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分析方法对细菌群落16S rRNA基因扩增测序分析结果的影响
被引量:
5
1
作者
钟辉
刘亚军
+2 位作者
王滨花
和梦洁
吴兰
《生物技术通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期81-92,共12页
细菌16S rRNA基因扩增测序是当前环境微生物组学研究中应用最为广泛的方法之一。然而,测序序列最小分类单元的划分有多种方式,其对微生物多样性下游分析结果的影响还有待进一步探究。本研究通过提取5组环境样本(森林、农田、湿地土壤、...
细菌16S rRNA基因扩增测序是当前环境微生物组学研究中应用最为广泛的方法之一。然而,测序序列最小分类单元的划分有多种方式,其对微生物多样性下游分析结果的影响还有待进一步探究。本研究通过提取5组环境样本(森林、农田、湿地土壤、湖泊沉积物和水体)的DNA进行16S rRNA基因扩增测序,对测序结果同时采用5种最小分类单元的划分方式(基于97%、98%、99%和100%序列相似性聚类的OTU以及基于DADA2算法得到的ASV)进行划分,比较分析最小分类单元划分方法对微生物群落多样性、组成、以及其与环境因子关联性分析造成的影响。结果表明,提高分类分辨率,能够获得更高的群落α多样性(Chao1和Shannon)和β多样性(P < 0.05),而相对于按序列相似性聚类的OTU,ASV方法会在一定程度上降低Chao1和PD指数。对于群落组成,分类单元的划分方式主要影响微生物组一些低丰度属(< 0.2%)的占比,而对较高的分类学水平(门水平)组成的影响较小。此外,冗余分析的结果表明,提高分类分辨率水平,能够使得环境因子对微生物群落能够获得更高的解释度,同时也会影响各环境因子对群落组成的解释度排序。总之,本研究明晰了最小分类单元的不同划分方式会对微生物组多样性、组成以及与环境因子的关联性造成的影响,为后续环境微生物组学研究提供了理论指导。
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关键词
环境微生物组
高通量测序
16S
rRNA基因
最小分类单元
细菌多样性
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职称材料
题名
分析方法对细菌群落16S rRNA基因扩增测序分析结果的影响
被引量:
5
1
作者
钟辉
刘亚军
王滨花
和梦洁
吴兰
机构
南昌大学生命科学学院
南昌大学鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室
出处
《生物技术通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期81-92,共12页
基金
国家自然科学基金项目(31971470)
江西省自然科学基金(20192ACB20021)。
文摘
细菌16S rRNA基因扩增测序是当前环境微生物组学研究中应用最为广泛的方法之一。然而,测序序列最小分类单元的划分有多种方式,其对微生物多样性下游分析结果的影响还有待进一步探究。本研究通过提取5组环境样本(森林、农田、湿地土壤、湖泊沉积物和水体)的DNA进行16S rRNA基因扩增测序,对测序结果同时采用5种最小分类单元的划分方式(基于97%、98%、99%和100%序列相似性聚类的OTU以及基于DADA2算法得到的ASV)进行划分,比较分析最小分类单元划分方法对微生物群落多样性、组成、以及其与环境因子关联性分析造成的影响。结果表明,提高分类分辨率,能够获得更高的群落α多样性(Chao1和Shannon)和β多样性(P < 0.05),而相对于按序列相似性聚类的OTU,ASV方法会在一定程度上降低Chao1和PD指数。对于群落组成,分类单元的划分方式主要影响微生物组一些低丰度属(< 0.2%)的占比,而对较高的分类学水平(门水平)组成的影响较小。此外,冗余分析的结果表明,提高分类分辨率水平,能够使得环境因子对微生物群落能够获得更高的解释度,同时也会影响各环境因子对群落组成的解释度排序。总之,本研究明晰了最小分类单元的不同划分方式会对微生物组多样性、组成以及与环境因子的关联性造成的影响,为后续环境微生物组学研究提供了理论指导。
关键词
环境微生物组
高通量测序
16S
rRNA基因
最小分类单元
细菌多样性
Keywords
environmental microbiomics
high-throughput sequencing
16S rRNA gene
minimum taxonomy unit
bacterial diversity
分类号
Q933 [生物学—微生物学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分析方法对细菌群落16S rRNA基因扩增测序分析结果的影响
钟辉
刘亚军
王滨花
和梦洁
吴兰
《生物技术通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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