Impact of Pre-Extraction Methods on Apple Blossom Microbiome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of pre-extraction methods, namely, sonication, grinding, and lyophilization, and the use of peptide nucleic acid (PNA) blockers on the DNA recovery, diversity, and taxonomic resolution of bacterial and fungal communities in apple blossoms. Sonication was the most successful in recovering bacterial 16S and fungal ITS reads across all the collection points and plots. Lyophilization and grinding led to a significant reduction in fungal read counts, while PNA enhanced the recovery of bacterial 16S reads. Sonication improved the efficiency of DNA extraction and yielded greater diversity in the recovered microbial community. Sonicated samples showed greater sensitivity to temporal shifts in microbial community composition. Communities in sonicated samples contained a larger number of bacterial genera, such as Bacillus, Staphylococcus, and Erwinia, and fungal genera, including Didymellaceae and Cladosporium. In contrast, lyophilization and grinding led to a reduction in detected taxa. The indicator species analysis determined that 35 bacterial and 21 fungal genera were closely related to sonication, whereas no other pre-extraction method had any associated genera. Our findings suggest that sonication is the most appropriate pre-extraction method for analyzing blossom-associated microbiomes, and that the use of PNA blockers can improve the recovery of bacteria and minimize contamination by host DNA.
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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 ».