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Enregistrement W2109137719 · doi:10.1128/mbio.01157-14

Multisubstrate Isotope Labeling and Metagenomic Analysis of Active Soil Bacterial Communities

2014· article· en· W2109137719 sur OpenAlexafffundabout
Yris Verastegui, Jiujun Cheng, K. Engel, D. Kolczynski, S. R. Mortimer, Jean‐Philippe Lavigne, Jacqueline Montalibet, Tatyana Romantsov, Michael Hall, Brendan J. McConkey, David R. Rose, John J. Tomashek, Brian R. Scott, Trevor C. Charles, Josh D. Neufeld

Notice bibliographique

RevuemBio · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensIogen CorporationUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStable-isotope probingMetagenomicsXyloseAlphaproteobacteriaBiologySoil microbiologyBiochemistryCellobioseArabinoseActinobacteriaGlycoside hydrolaseAcidobacteriaMicrobiologyBacteriaGeneMicroorganismCellulose16S ribosomal RNAGeneticsCellulase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil microbial diversity represents the largest global reservoir of novel microorganisms and enzymes. In this study, we coupled functional metagenomics and DNA stable-isotope probing (DNA-SIP) using multiple plant-derived carbon substrates and diverse soils to characterize active soil bacterial communities and their glycoside hydrolase genes, which have value for industrial applications. We incubated samples from three disparate Canadian soils (tundra, temperate rainforest, and agricultural) with five native carbon ((12)C) or stable-isotope-labeled ((13)C) carbohydrates (glucose, cellobiose, xylose, arabinose, and cellulose). Indicator species analysis revealed high specificity and fidelity for many uncultured and unclassified bacterial taxa in the heavy DNA for all soils and substrates. Among characterized taxa, Actinomycetales (Salinibacterium), Rhizobiales (Devosia), Rhodospirillales (Telmatospirillum), and Caulobacterales (Phenylobacterium and Asticcacaulis) were bacterial indicator species for the heavy substrates and soils tested. Both Actinomycetales and Caulobacterales (Phenylobacterium) were associated with metabolism of cellulose, and Alphaproteobacteria were associated with the metabolism of arabinose; members of the order Rhizobiales were strongly associated with the metabolism of xylose. Annotated metagenomic data suggested diverse glycoside hydrolase gene representation within the pooled heavy DNA. By screening 2,876 cloned fragments derived from the (13)C-labeled DNA isolated from soils incubated with cellulose, we demonstrate the power of combining DNA-SIP, multiple-displacement amplification (MDA), and functional metagenomics by efficiently isolating multiple clones with activity on carboxymethyl cellulose and fluorogenic proxy substrates for carbohydrate-active enzymes. Importance: The ability to identify genes based on function, instead of sequence homology, allows the discovery of genes that would not be identified through sequence alone. This is arguably the most powerful application of metagenomics for the recovery of novel genes and a natural partner of the stable-isotope-probing approach for targeting active-yet-uncultured microorganisms. We expanded on previous efforts to combine stable-isotope probing and metagenomics, enriching microorganisms from multiple soils that were active in degrading plant-derived carbohydrates, followed by construction of a cellulose-based metagenomic library and recovery of glycoside hydrolases through functional metagenomics. The major advance of our study was the discovery of active-yet-uncultivated soil microorganisms and enrichment of their glycoside hydrolases. We recovered positive cosmid clones in a higher frequency than would be expected with direct metagenomic analysis of soil DNA. This study has generated an invaluable metagenomic resource that future research will exploit for genetic and enzymatic potential.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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