Serial analysis of ribosomal sequence tags (SARST): a high‐throughput method for profiling complex microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
Two decades of culture-independent studies have confirmed that microbial communities represent the most complex and concentrated pool of phylogenetic diversity on the planet. There remains a need for innovative molecular tools that can further our knowledge of microbial diversity and its functional implications. We present the method and application of serial analysis of ribosomal sequence tags (SARST) as a novel tool for elucidating complex microbial communities, such as those found in soils and sediments. Serial analysis of ribosomal sequence tags uses a series of enzymatic reactions to amplify and ligate ribosomal sequence tags (RSTs) from bacterial small subunit rRNA gene (SSU rDNA) V1-regions into concatemers that are cloned and sequenced. This approach offers a significant increase in throughput over traditional SSU rDNA clone libraries, as up to 20 RSTs are obtained from each sequencing reaction. To test SARST and measure the bias associated with this approach, RST libraries were prepared from a defined mixture of pure cultures and from duplicate arctic soil DNA samples. The actual RST distribution reflected the theoretical composition of the original defined mixture. Data from duplicate soil libraries (1345 and 1217 RSTs, with 525 and 505 unique RSTs, respectively) indicated that replication provides a strongly correlated RST profile (r(2) = 0.80) and division-level distribution of RSTs (r(2) = 0.99). Using sequence data from abundant soil RSTs, we designed specific primers that successfully amplified a larger portion of the SSU rDNA for further phylogenetic analysis. These results suggest that SARST is a powerful approach for reproducible high-throughput profiling of microbial diversity amenable to medical, industrial or environmental microbiology applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».