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

この原稿の開発は、中国・貴州省人民政府カルスト科学研究センタープロジェクト(U1812401)、貴州師範大学博士研究プロジェクト(GZNUD[GZNUD)の資金によって支援されました[ 2017年)、貴州省の科学技術支援プロジェクト(QKHZC[2021]YB459)、貴陽の科学技術プロジェクト([2019]2-8)。
著者らは、公開データベースで米のマイクロバイオームデータを提供し、この原稿の準備中にTopEdit(www.topeditsci.com)からの言語援助を支援してくれたエドワーズJ.Aららに感謝したいと考えています。

1. データダウンロード
<ol><li>NCBI データベースを形成する PRJNA386367 のデータをダウンロードします。2014年にカリフォルニア州アーバックルの水没した田んぼで、14週間栽培された稲植物の根茎、根葉樹、およびエンドスフィアマイクロバイオームデータを受動PRJNA386367のデータから選択します。 注:根茎、根葉、および内陸性微生物叢のデータは、OTUsテーブルによって受付PRJNA386367で提示?...

<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>

相関ネットワークはバイオインフォマティクスアプリケーションでますます使用されています。WGCNAは、生物系12の様々な要素間の関係を記述的に分析するためのシステム生物学法である。R ソフトウェア パッケージは、WGCNA13、 14、15の以前の作業で使用されていました。このパッケージには、ネットワ?...

マイクロバイオーム研究は、生態系プロセス1,2を理解し、操作する上で重要な意味を持つ。微生物集団は、環境変化に対する微生物の応答に影響を与える特性を持つ生態学的ネットワークを相互作用することによって相互接続される3,4.さらに、これらのネットワークの特性は、微生物群集の安定性に影響を及ぼし、土壌機能5と密接に関連している。重み付き遺伝子相関ネットワーク解析は、遺伝子群と微生物群集の関係に関する研究に広く応用されている。これまでの研究では、主に異なる遺伝子または集団のネットワークと外界との関連に焦点を当ててきた7.しかし、環境条件の異なる微生物集団によって形成される相関ネットワークの違いはほとんど調査されていない。本論文では、WGCNAアルゴリズムの迅速な実施に関する洞察と詳細を提供し、異なる環境条件下で収集したマイクロバイオームサンプルの共発生ネットワークを構築することを目的としています。分析結果に基づき、集団の組成と差を評価し、異なる微生物集団間の関係についてさらに議論した。加重相関ネットワークアルゴリズム8の以下の基本流れが適用された。まず、類似度行列は、操作分類単位(OTU)式プロファイル間のピアソン相関係数を計算することによって構築する必要があります。次に、隣接関係関数のパラメータ(パワーまたはシグモイド隣接関数)をスケールフリートポロジ基準で採用し、類似行列を隣接行列に変換し、各共発生ネットワークは隣接行列に対応した。TOM ベースの非類似性と結合した平均リンケージ階層クラスタリングを使用して、一貫した発現プロファイルを持つグループ OTUs をモジュールに組み込んだ。さらに、保守的な統計と関連するパラメータ分析モジュールとの関係を計算し、最終的にモジュール内のハブOTUを特定した。これらの方法は、環境条件の異なる様々な微生物群のネットワーク構造の違いを分析するのに特に適している。本稿では、共発現ネットワーク開発の方法、モジュール間の類似性の分析、及び異なるモジュールネットワークでコア種を得るために適用される手順の手順の概要を詳細に説明した。

<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

根マイクロバイオームは、植物の成長と環境適応に重要な役割を果たしています。ネットワーク解析は、異なる環境で異なる微生物種の相互作用関係または共発生モデルを効果的に探求することができるコミュニティを研究するための重要なツールです。この原稿の目的は、加重相関ネットワークアルゴリズムを使用して、異なる生態学的環境に起因する微生物群集で発生する可能性のある異なる共発生ネットワークを分析する方法の詳細を提供することです。実験の全ての分析はWGCNAパッケージで行われる。WGCNA は重み付け相関ネットワーク分析のための R パッケージです。これらの方法を実証するために使用された実験データは、米(Oryza sativa)ルートシステムの3つのニッチのためのNCBI(国立バイオテクノロジー情報センター)データベースからの微生物群集データであった。加重相関ネットワークアルゴリズムを用いて、3つのニッチのそれぞれに微生物群集の共存在ネットワークを構築しました。その後、エンドスフィア、根葉面、根球土間の差動共存在ネットワークが同定された。また、ネットワーク機能において重要な規制の役割を果たす「WGCNA」パッケージにより、ネットワーク内のコア属が得られました。これらの方法により、環境障害に対する微生物ネットワークの応答を分析し、異なる微生物生態学的応答理論を検証することができます。これらの方法の結果は、米のエンドスフィア、根葉面および根層圏土壌で同定された有意な微分微生物ネットワークを示す。

この記事の代表的な結果は、NCBI データベース (PRJNA386367)9の 2014 カリフォルニア・アベーカー米根マイクロバイオームデータからダウンロードされました。データには、水没した田んぼで14週間栽培された稲原の根茎、根茎、およびエンドスフィア微生物叢サンプルが含まれています。WGCNA アルゴリズムを使用して、スケールフリーネットワークに近い 3 つのネットワークを...

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

ネットワーク解析を行い、土壌、水、根層圏などの様々な生態微生物群集の関連を評価しました。WGCNA アルゴリズムを使用して、環境環境の異なる微生物群集で発生する可能性のある、異なる共発生ネットワークを解析する方法に関するプロトコルを紹介します。

重み付け相関ネットワークに基づく異なる生息地における根内微生物叢の発散

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

この方法は、異なる環境における異なる微生物種のインタラクティブな関係または共発生ネットワークを効果的に探索することができる。WGCNA アルゴリズムを使用して、微生物叢の共発生ネットワークを構築する方法の詳細を提供します。さらに、その結果に基づいて、この方法は、微生物群集間の微生物関係および組成の分化を評価する。メソッドの基本的な流れはここにあります。微生物叢の組成および豊富なデータは、サンプルの NCBI データベースまたはシーケンスデータからダウンロードされます。まず、RStudio ソフトウェアを開き、WGCNA パッケージをインストールします。次に、データをロードし、良好なサンプル遺伝子機能を使用してデータの正確性を確認します。外れ値を確認し、当社の要件を満たすサンプルを保存します。チェック結果が true の場合は、次の手順に進みます。結果を保存します。ピックオフしきい値関数を使用して、異なる電力値の下のデータのスケールフリーインデックス R 2 乗を計算します。結果を視覚化します。スケールフリーインデックスが1に近い場合、ネットワーク構造はスケールフリーネットワークに近くなります。スケールフリーインデックス R 2 乗が 0.9 より大きい場合は、電力値を選択します。最後に、同じ方法を使用して、残りのマイクロバイオームデータを分析します。まず、隣接関係関数を使用して、シンボリック共オカレンスネットワークを構築します。さらに、TOM類似度関数を使用して、トポロジカルで重なり合うネットワークを開発します。次に、Hclust 関数を使用して階層クラスタリングを実行し、結果として生成されるクラスター・ツリーを描画します。3 つ目は、cutree 動的関数を使用して動的分岐切削を実行し、最小クラスター・サイズ・パラメーターを使用して最小のモジュール・サイズを設定します。最小のモジュールサイズは、通常 30 以上に設定されます。第4に、各モジュールの微生物特性を算出する。相関係数に従って階層クラスタリングを行い、高さが0.25未満のモジュールをマージして各モジュールの分布を取得しました。5番目に、プロット・デンドロとカラー機能を使用して結果を視覚化します。共オカレンスネットワークモジュールの割り当て表示図が得られる。次に、モジュールの色の名前を変更し、色に対応するデジタルラベルを作成します。後続のパーツで使用するために保存します。最後に、他のデータセットに対して上記のプロセスを繰り返します。この部分では、2つのデータセットを比較して分析し、保存テストを実施します。最初に、前の手順で保存した 2 つのデータセットのパラメーターと結果を読み込みます。次に、あるデータ・セットのモジュール結果を参照グループとして設定し、別のデータ・セットをテスト・グループとして設定し、モジュール比較を実行します。次に、モジュール間の保守性を定量化するために、保守的性、統計パラメータ、Zサマリーおよび中央値順位の値を計算する。最後に、結果を視覚化します。Z の要約値が 2 未満、上部の中央値のランク値の両方を満たすネットワーク モジュールを決定します。このモジュールは、2つのマイクロビオタデータの中で最も保存されていないモジュールです。モジュール・メンバーシップの相関分析を実行します。2つのネットワークのモジュール割り当て結果を参照として設定し、テストグループをそれぞれ設定します。設定は、保存テストと同じである必要があります。まず、各OTUのKME値を、保存試験の結果に基づいて複数の候補モジュールで計算した。例として黄色のモジュールを考えます。2つの黄色のモジュールのKME値の相関係数を計算し、モジュール内のKME値の相関分析図を描きます。最後に、図中の相関係数に従って、2つのデータセット内のモジュールの保守的さを判断する。相関係数が最も小さいモジュールを選択します。まず、エクスポート ネットワークを Cytoscape 関数に使用して、Cytoscape が読み取ることができるエッジおよびノード リスト ファイルにネットワークをエクスポートします。次に、ファイルを Cytoscape にインポートします。しきい値を 0.5 に設定し、必要に応じて他のパラメーターを調整します。最後に、異なる微生物の共発生ネットワークを得る。この記事では、WGCNAアルゴリズムを使用して、稲根システムの3つのニッチの違いを分析します。スケールフリーネットワークに近い3つのネットワークを満たす電力値を選択します。この内層、根葉面、及び根球微生物発生ネットワークにおいて、それぞれ23、22及び21のモデルを同定する。保存テストと相関分析を使用して、稲根システムの2つのニッチ間の非常に非保守的なモジュールを見つけます。異なる微生物のフィラムを表すために異なる色を使用して、これらの3つのモジュールの共発生ネットワークを構築します。プロテオバクテリア、アクチノバクテリア、バクテロイデス、フィルミキュート、ヴェルコクトロビアは、3つの異なる微生物ネットワークを支配した。さらに、17コア属は主にこれらのネットワークを規制する。このビデオを見た後、環境環境が異なるために微生物群集で発生する可能性のある異なる共発生ネットワークを解析するために WGCNA アルゴリズムを使用する一連の手順を実行する方法をよく理解する必要があります。

Research

JoVE Journal

Biology

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

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どのように文化、レコードとマイクロ電極アレイで神経ネットワークを刺激する（多国間環境協定）へ

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

免疫不全マウスにおける生体工学ヒト微小血管ネットワーク

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

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側根誘導系で<em&gt;シロイヌナズナ</em&gt;とトウモロコシ

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

デジタル画像相関を使用すると、血管の組織標本のローカル株を特徴づけるために、

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

マウスの腸内細菌叢に及ぼすバクテリオシンの影響を評価する方法

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

セノ治療薬同定のためのSA-β-ガラクトーシダーゼベーススクリーニングアッセイ

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X 線マイクロ断層レントゲン写真撮影に基づいてトウモロコシの維管束のミクロン スケール表現型解析技術

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

2段階PCRと次世代16S rRNA遺伝子シーケンシングを用いての微生物叢解析

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Quantification of Skeletal Muscle Fatty Infiltration via Decellularization

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

脱細胞化による骨格筋脂肪浸潤の定量化

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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

アグロバクテリウム・リゾゲネスに基づく毛状根形質転換による効率的かつ再現性の高い複合植物の生産法

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