Unveiling protist diversity associated with the Pacific oyster Crassostrea gigas using blocking and excluding primers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microbiome of macroorganisms might directly or indirectly influence host development and homeostasis. Many studies focused on the diversity and distribution of prokaryotes within these assemblages, but the eukaryotic microbial compartment remains underexplored so far. RESULTS: To tackle this issue, we compared blocking and excluding primers to analyze microeukaryotic communities associated with Crassostrea gigas oysters. High-throughput sequencing of 18S rRNA genes variable loops revealed that excluding primers performed better by not amplifying oyster DNA, whereas the blocking primer did not totally prevent host contaminations. However, blocking and excluding primers showed similar pattern of alpha and beta diversities when protist communities were sequenced using metabarcoding. Alveolata, Stramenopiles and Archaeplastida were the main protist phyla associated with oysters. In particular, Codonellopsis, Cyclotella, Gymnodinium, Polarella, Trichodina, and Woloszynskia were the dominant genera. The potential pathogen Alexandrium was also found in high abundances within some samples. CONCLUSIONS: Our study revealed the main protist taxa within oysters as well as the occurrence of potential oyster pathogens. These new primer sets are promising tools to better understand oyster homeostasis and disease development, such as the Pacific Oyster Mortality Syndrome (POMS) targeting juveniles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».