטיקה. WGCNA היא שיטה ביולוגית של מערכות לניתוח תיאורי של היחסים בין אלמנטים שונים של מערכת ביולוגית12. חבילת תוכנה R שימשה בעבודה קודמת על WGCNA13,14,15. החבילה כוללת פונקציות לבניית רשת, ?...

למחקר מיקרוביום יש השלכות חשובות על הבנה ומניפולציה של תהליכים אקולוגיים1,2. אוכלוסיות מיקרוביות מחוברות על ידי רשתות אקולוגיות אינטראקציה, שמאפייניהן יכולים להשפיע על התגובה של מיקרואורגניזמים לשינויים סביבתיים3,4. יתר על כן, המאפיינים של רשתות אלה משפיעים על היציבות של קהילות מיקרוביות, והם קשורים קשר הדוק עם פונקציית הקרקע5. ניתוח רשת מתאם גנים משוקלל מיושם כעת באופן נרחב למחקר על הקשר ביןגניםוקהילות מיקרוביאליות 6 . מחקרים קודמים התמקדו בעיקר בקשרים בין רשתות של גנים או אוכלוסיות שונות לבין העולם החיצון7. עם זאת, ההבדלים ברשתות המתאם שנוצרו על ידי אוכלוסיות מיקרוביות בתנאים סביבתיים שונים נחקרו בקושי. מטרת המחקר המוצג במאמר זה היא לספק תובנות ופרטים על היישום המהיר של אלגוריתם WGCNA כדי לבנות רשת מופע משותף של דגימות מיקרוביום שנאספו בתנאים סביבתיים שונים. בהתבסס על תוצאות הניתוח, הערכנו את הרכב האוכלוסייה וההבדלים ודנו עוד יותר ביחסים בין אוכלוסיות מיקרוביות שונות. הזרימה הבסיסית הבאה של אלגוריתם רשת מתאם משוקלל8 הוחלה. ראשית, היה צורך לבנות מטריצת דמיון על-ידי חישוב מקדם המתאם של פירסון בין פרופילי הביטויים של יחידות טקסונומיות תפעוליות (OTU). לאחר מכן, הפרמטרים של פונקציות ההדחה (הכוח או פונקציות ההדחה הסיגמואידית) אומצו עם קריטריון טופולוגי ללא קנה מידה, מטריצת הדמיון הפכה למטריצת סמיכות, וכל רשת מופע משותף התאימה למטריצת סמיכות. השתמשנו באשכולות הירארכיים של הצמדה ממוצעת בשילוב עם השוני מבוסס TOM כדי לקבץ OTUs עם פרופילי ביטוי קוהרנטיים למודולים. יתר על כן, חישבנו את הקשר בין סטטיסטיקה שמרנית לבין מודולי ניתוח הפרמטרים הקשורים, ולבסוף זיהינו את הרכזת OTU במודול. שיטות אלה מתאימות במיוחד לניתוח ההבדלים במבני הרשת בין אוכלוסיות מיקרוביאליות שונות בתנאים סביבתיים שונים. בכתב יד זה תיארנו בפירוט את שיטת פיתוח רשת הביטוי המשותף, ניתוח השונים בין המודולים, וסיפקנו סקירה קצרה של השלבים בהליך החלים להשגת מיני הליבה ברשתות מודול שונות.

<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

למיקרוביום השורש יש תפקיד חשוב בצמיחת הצמחים ובהסתגלות סביבתית. ניתוח רשת הוא כלי חשוב לחקר קהילות, אשר יכול לחקור ביעילות את יחסי הגומלין או את מודל ההתרחשות המשותפת של מינים מיקרוביאליים שונים בסביבות שונות. מטרת כתב יד זה היא לספק פרטים על אופן השימוש באלגוריתם רשת המתאם המשוקלל כדי לנתח רשתות שונות של התרחשות משותפת שעלולות להתרחש בקהילות מיקרוביות עקב סביבות אקולוגיות שונות. כל הניתוח של הניסוי מבוצע בחבילת WGCNA. WGCNA היא חבילת R לניתוח רשת מתאם משוקלל. הנתונים הניסיוניים ששימשו להדגמת שיטות אלה היו נתונים קהילתיים מיקרוביאליים ממסד הנתונים של NCBI (המרכז הלאומי למידע ביוטכנולוגיה) עבור שלוש נישות של מערכת השורשים של האורז (Oryza sativa). השתמשנו באלגוריתם רשת המתאם המשוקלל כדי לבנות רשתות שפע משותף של קהילה מיקרוביאלית בכל אחת משלוש הגומחות. לאחר מכן, זוהו רשתות שפע דיפרנציאליות בין אנדוספירה, ריזופלן ואדמה ריזוספירה. בנוסף, ג'נרי הליבה ברשת הושגו על ידי חבילת "WGCNA", הממלאת תפקיד מוסדר חשוב בפונקציות הרשת. שיטות אלה מאפשרות לחוקרים לנתח את התגובה של רשת מיקרוביאלית להפרעות סביבתיות ולאמת תיאוריות תגובה אקולוגיות מיקרוביאליות שונות. התוצאות של שיטות אלה מראות כי רשתות מיקרוביאליות דיפרנציאליות משמעותיות שזוהו באנוספירה, בריזופלן ואדמה ריזוספירה של אורז.

התוצאות הייצוגיות במאמר זה הורדו מנתוני המיקרוביום של שורש האורז של קליפורניה 2014 במאגר המידע של NCBI (PRJNA386367)9. הנתונים כוללים את דגימות המיקרוביום של קנה שורש, קנה שורש ואנדוספירה מצמחי אורז הגדלים במשך 14 שבועות בשדה אורז שקוע. השתמשנו באלגוריתם WGCNA כדי לבחור את ערך צריכת החשמל ?...

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

ניתוח רשת הוחל כדי להעריך את הקשר של קהילות מיקרוביות אקולוגיות שונות, כגון אדמה, מים וריזוספירה. מוצג כאן פרוטוקול כיצד להשתמש באלגוריתם WGCNA כדי לנתח רשתות שונות של התרחשות משותפת שעלולות להתרחש בקהילות המיקרוביות עקב סביבות אקולוגיות שונות.

סטייה של מיקרוביוטה שורש בבתי גידול שונים המבוססת על רשתות מתאם משוקללים

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

שיטה זו יכולה לחקור ביעילות את מערכת היחסים האינטראקטיבית או את רשת המופעים המשותפים של מינים מיקרוביאליים שונים בסביבות שונות. הוא מספק פרטים על אופן השימוש באלגוריתם WGCNA כדי לבנות רשת מופע משותף של מיקרוביוטה. בנוסף, בהתבסס על התוצאות, שיטה זו מעריכה את ההבחנה של יחסים מיקרוביאליים והרכב בין קונסורציום מיקרוביאלי.הנה הזרימה הבסיסית של השיטה. נתוני ההרכב והשפע של המיקרוביוטה יורדים ממסד הנתונים של NCBI או מנתוני רצף עבור הדגימות שלך. ראשית, פתח את תוכנת RStudio והתקן את חבילת WGCNA.לאחר מכן, לטעון את הנתונים ולהשתמש בפונקציית הגנים של הדגימות הטובות כדי לבדוק את נכונות הנתונים. בדוק אם יש חריגים ודוגמאות חנות העונות על הדרישות שלנו. כאשר תוצאת הבדיקה נכונה, המשך לשלב הבא.שמור את התוצאה. השתמש בפונקציית סף הבחירה כדי לחשב את האינדקס ללא קנה מידה, R בריבוע, של הנתונים תחת ערכי צריכת חשמל שונים. דמיין את התוצאות.כאשר האינדקס ללא קנה מידה קרוב יותר לאחת, מבנה הרשת קרוב יותר לרשת החופשית בקנה מידה. כאשר האינדקס ללא קנה מידה, R בריבוע, גדול מ- 0.9, בחר את ערך צריכת החשמל. לבסוף, השתמש באותה שיטה כדי לנתח את שאר נתוני המיקרוביום.תחילה, השתמש בפונקציית ההדחה כדי לבנות רשת מופעי שיתוף סמלית. בנוסף, השתמש בפונקציית הדמיון TOM כדי לפתח רשת טופולוגית וחופפת. שנית, השתמש בפונקציה Hclust כדי לבצע קיבוץ באשכולות הירארכי ולצייר את עץ האשכול שנוצר.שלישית, השתמש בפונקציה הדינמית cutree כדי לבצע חיתוך ענף דינמי והשתמש בפרמטר גודל אשכול min כדי להגדיר את גודל המודול הקטן ביותר. גודל המודול הקטן ביותר מוגדר בדרך כלל מעל 30. רביעית, לחשב את המאפיין המיקרוביאלי של כל מודול.קיבוץ באשכולות הירארכיים מתבצע בהתאם למקדם המתאם, ומודולים בגובה של פחות מ- 0.25 מוזגו כדי לרכוש את ההפצה של כל מודול. חמישית, השתמש ב- dendro של העלילה ובפונקציות הצבעים כדי לדמיין את התוצאות. מתקבלת דיאגרמת תצוגת ההקצאה של מודול הרשת של המופע המשותף.לאחר מכן, שנה את שם צבעי המודול ובנה תוויות דיגיטליות המתאימות לצבעים. שמור אותם לשימוש בחלקים הבאים. לבסוף, חזור על התהליך לעיל עבור ערכות נתונים אחרות.בחלק זה, להשוות ולנתח את שתי קבוצות הנתונים ולערוך את מבחן השימור. תחילה, טען את הפרמטרים והתוצאות של שתי ערכות הנתונים שנשמרו בשלבים הקודמים. לאחר מכן, הגדר את תוצאות המודול של ערכת נתונים אחת כקבוצת ההפניות, אחר כקבוצת הבדיקה ובצע את השוואת המודול.לאחר מכן, לחשב את הערכים של שמרנות, פרמטרים סטטיסטיים, סיכום Z ודרגה חציונית כדי לכמת את השמרנות בין מודולים. לבסוף, דמיין את התוצאות. קבע את מודול הרשת העונה הן על ערך סיכום Z, פחות משניים והן את ערך הדירוג החציוני בחלק העליון.מודול זה הוא המודול הכי לא שמור בשני נתוני המיקרוביוטה. בצע ניתוח מתאם של חברות במודול. הגדר את תוצאות הקצאת המודול של שתי רשתות כהפניה וקבוצת הבדיקה בהתאמה.ההגדרות צריכות להיות זהות למבחן השימור. ראשית, ערך KME של כל OTU חושב במספר מודולים מועמד בהתבסס על התוצאות של מבחן השימור. קח את המודול הצהוב כדוגמה.חשב את מקדם המתאם של ערך KME בשני המודולים הצהובים ולאחר מכן צייר את דיאגרמת ניתוח המתאם של ערך KME במודול. לבסוף, על פי מקדם המתאם באיור, שפוט את השמרנות של המודול בערכת הנתונים של שני הנתונים. בחר את המודול עם מקדם המתאם הקטן ביותר.ראשית, השתמש ברשת הייצוא לפונקציה Cytoscape כדי לייצא את הרשת לקובץ רשימה קצה וצמתים ש- Cytoscape יכול לקרוא. לאחר מכן, לייבא את הקובץ לתוך Cytoscape. הגדר את הסף ל- 0.5 והתאם פרמטרים אחרים לפי הצורך.לבסוף, להשיג רשת התרחשות משותפת של מיקרואורגניזמים שונים. במאמר זה, אלגוריתם WGCNA משמש כדי לנתח את ההבדלים בשלוש נישות של מערכת שורש האורז. בחר את ערך צריכת החשמל שסיפק את שלוש הרשתות שהיו קרובות לרשת החופשית של קנה המידה.ברשת המופעים המיקרוביאלית של אנדוספירה, ריזופלן וריזוספירה, זהה 23, 22 ו-21 דגמים בהתאמה. השתמש במבחן השימור וניתוח המתאם כדי למצוא את המודולים הלא שמרניים ביותר בין כל שתי נישות של מערכת שורש האורז. בנה רשת מופעים משותפים עבור שלושת המודולים האלה באמצעות צבעים שונים כדי לייצג פילום מיקרוביאלי שונה.פרוטאובקטריה, אקטינובקטריה, Bacteroidetes, Firmicutes ו- Verrucomicrobia שלטו בשלוש רשתות המיקרואורגניזמים השונות. יתר על כן, 17 סוגים הליבה בעיקר לווסת רשתות אלה. לאחר צפייה בסרטון זה, אתה צריך להבין היטב כיצד לבצע סדרה של שלבים כדי להשתמש באלגוריתם WGCNA כדי לנתח רשתות שונות של התרחשות משותפת שעלולות להתרחש בקהילות המיקרוביות עקב סביבות אקולוגיות שונות.

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

איך להקליט התרבות לעידוד רשתות נוירונים על מיקרו אלקטרודה מערכים (MEAs)

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

האדם Bioengineering רשתות כלי הדם של עכברים Immunodeficient

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

מערכת עין מתנהל שורש לרוחב ב<em&gt; ארבידופסיס</em&gt; ותירס

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

באמצעות מתאם תמונה דיגיטלי לאפיין זנים מקומיים בדגימות רקמת כלי דם

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

שיטה להעריך אפקטים Bacteriocin על מיקרוביוטה המעיים של עכברים

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

א-β-גלטוסידאז-מבוסס על הקרנת ההקרנה לזיהוי תרופות הסאותרפיה

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

טכניקות Phenotyping בקנה מידה מיקרון של חבילות וסקולריים תירס מבוסס על צילום רנטגן טומוגרפיה Microcomputed

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

אנליזה microbiota באמצעות שני שלבים PCR ו-הדור הבא של 16 rRNA גן רצף

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 

כימות מבוסס דה-צלולריזציה של חדירת שומן בשרירי השלד

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

שיטה יעילה וניתנת לשחזור לייצור צמחים מרוכבים על ידי טרנספורמציית שורשים שעירים מבוססי קנה שורש אגרובקטריום

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