В ерата на бързите климатични промени разбирането как микробните общности реагират на тези промени в околната среда е от първостепенно значение. Микробите играят решаваща роля в различни екологични процеси, като колоездене на хранителни вещества, разлагане и регулиране на климата. Като доставчик на анализ на микробни данни, ние сме начело на предоставянето на решения за анализ на сложните данни, свързани с микробните реакции на изменението на климата. В този блог ще проучим ключовите стъпки и техники за анализ на данните на микробната общност в контекста на изменението на климата.
Разбиране на пейзажа на данните
Първата стъпка в анализа на отговорите на микробната общност на изменението на климата е да се разбере естеството на данните. Микробните данни могат да бъдат получени от различни източници, включително проби от околната среда (като почва, вода и въздух), свързани с гостоприемници проби (напр. Човешко черво, растителна ризосфера) и лабораторни експерименти. Тези данни често се предлагат под различни форми, като например данни за секвениране на ампликон (напр. 16S rRNA генни секвениране за бактерии и археи, секвенирането му за гъби), метагеномични данни, метатранскриптомични данни и метаболомични данни.
Данните за секвениране на Amplicon предоставят информация за таксономичния състав на микробните общности. Анализирайки относителното изобилие от различни микробни таксони, можем да идентифицираме промените в структурата на общността в отговор на климатични фактори като температура, валежи и концентрация на въглероден диоксид. От друга страна, метагеномичните данни предлагат по -изчерпателен поглед върху генетичния потенциал на микробните общности, включително гени, участващи в метаболитни пътища, реакция на стрес и адаптация.
Предварително - обработка на данните
След като данните бъдат събрани, предварителната обработка е от съществено значение, за да се гарантира нейното качество и годност за анализ. За данните за секвениране на ампликон, предварително обработката обикновено включва стъпки като филтриране на качеството, подрязване на нискокачествени четения, отстраняване на праймери и адаптери и групиране на последователности в оперативни таксономични единици (OTU) или варианти на ампликон последователност (ASV). Инструменти като Qiime2, Mothur и DADA2 обикновено се използват за тези задачи.
В случай на метагеномични данни, предварително обработката включва контрол на качеството на четене, премахване на хост - производни четения (ако е приложимо) и сглобяване на кратки четения в по -дълги контиги. Софтуерните пакети като Metaspades и Megahit са популярни за метагеномично сглобяване.
Идентифициране на климатични модели
След предварителна обработка следващата стъпка е да се идентифицират модели в данните на микробната общност, които са свързани с изменението на климата. Един често срещан подход е да се извършват статистически анализи за съпоставяне на състава на микробната общност или функцията с климатичните променливи. Например, можем да използваме многовариантни статистически методи като анализ на основните компоненти (PCA), анализ на съкращаването (RDA) или анализ на каноничната кореспонденция (CCA), за да визуализираме връзките между микробните общности и факторите на околната среда.
Друг важен аспект е да се открият промени в изобилието на специфични микробни таксони или функционални гени във времето или при различни климатични условия. Анализът на диференциалното изобилие може да се извърши с помощта на инструменти като Deseq2 и Edger, които първоначално са разработени за анализ на генна експресия, но могат да бъдат приложени и към микробни данни.
Използване на машинно обучение за прогнозиране
Техниките за машинно обучение могат да бъдат мощни инструменти за прогнозиране на реакцията на микробните общности на бъдещите изменения на климата. Надзорните алгоритми за обучение, като случайни гори, поддържащи векторни машини и невронни мрежи, могат да бъдат обучени за съществуващи данни за микробни и климатични данни, за да се предвиди промени в структурата и функцията на микробната общност при различни климатични сценарии.
Например, можем да използваме исторически климатични данни и съответните данни за микробната общност, за да обучим модел, който прогнозира как изобилието на определени полезни или вредни микробни таксони ще се промени с повишаване на температурата или променящите се модели на валежи. Алгоритмите за неподдържано обучение, като клъстериране и намаляване на размерите, също могат да бъдат използвани за откриване на скрити модели в данните и груповите микробни общности въз основа на реакцията им на климатичните фактори.
Включване на екологични модели
В допълнение към статистическите и машинни подходи за обучение, екологичните модели могат да дадат ценна представа за реакцията на микробните общности на изменението на климата. Тези модели могат да симулират взаимодействията между микробите, тяхната среда и други организми в екосистемата. Например, динамичните модели могат да се използват, за да се предвиди как промените в температурата и наличието на хранителни вещества ще повлияят на растежа, конкуренцията и сътрудничеството между различните микробни видове.
Някои екологични модели също отчитат връзките за обратна връзка между микробните общности и изменението на климата. Например, някои микроби могат да повлияят на въглеродния цикъл, като произвеждат или консумират парникови газове като въглероден диоксид и метан. Включвайки тези процеси в екологичните модели, можем по -добре да разберем дългосрочните последици от изменението на климата в микробните общности и обратно.
Използване на усъвършенствани аналитични инструменти
Като доставчик на анализ на микробни данни, ние предлагаме редица усъвършенствани аналитични инструменти, за да помогнем на нашите клиенти да анализират данните на микробната общност в контекста на изменението на климата. Един такъв инструмент еАвтоматичен анализатор на кривата на растеж на микробите. Този анализатор може точно да измери растежа на микробните култури при различни условия на околната среда, като предоставя ценни данни за това как микробите реагират на промените в температурата, рН и наличието на хранителни вещества.
Друг полезен инструмент еАнализатор на кривата на растеж на микроб, което позволява в - дълбочина анализ на кинетиката на микробния растеж. Анализирайки кривите на растеж на различни микробни щамове, можем да идентифицираме онези, които са по -издръжливи или чувствителни към свързаните с климата стресори.
Свържете се с обществени поръчки и сътрудничество
Ако се интересувате от анализиране на отговорите на микробната общност на изменението на климата, използвайки нашата държава - на - решения за анализ на данни за изкуството, ние ви каним да се свържете с нас за поръчки и сътрудничество. Нашият екип от експерти е готов да ви помогне да персонализирате тръбопроводите за анализ на данни, да интерпретира резултатите и да приложи констатациите към вашите специфични изследвания или нужди на индустрията.
ЛИТЕРАТУРА
- Fierer, N., & Jackson, RB (2006). Разнообразието и биогеографията на почвените бактериални общности. Протоколи на Националната академия на науките, 103 (3), 626 - 631.
- Hugenholtz, P., Goebel, BM, & Pace, NR (1998). Въздействие на културата - независими изследвания върху възникващия филогенетичен поглед върху бактериалното разнообразие. Journal of Bacteriology, 180 (18), 4765 - 4774.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2013). Phyloseq: R пакет за възпроизводим интерактивен анализ и графики на данните от преброяването на микробиома. PLOS ONE, 8 (4), E61217.
- Quince, C., Walker, Aw, Simpson, AJ, Loman, NJ, & Segata, N. (2017). Метагеномика на пушката, от вземане на проби до анализ. Nature Biotechnology, 35 (9), 833 - 844.
- Zhou, J., & Ning, D. (2017). Анализ на големи данни в микробната екология. Годишен преглед на микробиологията, 71, 555 - 576.
