Надіслати цю статтю 
Підходи до in silico аналізу метрик різноманіття мікробіому забруднених радіонуклідами ґрунтів
Анотація
Проаналізовано біоінформатичні підходи до обробки результатів секвенування
тотальної ДНК ґрунтових мікроорганізмів. Підібрано методику, що забезпечує найвищу якість і достовірність вихідних даних.
Ключові слова: мікробіом ґрунту, радіонуклідне забруднення, біоінформатичні методи
Повний текст:
PDFПосилання
Asnicar, F., Weingart, G., Tickle, T. L., Huttenhower, C., & Segata, N. (2015). Compact graphical representation of phylogenetic data and metadata with GraPhlAn. PeerJ, 3, e1029. http://doi.org/10.7717/peerj.1029
Blaxter, M., Mann, J., Chapman, T., Thomas, F., Whitton, C., Floyd, R., & Abebe, E. (2005). Defining operational taxonomic units using DNA barcode data. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 360(1462), 1935–1943. http://doi.org/10.1098/rstb.2005.1725
Ewing, B., & Green, P. (1998). Base-calling of automated sequencer traces using phred. II. Error probabilities. Genome Research, 8(3), 186–94. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9521922
Gołębiewski, M., Deja-Sikora, E., Cichosz, M., Tretyn, A., & Wróbel, B. (2014). 16S rDNA pyrosequencing analysis of bacterial community in heavy metals polluted soils. Microbial Ecology, 67(3), 635–47. http://doi.org/10.1007/s00248-013-0344-7
Kuczynski, J., Stombaugh, J., Walters, W. A., González, A., Caporaso, J. G., & Knight, R. (2011). Using QIIME to analyze 16S rRNA gene sequences from microbial communities. Current Protocols in Bioinformatics / Editoral Board, Andreas D. Baxevanis ... [et Al.], Chapter 10, Unit 1E.5. http://doi.org/10.1002/9780471729259.mc01e05s27
Langille, M. G. I., Zaneveld, J., Caporaso, J. G., McDonald, D., Knights, D., Reyes, J. A., … Huttenhower, C. (2013). Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences. Nature Biotechnology, 31(9), 814–821. http://doi.org/10.1038/nbt.2676
Luo, C., Rodriguez-R, L. M., Johnston, E. R., Wu, L., Cheng, L., Xue, K., … Konstantinidis, K. T. (2014). Soil microbial community responses to a decade of warming as revealed by comparative metagenomics.1. Luo C. Soil microbial community responses to a decade of warming as revealed by comparative metagenomics. / C. Luo, L. M. Rodriguez-R, E. R. Johnston[et a. Applied and Environmental Microbiology, 80(5), 1777–86. http://doi.org/10.1128/AEM.03712-13
McMurdie, P. J., Holmes, S., Kindt, R., Legendre, P., & O’Hara, R. (2013). phyloseq: An R Package for Reproducible Interactive Analysis and Graphics of Microbiome Census Data. PLoS ONE, 8(4), e61217. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0061217
Pareniuk, O., Shavanova, K., Laceby, J. P., Illienko, V., Tytova, L., Levchuk, S., … Nanba, K. (2015). Modification of 137Cs transfer to rape (Brassica napus L.) phytomass under the influence of soil microorganisms. Journal of Environmental Radioactivity, 149, 73–80. http://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2015.07.003
Puente-Sánchez, F., Aguirre, J., & Parro, V. (2016). A novel conceptual approach to read-filtering in high-throughput amplicon sequencing studies. Nucleic Acids Research, 44(4), e40. http://doi.org/10.1093/nar/gkv1113
Schmieder, R., & Edwards, R. (2011). Quality control and preprocessing of metagenomic datasets. Bioinformatics, 27(6), 863–864. http://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr026
Schneider, T., Keiblinger, K. M., Schmid, E., Sterflinger-Gleixner, K., Ellersdorfer, G., Roschitzki, B., … Riedel, K. (2012). Who is who in litter decomposition? Metaproteomics reveals major microbial players and their biogeochemical functions. The ISME Journal, 6(9), 1749–62. http://doi.org/10.1038/ismej.2012.11
Thomas, T., Gilbert, J., & Meyer, F. (2012). Metagenomics - a guide from sampling to data analysis. Microbial Informatics and Experimentation, 2(1), 3. http://doi.org/10.1186/2042-5783-2-3
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
