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整合 DNA 条形码和形态学分析可改善海洋浮游动物生物多样性评估
95 ℃ 30 秒、40 ℃ 30 秒、72 ℃ 30 秒，25 个循环，最后 72 ℃ 延伸 5 分钟。第一轮 PCR 产物用 AMPure XP 磁珠（Beckman-Coulter，印第安纳波利斯，印第安纳州，美国）纯化。在第二轮 PCR 中，取 2 µL 纯化的第一轮产物与 NexteraXT Indexed Primers 一起用于最终文库构建。循环条件包括初始变性步骤 95 ℃ 3 分钟，然后 10 个循环 95
使用 DNA 宏条形码识别印度尼西亚松巴哇岛拉布汉桑戈罗地区受冰冻感染的长吻卡帕藻养殖点水中的细菌组成
摘要 。拉布汉桑戈罗位于印度尼西亚西努沙登加拉省松巴哇县萨利赫湾，是为种植海藻品种卡帕藻而开发的地区之一。2023 年，由于冰冻病的爆发，种植活动遭遇了作物减产。这一事件给农民造成了重大的劳动力和经济损失。人们怀疑生物因素（细菌）在这种疾病的出现中发挥了作用。因此，本研究旨在 (1) 识别水中的细菌（冰冻感染的海藻养殖场）和 (2) 寻找可能导致冰冻病的细菌种类。本研究的目标是从分子水平上鉴定已知感染 K. alvarezii 并导致该疾病的潜在细菌种类。本研究中使用的方法是探索性描述性的。从 4 个点（被冰冻感染的 K. alvarezii 养殖地点）采集样本。每个点由 2 个深度（表面和底层水）表示。样品分析采用了一种基于宏条形码 (eDNA) 分析的不依赖培养的方法。这种方法可用于检查环境样品中的基因组，从而可以鉴定出更广泛的细菌种类。因此，这种方法为发现可能导致冰冰病的细菌种类提供了更大的机会。在这项研究中，全面了解了两个深度（表面和底层水）的细菌组成。负责有机物分解、营养物循环、支持初级生产和维持生态系统平衡的重要作用的主要门是蓝藻和变形菌。K. alvarezii 培养中的冰冰病与某些细菌种类有关，例如在采样地点还发现的弧菌属和假交替单胞菌属。关键词：环境 DNA、冰冰病、K. alvarezii、海洋细菌、萨利赫湾。
使用DNA metabarcoding鉴定来自Kappaphycus alvarezii栽培地点的细菌成分，这些位点被印度尼西亚Sumbawa的Labuhan Sangoro感染了Ice-Ice
摘要。Labuhan Sangoro，位于印度尼西亚西努萨·坦加拉（West Nusa Tenggara）的萨利赫湾（Saleh Bay），是印度尼西亚西努萨（Nusa Tenggara）的摄政区，是用于种植海藻物种Kappaphycus alvarezii的地区之一。在2023年，由于冰冰疾病爆发，耕作活动造成了农作物衰竭。这一事件造成了农民的巨大劳动力和财务损失。怀疑生物学因素（细菌）在这种疾病的出现中起作用。因此，这项研究旨在（1）识别生活在水域中的细菌（冰冰感染的海藻种植地点）和（2）寻找负责引起冰冰疾病的潜在细菌。这项研究的目标是分子鉴定已知感染K. alvarezii的潜在细菌，从而导致该疾病。本研究中使用的方法是探索性描述性的。从4点收集样品（K. alvarezii栽培位置被冰冰感染）。每个点由2个深度（表面和底部水）表示。sampels分析采用元法编码（EDNA）分析采用与培养的方法。这种方法可用于检查环境样品中可用的基因组，从而允许鉴定更广泛的细菌种类。因此，这种方法提供了更大的机会发现引起冰冰疾病的潜在细菌。在这项研究中，已经全面理解了两个深度（表面和底水）的细菌组成。和伪胞虫sp。负责在有机物分解，营养回收，支持初级生产和维持生态系统平衡中重要作用的主要门是蓝细菌和蛋白质细菌。K。Alvarezii培养中的冰冰疾病与某些细菌物种（如Vibrio spp）有关。在采样位置也发现了。关键词：环境DNA，Ice-Ice病，K。Alvarezii，海洋细菌，萨利赫湾。
利用 DNA 纳米结构对生化反应进行空间条形码编码，揭示了邻近标记中的主要接触机制
TurboID 和 APEX2 等邻近标记技术已成为研究蛋白质相互作用的空间组学研究的关键工具。然而，这些反应性物种介导的标记背后的生化机制，尤其是亚微米范围内标记方法的空间模式，仍然知之甚少。在这里，我们利用 DNA 纳米结构平台通过体外测定精确测量 TurboID 和 APEX2 的标记半径。我们的 DNA 纳米标尺设计能够在酶附近以纳米精度部署寡核苷酸条形码标记靶标。通过使用定量 PCR 量化标记产量并将其与目标距离进行映射，我们发现了标记机制的惊人见解。与流行的扩散标记模型相反，我们的结果表明 TurboID 主要通过接触依赖性标记进行操作。同样，APEX2 在其直接接触范围内显示出高标记效率。同时，它对更远的酚表现出低水平的扩散标记。这些发现重新定义了我们对邻近标记酶机制的理解，同时突出了 DNA 纳米技术在空间分析反应物种方面的潜力。
昆虫生物群落图集数据：瑞典和马达加斯加陆生节肢动物的元条形码调查
Miraldo A 1§* , Sundh J 2, * , Iwaszkiewicz-EggebrechtE 1 , Buczek M 3 , Goodsell R 1 , Johansson H 4 , Fisher BL 5 , Raharinjanahary D 6 , RajoelisonET 6 , Ranaivo C 6 , Randrianandrasana C 6 , Rafanomezantsoa JJ 6 , ManoharanL 7 , Granqvist E 1 , van Dijk LJA 1 , Alberg L 4 , Åhlén D 8 , Aspebo M 4 , Åström S 4 , BellvikenA 4 , Bergman PE 4 , Björklund S 4 , Björkman MP 9,10 , Deng J 3 , Desborough L 4 , DolffE 4 , Eliasson A 4 , Elmquist H 4 , Emanuelsson H 4 , Erixon R 11 , Fahlen L 4 , Frogner C 4 ,Fürst P 4 , Grabs A 4 , Grudd H 12 , Guasconi D 13 , Gunnarsson M 4 , Häggqvist S 4 , Hed A 4 ,Hörnström E 4 , Johansson H 4 , Jönsson A 4 , Kanerot S 4 , Karlsson A 4 , Karlsson D 4 ,Klinth M 4 , Kraft T 4 , Lahti R 14 , Larsson M 4 , Lernefalk H 4 , Lestander Y 4 , Lindholm LT 4 , LindholmM 4 , Ljung U 4 , Ljung K 4 , Lundberg J 15 , Lundin E 12 , Malmenius M 4 , Marquina D 1,# ,Martinelli J 4 , Mertz L 4 , Nilsson J 4 , Patchett A 16 , Persson N 4 , Persson J 4 , Prus-FrankowskaM 3 , Regazzoni E 4 , Rosander KG 4 , Rydgård M 4 , Sandblom C 4 , Skord J 4 , StålhandskeT 16,17 , Svensson F 4 , Szpryngiel S 1 , Tajani K 17 , Tyboni M 4 , Ugarph C 4 , Vestermark L 4 , Vilhelmsson J 4 , Wahlgren N 4 , Wass A 4 , Wetterstrand P 4 , Łukasik P 1,3,† , Tack AJM 8,† ,Andersson AF 18,† , Roslin T 19,20,† , Ronquist F 1,†
打破Metabarcoding中的生物信息学瓶颈
fi g u r e 2多价协议的品种。仅通过组合在此处可视化的双向品种来可视化仅可视化双向算法协议，三向和四向算法协议测试也可以进行。（a）分配和聚类算法之间的协议。显示了三个群集，其中每个等级的组件ASV的比例分配给每个分类单元，而大型蓝色圆圈中的分类学分配代表了所有组件ASV收到的分类。例如，cluster1包含三个ASV，均分配给了节肢动物和玛拉科斯特拉卡类，但它们被分配给不同的顺序（decapoda和euphausiaceae）。因此，一种保守的方法是将群集分配给Malacostraca级，但在较低的排名中将其分配得不明。（b）聚类算法之间的一致性。显示了两个替代聚类输出（红色和蓝色椭圆形，包含由黑条表示的ASV）。例如，蓝色cluster1包含两个红色簇，每个簇包含三个和四个ASV。在这种情况下，聚类算法之间的一致性和分歧提供了其他信息，以询问特定感兴趣的特定簇之间的内部结构或潜在关系。（c）分配方法之间的协议。显示了两个ASV，每个ASV都从IDTAXA和BLAST接收分配。ASV1在较低的等级（家庭和属）中获得不同的作业，而ASV2在所有等级中都从两种算法中接收相同的作业。因此，一种保守的方法将把ASV1分配给Charchariniformes的订单，但在较低的等级中将其分配给了。
使用 CRISPR 条形码作为分子钟，以单细胞分辨率捕捉动态过程
图 1. a. 带有 poly-A 读数的动态条形码示意图。b. 实验装置的示意图。c. 基于突变特征的条形码比例，结合两个系统的数据：对具有完整 PAM 基序的原型间隔物进行编辑（活性）；不存在 PAM 基序（非活性）；和未切割的 gRNA（原始）。d. 不同 gRNA 中原始条形码随时间的比例。e. 考虑不同 gRNA 之间的错配、间隙和间隙延伸，条形码随时间的变化。f. 具有 21 bp 间隔物（左）或 26 bp 间隔物（右）的 gRNA 的原始条形码随时间的比例。箱线图按不同时间点的平均间隔物长度着色（Cas9 系统）。g. 原始核苷酸随时间变化的百分比，将间隔物相对于 PAM 序列对齐（Cas9 系统）。h。考虑到按 Cas9 版本分类的所有不同 gRNA，C>T 突变随时间变化的百分比。对于所有箱线图，箱线表示四分位距 (IQR)，每个箱线内的水平线表示中位数。
ASV与Otus聚类：微生物组元编码研究中对α，beta和伽马多样性的影响
在微生物群落测序中，涉及细菌核糖体16S rDNA或真菌ITS，靶向基因是分类学分配的基础。传统的生物信息程序已有数十年的历史使用了一个聚类协议，该协议通过该协议将序列汇总到共享百分比身份的包装中，通常为97％，以产生运营技术单位（OTU）。数据处理方法中的进展导致了最小化技术测序符错误的可能性，这是OTU选择的主要原因，而是分析确切的Amplicon序列变体（ASV），这是一种选择，这会产生较少的聚集读数。我们已经在相同16S的元编码细菌扩增子数据集上测试了这两个程序，这些数据集包含来自17个相邻栖息地的一系列样品，这些样品跨越了700米长的不同生态条件的700米长的样本，这些样本在从农田，通过山地，森林，森林过渡到同一海岸的梯度，从农田跨度跨越了梯度。这种设计允许扫描高生物多样性盆地，并测量该地区的α，β和伽玛多样性，以验证生物信息学对十个不同生态索引和其他参数的值的效果。将两个级别的进行性OTU聚类（99％和97％）与ASV数据进行了比较。结果表明，OTU群集成比例地导致了物种多样性的生态指标值的明显低估，以及有关直接使用ASV数据的主导性和均匀性指数的扭曲行为。多元定序分析在树拓扑和连贯性方面也引起了敏感。总体而言，数据支持这样的观点：基于参考的OTU聚类带来了几种误导性的劣势，包括缺少新颖的分类单元的风险，这些偏见尚未在数据库中引用。由于其替代品作为从头聚类的替代方案，另一方面，由于计算需求较重和结果可比性，尤其是对于包含几种但未表征的物种的环境研究，至少对于原核生物而言，与OTU Clus-Clus-Clus-tering titer titer catiftitions catiftitions cotoff cotoff cotoff cotoff conforp的含义，至少是基于ASV的直接分析。
MBMB 632 DNA 条形码课程大纲（2025）
*上课迟到5分钟即为迟到 参与度 (5%) 经常参与 (4) 参与度一般 (2-3) 很少参与 (1) 从不参与 (0) 2 作业 (15%) 按时提交作业 (1%)
使用计算机视觉和DNA metabarcoding
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年9月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.02.610558 doi：Biorxiv Preprint