วิธีวิเคราะห์การตอบสนองของชุมชนจุลินทรีย์ต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในข้อมูล

ในยุคของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอย่างรวดเร็วการทำความเข้าใจว่าชุมชนจุลินทรีย์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงด้านสิ่งแวดล้อมเหล่านี้มีความสำคัญยิ่ง จุลินทรีย์มีบทบาทสำคัญในกระบวนการนิเวศวิทยาต่าง ๆ เช่นการขี่จักรยานสารอาหารการสลายตัวและการควบคุมสภาพภูมิอากาศ ในฐานะผู้จัดหาการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์เราอยู่ในระดับแนวหน้าของการจัดหาโซลูชั่นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการตอบสนองของจุลินทรีย์ต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ในบล็อกนี้เราจะสำรวจขั้นตอนและเทคนิคสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลชุมชนจุลินทรีย์ในบริบทของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

ทำความเข้าใจกับภูมิทัศน์ข้อมูล

ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์การตอบสนองของชุมชนจุลินทรีย์ต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศคือการเข้าใจลักษณะของข้อมูล ข้อมูลจุลินทรีย์สามารถรับได้จากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงตัวอย่างสิ่งแวดล้อม (เช่นดินน้ำและอากาศ) ตัวอย่างโฮสต์ - ที่เกี่ยวข้อง (เช่นลำไส้ของมนุษย์ rhizosphere พืช) และการทดลองในห้องปฏิบัติการ ข้อมูลเหล่านี้มักจะมาในรูปแบบที่แตกต่างกันเช่นข้อมูลการเรียงลำดับแอมพลิฟายเออร์ (เช่นการจัดลำดับยีน 16S rRNA สำหรับแบคทีเรียและอาร์เคียการเรียงลำดับสำหรับเชื้อรา) ข้อมูล metagenomic ข้อมูล metatranscriptomic และข้อมูลเมแทบอลิซึม

ข้อมูลการเรียงลำดับแบบแอมพลิฟายเออร์ให้ข้อมูลเกี่ยวกับองค์ประกอบทางอนุกรมวิธานของชุมชนจุลินทรีย์ โดยการวิเคราะห์ความอุดมสมบูรณ์สัมพัทธ์ของจุลินทรีย์แท็กซ่าที่แตกต่างกันเราสามารถระบุการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างชุมชนในการตอบสนองต่อปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศเช่นอุณหภูมิการตกตะกอนและความเข้มข้นของคาร์บอนไดออกไซด์ ในทางกลับกันข้อมูล Metagenomic นำเสนอมุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพทางพันธุกรรมของชุมชนจุลินทรีย์รวมถึงยีนที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางการเผาผลาญการตอบสนองต่อความเครียดและการปรับตัว

ก่อนการประมวลผลข้อมูล

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วการประมวลผลก่อนการประมวลผลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพและความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ สำหรับข้อมูลการเรียงลำดับแบบแอมพลิฟายเออร์การประมวลผลก่อนการประมวลผลมักเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่าง ๆ เช่นการกรองคุณภาพการตัดแต่งการอ่านคุณภาพต่ำการถอดไพรเมอร์และอะแดปเตอร์และการจัดกลุ่มของลำดับลงในหน่วยอนุกรมวิธานปฏิบัติการ (OTUs) หรือตัวแปรลำดับแอมป์ เครื่องมือเช่น Qiime2, Mothur และ Dada2 มักใช้สำหรับงานเหล่านี้

ในกรณีของข้อมูล metagenomic การประมวลผลก่อนรวมถึงการควบคุมคุณภาพการอ่านการลบการอ่านโฮสต์ - ที่ได้รับ (ถ้ามี) และการประกอบการอ่านสั้น ๆ ลงใน contigs ที่ยาวขึ้น แพ็คเกจซอฟต์แวร์เช่น Metaspades และ Megahit เป็นที่นิยมสำหรับการประกอบ metagenomic

การระบุสภาพภูมิอากาศ - รูปแบบที่เกี่ยวข้อง

หลังจากการประมวลผลก่อนขั้นตอนต่อไปคือการระบุรูปแบบในข้อมูลชุมชนจุลินทรีย์ที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ วิธีการทั่วไปอย่างหนึ่งคือการทำการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อเชื่อมโยงองค์ประกอบของชุมชนหรือฟังก์ชั่นของชุมชนจุลินทรีย์กับตัวแปรสภาพภูมิอากาศ ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้วิธีการทางสถิติหลายตัวแปรเช่นการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA), การวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน (RDA) หรือการวิเคราะห์การติดต่อทางจดหมาย (CCA) เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างชุมชนจุลินทรีย์และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม

อีกแง่มุมที่สำคัญคือการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงในความอุดมสมบูรณ์ของจุลินทรีย์แท็กซ่าหรือยีนที่ใช้งานได้เมื่อเวลาผ่านไปหรือในสภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ความอุดมสมบูรณ์ที่แตกต่างกันสามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือเช่น DESEQ2 และ Edger ซึ่งเดิมได้รับการพัฒนาสำหรับการวิเคราะห์การแสดงออกของยีน แต่ยังสามารถนำไปใช้กับข้อมูลจุลินทรีย์ได้

ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนาย

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการทำนายการตอบสนองของชุมชนจุลินทรีย์ต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในอนาคต อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเช่นป่าแบบสุ่มสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์และเครือข่ายประสาทสามารถได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจุลินทรีย์และสภาพภูมิอากาศที่มีอยู่เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างชุมชนจุลินทรีย์และการทำงานภายใต้สถานการณ์สภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่นเราสามารถใช้ข้อมูลสภาพภูมิอากาศในอดีตและข้อมูลชุมชนจุลินทรีย์ที่สอดคล้องกันเพื่อฝึกอบรมแบบจำลองที่คาดการณ์ว่าความอุดมสมบูรณ์ของแท็กซ่าจุลินทรีย์ที่เป็นประโยชน์หรือเป็นอันตรายบางอย่างจะเปลี่ยนแปลงไปตามอุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นหรือเปลี่ยนรูปแบบการตกตะกอน อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลเช่นการลดกลุ่มและการลดขนาดสามารถใช้เพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและชุมชนจุลินทรีย์กลุ่มตามการตอบสนองต่อปัจจัยสภาพภูมิอากาศ

ผสมผสานแบบจำลองระบบนิเวศ

นอกเหนือจากวิธีการทางสถิติและเครื่องจักร - วิธีการเรียนรู้แบบจำลองทางนิเวศวิทยายังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับการตอบสนองของชุมชนจุลินทรีย์ต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ แบบจำลองเหล่านี้สามารถจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่างจุลินทรีย์สภาพแวดล้อมและสิ่งมีชีวิตอื่น ๆ ในระบบนิเวศ ตัวอย่างเช่นแบบจำลองแบบไดนามิกสามารถใช้ในการทำนายว่าการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิและความพร้อมใช้งานของสารอาหารจะส่งผลต่อการเจริญเติบโตการแข่งขันและความร่วมมือระหว่างสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่แตกต่างกันอย่างไร

แบบจำลองนิเวศวิทยาบางอย่างยังคำนึงถึงลูปข้อเสนอแนะระหว่างชุมชนจุลินทรีย์และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ตัวอย่างเช่นจุลินทรีย์บางชนิดสามารถมีอิทธิพลต่อวัฏจักรคาร์บอนโดยการผลิตหรือบริโภคก๊าซเรือนกระจกเช่นคาร์บอนไดออกไซด์และมีเธน โดยการรวมกระบวนการเหล่านี้เข้ากับแบบจำลองระบบนิเวศเราสามารถเข้าใจผลที่ตามมาในระยะยาวของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในชุมชนจุลินทรีย์และในทางกลับกัน

ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง

ในฐานะซัพพลายเออร์การวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์เรานำเสนอเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงที่หลากหลายเพื่อช่วยให้ลูกค้าของเราวิเคราะห์ข้อมูลชุมชนจุลินทรีย์ในบริบทของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เครื่องมือหนึ่งดังกล่าวคือเครื่องวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์อัตโนมัติ- เครื่องวิเคราะห์นี้สามารถวัดการเจริญเติบโตของวัฒนธรรมจุลินทรีย์ภายใต้สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันอย่างแม่นยำให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับวิธีที่จุลินทรีย์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิค่า pH และความพร้อมใช้งานของสารอาหาร

เครื่องมือที่มีประโยชน์อีกอย่างคือเครื่องวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ซึ่งช่วยให้การวิเคราะห์เชิงลึกของจลนพลศาสตร์การเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ โดยการวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่แตกต่างกันเราสามารถระบุสิ่งที่มีความยืดหยุ่นหรือไวต่อแรงกดดันที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศ

ติดต่อเพื่อการจัดหาและการทำงานร่วมกัน

หากคุณมีความสนใจในการวิเคราะห์การตอบสนองของชุมชนจุลินทรีย์ต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโดยใช้สถานะของเรา - โซลูชั่นการวิเคราะห์ข้อมูลศิลปะเราขอเชิญคุณติดต่อเราเพื่อรับการจัดซื้อและการทำงานร่วมกัน ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมที่จะช่วยเหลือคุณในการปรับแต่งท่อการวิเคราะห์ข้อมูลการตีความผลลัพธ์และการใช้สิ่งที่ค้นพบกับการวิจัยหรือความต้องการเฉพาะของอุตสาหกรรมของคุณ

การอ้างอิง

1. Fierer, N. , & Jackson, RB (2006) ความหลากหลายและชีวภูมิศาสตร์ของชุมชนแบคทีเรียในดิน การดำเนินการของ National Academy of Sciences, 103 (3), 626 - 631
2. Hugenholtz, P. , Goebel, BM, & Pace, NR (1998) ผลกระทบของวัฒนธรรม - การศึกษาอิสระเกี่ยวกับมุมมองสายวิวัฒนาการที่เกิดขึ้นใหม่ของความหลากหลายของแบคทีเรีย วารสารแบคทีเรียวิทยา, 180 (18), 4765 - 4774
3. McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2013) Phyloseq: แพ็คเกจ R สำหรับการวิเคราะห์แบบโต้ตอบแบบทำซ้ำและกราฟิกของข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากร microbiome PLOS ONE, 8 (4), E61217
4. Quince, C. , Walker, AW, Simpson, AJ, Loman, NJ, & Segata, N. (2017) Metagenomics ปืนลูกซองตั้งแต่การสุ่มตัวอย่างไปจนถึงการวิเคราะห์ เทคโนโลยีชีวภาพธรรมชาติ, 35 (9), 833 - 844
5. Zhou, J. , & Ning, D. (2017) การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในนิเวศวิทยาจุลินทรีย์ การทบทวนประจำปีของจุลชีววิทยา, 71, 555 - 576