当前位置: 首页 > news >正文

易基因技术推介|植物内生菌宏基因组研究

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。

植物内生菌中可培养的微生物种类十分有限,宏基因组学(metagenomics)是研究植物内生菌的有效手段之一。植物内生菌宏基因组研究通过不依赖于纯培养的宏基因组学(metagenomics)研究方法,构建植物内生菌的宏基因组文库,并从该文库中直接筛选获得生物合成基因簇,进一步鉴定其功能, 对植物内生菌进行定性及定量分析,为植物的微生物起源提供直接的证据。

技术优势:

  • 超深度检测:提取的全宏基因组DNA建立随机小片段文库,避免了目的片段的PCR过程,降低bias,随机测序,获取更丰富的序列信息。
  • 植物组织表面菌处理:通过实验方法去除植物外表面菌株污染,准确测序植物内生菌种类、丰富及互作关系,真实还原构建微生态系统的功能网络。
  • 16S全长检测:植物内生菌提取DNA后,通过16S全长扩增,质控内生菌提取效果。

研究方向:

植物内生菌宏基因组学研究为植物微生物起源、植物的营养和抗病育种提供内生菌角度的新策略。

技术路线:

实验策略:

分析内容:

送样要求:

经典案例

病原菌介导植物内生菌群抑病功能的激活

Carrión VJ,et al.Pathogen-induced activation of disease-suppressive functions in the endophytic root microbiome. Science. 2019 Nov 1;366(6465):606-612.

1、背景

植物微生物组研究已经积累了大量的测序数据和丰富的信息,表明了许多植物根际、叶际、种子和胚层中不同微生物群落的多样性和丰富度。然而迄今为止,很少有研究论证微生物组对特定植物表型(即植物生长、发育和健康)的功能影响。因此,在分子和化学层面上许多植物表型与微生物组结构和功能之间在的因果关系仍然未知。本研究旨在探讨植物内生微生物菌群(植物内生菌)的基因多样性及对真菌感染植株的保护作用。

2、方法

为了解生活在植物根组织中的植物内生菌的抑病功能,作者对生长在抑病土壤中的甜菜幼苗根内进行宏基因组测序分析;并鉴定与抑病相关的微生物群落和功能组成,以区分哪些生物合成基因簇(BGCs)在感染过程中上调,然后重组内生菌群;最后进行位点定向突变,检测特异性BGCs是否在抑病过程中起着重要作用。

作者设置甜菜种植在感病(Conducive, C)和抑病 (Suppressive, S) 土壤和是否接种病原菌R. solani(R)共计四个处理(C,C+R,S,S+R)。在抑病土壤中接种病原菌(S+R)的甜菜发病率为15-30%,在感病土壤中接种病原菌(C+R)的甜菜发病率为80%。

研究实验设计示意图

植物内生菌宏基因组测序分析流程

3、结论

本研究中,植物内生菌的宏基因组学研究和网络推论表明,植物根部的真菌感染在根内Chitinophagaceae和Flavobacteriaceae富集;同时,几丁质酶基因、编码非核糖体肽合成酶(nonribosomal peptide synthetases,NRPSs)和聚酮合成酶(polyketide synthases,PKSs)产生的各种未知生物合成基因簇。在菌株基因组重建后,由Chitinophagaceae和Flavobacteriaceae合成的菌群持续抑制真菌根部疾病。定点诱变表明,黄杆菌中此前未鉴定的NRPS-PKS基因簇对内生菌群抑病至关重要。研究结果表明,内生根微生物组(植物内生菌)具有许多尚不为人所知的功能性状,可以共同保护植物内外。

图:内生菌群落生物合成基因簇的多样性和分布

参考文献:

Carrión VJ,et al.Pathogen-induced activation of disease-suppressive functions in the endophytic root microbiome. Science. 2019 Nov 1;366(6465):606-612.

相关阅读:

Science:宏基因组测序揭示病原菌介导植物内生菌群抑病功能激活

多组学关联研究怎么做?DNA甲基化组+转录组+宏基因组+16S研究思路

宏基因组测序带给了我们什么?

植物宏病毒组研究:植物病毒的进化与生态 | 顶刊综述

专注表观组学十余年-深圳市易基因科技有限公司

相关文章:

  • 基于springboot+vue的游戏交流论坛系统 elementui
  • 【目标检测算法】YOLO-V1~V3原理梳理
  • 【Kafka】Docker安装kafka、搭建kafka集群
  • 4.【Linux虚拟机】创建自己的docker image并提供后端服务
  • 基于STFT和卷积神经网络的时序数据分类 代码+数据 可直接运行
  • 神经网络建模的适用范围,神经网络建模流程详解
  • 实名核验类API推荐
  • cmakelist.txt , cmake, makefile, make 【超快区分理解】
  • 【去雾论文阅读】Saturation Based Iterative Approach for Single Image Dehazing
  • 机器学习:详细推导序列最小优化SMO算法+Python实现
  • Flask 学习-20. route 路由中的 endpoint 参数
  • bp神经网络反向传播推导,bp神经网络的传递函数
  • Flask 学习-21. 项目配置通过.env环境变量启动开发/生产环境
  • 图像识别和机器视觉区别,比较两幅图像的相似度
  • Jetson Orin平台Jetpack5.0.2 VIFALC_TDSTATE问题调试
  • 【159天】尚学堂高琪Java300集视频精华笔记(128)
  • 【译】React性能工程(下) -- 深入研究React性能调试
  • android图片蒙层
  • CentOS6 编译安装 redis-3.2.3
  • iOS 系统授权开发
  • Java 网络编程(2):UDP 的使用
  • JSDuck 与 AngularJS 融合技巧
  • Laravel Mix运行时关于es2015报错解决方案
  • passportjs 源码分析
  • Python利用正则抓取网页内容保存到本地
  • spark本地环境的搭建到运行第一个spark程序
  • TypeScript实现数据结构(一)栈,队列,链表
  • webgl (原生)基础入门指南【一】
  • 安卓应用性能调试和优化经验分享
  • 读懂package.json -- 依赖管理
  • 干货 | 以太坊Mist负责人教你建立无服务器应用
  • 腾讯优测优分享 | Android碎片化问题小结——关于闪光灯的那些事儿
  • 网络应用优化——时延与带宽
  • 责任链模式的两种实现
  • 正则表达式
  • ​Java并发新构件之Exchanger
  • #gStore-weekly | gStore最新版本1.0之三角形计数函数的使用
  • (11)工业界推荐系统-小红书推荐场景及内部实践【粗排三塔模型】
  • (4)事件处理——(7)简单事件(Simple events)
  • (k8s中)docker netty OOM问题记录
  • (poj1.2.1)1970(筛选法模拟)
  • (ZT) 理解系统底层的概念是多么重要(by趋势科技邹飞)
  • (二)换源+apt-get基础配置+搜狗拼音
  • (介绍与使用)物联网NodeMCUESP8266(ESP-12F)连接新版onenet mqtt协议实现上传数据(温湿度)和下发指令(控制LED灯)
  • (每日持续更新)jdk api之FileReader基础、应用、实战
  • .NET Framework 3.5中序列化成JSON数据及JSON数据的反序列化,以及jQuery的调用JSON
  • .Net FrameWork总结
  • .net on S60 ---- Net60 1.1发布 支持VS2008以及新的特性
  • .NET Standard / dotnet-core / net472 —— .NET 究竟应该如何大小写?
  • .NET Standard 的管理策略
  • .net 打包工具_pyinstaller打包的exe太大?你需要站在巨人的肩膀上-VC++才是王道
  • .net开发时的诡异问题,button的onclick事件无效
  • .php文件都打不开,打不开php文件怎么办
  • [20150629]简单的加密连接.txt
  • [20181219]script使用小技巧.txt