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深入了解全球海洋表皮和中质社区的假定藻酸盐裂解酶
藻酸盐裂解酶和寡聚酸酯裂解酶催化藻酸盐的糖苷键的裂解，藻酸盐，这是由棕色藻类和其他生物体合成的酸性多糖。这些酶高度多样，目前已分为15个碳水化合物活性酶（Cazy）数据库的家族。我们探讨了结构和分类学的多样性，基因和转录本的生物地理分布以及来自全球海洋上层皮科浮游物社区的假定藻酸盐降解酶的潜在环境驱动因素。首先使用序列相似性网络对确定的序列进行分析，以评估其与Cazy成员的关系。与PL5，PL6，PL7，PL17和PL38家族有关的序列具有较高的基因和转录物丰度，温度是携带假定藻酸盐裂解酶基因的社区成员结构的关键驱动力。PL5同源物包括活性位点的关键残基中的变体，分配给“ candidatus pelagibacter”的序列显示出高基因和转录物丰度，与无机磷浓度负相关。序列分配给了黄杆菌和/或γ-细菌类别主导了PL6，PL7和PL17家族，尤其是与未经文化的偏光杆菌和Alteromonas Australica密切相关的序列。在PL38家族中，虽然从planctomycetota，verrucomicrobiota和Bacteroidota的序列分配给分类群，在大多数区域和深度上显示出最高的相对基因丰度，而高表达水平在高纬度的序列中观察到序列中的序列，分配给了euukaryota（例如eukaryota（e.g.，e.g.，phaeocystica）。总体而言，这项研究中发现的推定酶可能参与了各种生理过程，包括藻酸盐同化和生物合成。
稳定同位素探测宏基因组学的标准化定量分析策略
抽象稳定的同位素探测（SIP）促进了通过核酸的同位素富集对复杂生态系统中活性微生物种群的培养无关鉴定。许多DNA-SIP研究依赖于16S rRNA基因序列来识别活性分类单群，但是将这些序列与特定细菌基因组联系起来通常具有挑战性。在这里，我们描述了一个标准化的实验室和分析框架，用于使用shot弹枪元基因组学而不是16S rRNA基因测序以人均基因量化同位素富集。为了开发此框架，我们使用设计的微生物组探索了各种样本处理和分析方法，其中标记的基因组的身份及其同位素富集的水平得到了实验控制。使用此基础真理数据集，我们经验评估了不同分析模型的准确性，以识别活性分类单元，并检查了测序深度如何影响同位素标记的基因组的检测。我们还证明，使用合成DNA内部标准来测量SIP密度分数中的绝对基因组丰度可改善同位素富集的估计值。此外，我们的研究说明了内部标准的效用，以揭示样品处理中的异常情况，如果未被发现，可能会对SIP元基因组分析产生负面影响。最后，我们提出了SIPMG，这是一个R软件包，可促进绝对丰度的估计并执行统计分析，以识别SIP元基因组数据中标记的基因组。这个经过实验验证的分析框架增强了DNA-SIP宏基因组学的基础，作为准确测量环境微生物种群的原位活性并评估其基因组潜力的工具。
极地海洋中的硅藻含量由基因组大小
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepresentedCorrected：生态学的主要目标是确定自然中物种丰富的决定因素。身体大小已成为丰度的基本且可重复的预测指标，其生物体的数量较小。一个生物地理成果，称为伯格曼的统治，描述了跨分类学群体的优势，较冷地区的大型生物体。尽管不可否认，但这些模式的关键特征的程度尚不清楚。我们在硅藻中探索了这些问题，对于通过海洋食品网中的碳固定和能量流中的作用，全球重要性的单细胞藻类都具有重要意义。使用来自全球分布的单个谱系的系统基因组数据集，我们发现体型（细胞体积）与基因组大小强烈相吻合，基因组的大小在50倍上变化，并由重复性DNA的差异驱动。但是，定向模型确定了温度和基因组大小，而不是细胞大小，因为对最大种群增长率的影响最大。全球元编码数据集进一步将基因组大小确定为海洋中物种丰度的强大预定指数，但只有在高纬度和低纬度地区的较冷地区，其中具有大基因组的硅藻占主导地位，这是与Bergmann统治一致的模式。尽管物种丰度是由无数相互作用的非生物和生物因素塑造的，但仅基因组大小是丰度的明显强烈预测指标。在一起，这些结果突出了出现特征，基因组大小，这是生物体中最基本和不可约束特性之一的宏观进化变化的层层细胞和生态后果。
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使用观测，理论模拟和建模研究行星大气中的物理和化学过程。测试室也被开发并用于模拟月球，火星和金星环境。分析同位素（原始和宇宙基础）和陨石中的元素丰度用于表征早期太阳系对象和陆地储层中的过去和当代过程。通过在PRL建立的最先进的实验设施对行星样品及其陆地类似物的岩石学，形态，化学组成和同位素研究来研究行星体中的地质过程。研究了行星体遥感的数据，以研究表面地质和形态的目的。
使用 LA-ICP-TOF-MS 对 CM 球粒陨石进行定量元素映射：一种先进的外星物质筛选工具
简介：元素丰度在陨石的组成矿物之间会进行分馏，即使是化学性质非常相似的稀土元素 (REE) 也是如此。先前的研究表明，亲石元素，特别是难熔亲石元素，在其母体的热变质过程中从原生相重新分布到次生相 [1-3]。然而，由于矿物颗粒尺寸相对较小（< 50 μm）且矿物中夹杂物（< 10 μm），因此，对于在母体中经历了水蚀变的碳质球粒陨石 (CC)，这种重新动员（包括它们的元素分布，尤其是微量元素）的了解甚少 [4]。因此，我们开发了使用激光剥蚀电感耦合等离子体飞行时间质谱 (LA-ICP-TOF-MS) 进行定量元素映射的分析方法，不仅可以提供主要元素图，还可以提供具有大表面积 (cm × cm)、高空间分辨率 (5×5 μm/像素) 的微量元素图，并且对后续分析的表面影响可以忽略不计 [5]。这种元素映射已被证明是一种确定 H 球粒陨石中元素分布的有效工具，然后应该适用于由带有包裹体的小矿物颗粒组成的 CC。因此，在本研究中，我们旨在将 LA-ICP-TOF-MS 映射应用于 CM 球粒陨石 (CM)，这是最丰富的 CC，显示出从几乎 3 型到 1 型的各种变质程度，以确定 (i) 组成矿物中的元素丰度，(ii) 最富含特定元素的相，以及 (iii) 组成矿物之间的元素分布，这可能揭示母体水蚀变过程中元素的重新动员，并有助于限制水蚀变的物理化学条件。
通过硫酸盐还原细菌修饰的细菌驱动在缺氧海洋沉积物中的微生物群落组装
抽象硫酸盐还原细菌（SRB）是在缺氧海洋环境中降解有机物（OM）的必不可少的功能性微生物分类群。但是，关于SRB如何调节微生物群落的实验数据很少。在这里，我们通过抑制SRB来阐明其在OM退化期间对微生物群落的贡献，采用了自上而下的微生物社区管理方法。基于五个不同的孵化阶段的高度复制的缩影（n = 20），我们发现在抑制SRB（包括组成，结构，网络和社区组装过程）后，许多微生物群落特性受到影响。我们还通过正频依赖性选择发现了SRB和其他丰富的系统发育局部之间的强共存模式。Fami的相对丰度在抑制OM降解期间抑制SRB后同时抑制SRB后，同时抑制了Srixibaccaceae，Dethiosulfatibactacteraceae，prolixibacteraceae，Marinilabiliaceae和Mariniieae。SRB与共存分类单元之间的Marinilabiliales之间的密切关联是最突出的。他们在网络演替期间有助于保存的模块，是介导网络社区的基石节点，并有助于同质的生态选择。对海洋质体分离菌株的钼耐受性检验表明，抑制的SRB（不是SRB本身的抑制剂）触发了海洋质体的相对丰度的降低。这些数据支持SRB可以修改生态位以影响物种共存。我们还发现，抑制SRB导致pH值降低，这不适合大多数海洋属性菌株的生长，而在SRB抑制处理中，添加pH缓冲液（HEPE）可恢复这些细菌的pH和相对丰度。
生物多样性指数
均匀指数均匀度衡量社区中不同物种的丰富性的平等程度。物种丰富度无法区分这个社区与物种几乎同样丰富的社区。均匀度量化了多样性的这种公平性成分。已经提出了许多均匀指数，其中最多是作为丰度分布的函数。例如，一个简单的措施是：j = h' /h max where：均匀度范围从0到1，其中1代表完全均匀度。该指数和其他类似的指数允许独立视为或与丰富性和多样性指数共同考虑均匀性。均匀度的社区可以表明成熟，稳定的环境。不均匀的社区经常受到干扰，过渡环境。随着时间的推移，均匀度的变化可能会在物种身份发生变化之前很早就表明社区结构的变化。平均指数因此提供了重要的其他信息以及其他多样性指标。稀有指数大多数多样性指数对所有物种都具有同等的重量，但是稀有物种可能特别保护。稀有指数重点是评估与社区中稀有物种特别相关的生物多样性成分。一个简单的稀有性指数是样本中仅由单个个体表示的物种数量。更高的数字表示更大的稀有性。该指数提供了简单的生物学含义，但缺乏有关稀有性模式的其他信息。更复杂的指数评估比例丰度。例如，Berger-Parker指数为：d = nmax/n wery：nmax是最丰富物种中的个体数量。n是样本中个体的总数。较高的值表明最常见物种的优势更大。
出生后一个月的母体饮食指数和后代微生物群：来自地中海出生队列 MAMI 的见解
摘要：背景：母亲怀孕期间的饮食可能通过母亲的微生物群影响婴儿的健康状况。我们评估了地中海地区母亲饮食指数 (MDI-med) 与婴儿 1 个月大时肠道微生物群的关联。方法：MAMI 研究是地中海地区的一个纵向出生队列。在这项工作中，进行了一项横断面研究，包括 120 对母婴对，他们有 1 个月大时的母亲饮食和婴儿微生物群数据。美国开发的 MDI (MDI-US) 已针对 MAMI 队列 (MDI-med) 进行了调整。基于极值进行分层（平均值“较低”的 MDI-med 组有 22 个，平均值“较高”的组有 23 个）。比较了各组之间的相对微生物丰度和 alpha（微生物丰富度和多样性指数）和 beta 多样性（Bray-Curtis 距离矩阵）。结果：母亲每日蔬菜摄入量较高、红肉摄入量较低是 MDI-med 评分较高组的特征。与 MDI-med 评分较低组相比，“上层”组的微生物多样性（Shannon 和 InvSimpson 指数（p = 0.01））明显较低，但丰富度（Chao1 指数）和 β 多样性（使用 Bray-Curtis 距离）没有变化。双歧杆菌属（放线菌门）的相对丰度较高与母亲每日蔬菜和酸奶摄入量有关。结论：1 月龄婴儿微生物多样性降低与 MDI-med 评分较高有关。母亲蔬菜和酸奶摄入量较高与婴儿肠道中双歧杆菌属的相对丰度较高有关。需要进一步研究来了解孕期饮食、婴儿微生物群和健康结果之间的联系。
微生物组标记：微生物组生物标志物分析工具包
微生物膜标记包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3丰度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3骨架_taxa。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4分配 - otu_table。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 compare_da。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6混杂器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7个数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据cid_ying。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据ECAM。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8个数据ECAM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个数据输入_arumugam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个data-kostic_crc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据氧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据pediatric_ibd。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个数据 - 跨性别_colitis。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 extract_posthoc_res。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 get_treedata_phyloseq。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_dada2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_picrust2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 import_qiime2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Marker_table。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Marker_table类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 Marker_table < - 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17微生物膜标记物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18微生物级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 nmarker。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20归一化，门索方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 Thyloseq2Seq2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Teyloseq2Dger。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 Thyloseq2metagenomeseq。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot.compareda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot_abundance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 plot_cladogram。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 plot_f_bar。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 plot_heatmap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 plot_posthoctest。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 polot_sl_roc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31后测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32后级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33个重新示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_aldex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_ancom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 run_ancombc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 run_deseq2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 run_edger。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
使用环境DNA 在生态系统中测量所有生命形式的生物多样性的一种新的突破方法
通过将来自多个季节性样本的Edna片段序列与来自所有已知物种的大型参考序列数据库进行比较，研究人员能够检测到整个生命之树的生物。他们估计，奇利卡泻湖的总分类学多样性在整个生命之树中约为1071个家庭，包括大约799个真核生物家族，230个细菌家庭，27个古细菌家庭和13个DNA病毒家族。研究人员还发现，生态系统中不同位置和季节的生物家庭的相对丰度差异很大。这表明该方法还可以帮助监视跨空间和时间的生物多样性的变化。