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Für die Untersuchung von mehreren Proben aus Experimenten mit vielen Wiederholungen und / oder experimentellen Einheiten können Forscher Phospholipid Fettsäure-Analyse (PLFA) finden in Bezug auf Zeit und Materialien 25 unerschwinglich zu sein. Mit dem PLFA-Verfahren werden Zellmembran-Phospholipide extrahiert, gereinigt und unter Verwendung der modifizierten Blight- und Dyer- 26 -Zweiphasen-wässrig-organischen Extraktion identifiziert. Darauf folgt eine Festphasen-Siliciumdioxid-Chromatographie, um die Lipide durch Polarität zu trennen, und eine alkalische Methylierung von Phospholipidfettsäuren in Fettsäuremethylester. In PLFA kann die Profilierung der Lipidausbeute gering sein, aber von einer sehr hohen Reinheit. Die mikrobielle ID führte eine alternative Methode ein, das Fettsäuremethylesterverfahren (MIDI-FA). Bei der MIDI-FA-Methode werden alle Lipide direkt aus Reinkulturen oder Boden- / Sedimentproben 11 , 12 , 27 durch extrahiertVerseifung Diese Methode hat einen geringeren Lipidverlust und ist schnell, weil sie keine der Konzentrations- oder Reinigungsschritte der PLFA-Methode aufweist. Während die MIDI-FA-Methode jedoch schnell und kostengünstiger ist, weil sie ursprünglich für die Identifizierung von Organismen in der reinen Kultur konzipiert wurde, gibt es keine anfänglichen Extraktions- oder Reinigungsschritte. So kann es auch lipidähnliche Verbindungen enthalten, die aus der organischen organischen Substanz extrahiert sind, die die gemeinschaftliche Signatur 27 , 28 , 29 verzerren. Da diese Einbindung auch Biomasse-Maßnahmen verzerren kann, wurde MIDI-FA typischerweise nur zur grob qualitativen Beschreibung von Bodenlipiden eingesetzt 13 .
Das hier beschriebene Verfahren kombiniert das Beste aus den beiden separaten Extraktionsverfahren: 1) eine Extraktion und Konzentration von Lipiden nach dem modifizierten Bligh- und Dyer- 26- Verfahren und 2) dem Fettsäuremethylester saPonifizierung, Methylierung, Extraktion und Grundwaschgang im Handel entwickelt. Diese Methode wurde entwickelt , um die Vorteile beider dieser Protokolle zu erreichen , während die Nachteile zu minimieren 15. Durch die Durchführung der anfänglichen Extraktion und der Isolierung der organisch-löslichen Komponenten ( z. B. Lipide) vor der Durchführung von MIDI-FA und deren Vervollständigung mit einem Reinigungsschritt bietet dieses Protokoll ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Präzision. Obwohl dieses Verfahren nicht geeignet ist, wenn eine hohe Reinheit erforderlich ist ( dh für 13 C PLFA-Analysen) oder bei der Analyse von Phospholipiden und neutralen Lipiden separat, erlaubt es in vielen Fällen die Erkennung von mikrobiellen Gemeinschaftsreaktionen auf Umweltbedingungen mit größerer Empfindlichkeit als DNA-basiert Verfahren 30 , 31 , 32 , 33 . Membranlipide zersetzen sich schnell nach dem Zelltod, der ihnen erlaubtSpiegeln die lebende mikrobielle Gemeinschaft zum Zeitpunkt der Probenahme 5 , 7 , im Gegensatz zu Umwelt-DNA, in der ein Großteil der Informationen von toten oder inaktiven Organismen stammt 34 . In Anbetracht 35 die hohe Rate der Dormanz beobachtet unter Bodenmikroorganismen kann die Charakterisierung von lebende Biomasse verwendet werden können , verstehen zeitliche Pflanzen-Mikroben - Interaktionen mit einer relativ feinen zeitlichen Skala und Lipid - Biomarkern verwendet werden 7 den physiologischen Zustand der mikrobiellen Gemeinschaft zu untersuchen. Es wurde gezeigt, dass hohe Durchsatzmethoden erforderlich sind, um die mikrobielle Antwort in großen Feldeinstellungen 25 zu beurteilen, und während die Methode, die wir hier vorschlagen, nicht die Genauigkeit der PLFA-Biomarker-Profilierung repliziert, erhöht sie den Durchsatz und minimiert die Variabilität, die mit dem MIDI-FA realisiert wird Verfahren. Die Methode hat sich als wirksames Instrument bei der Adressierung erwiesenFragen im Zusammenhang mit der mikrobiellen Gemeinschaftsdynamik auf einer breiten Palette von Böden in groß angelegten landwirtschaftlichen und ökosystemischen Studien 36 , 37 , 38 , 42 , 43 , 44 , 45 , 46 , 47 , 48 , 49 , 50 .
Lipidklassen werden mit dieser Methode kombiniert, und es kann ein Verlust der in diesen separaten Klassen 22 , 39 enthaltenen Informationen geben, aber die Kombination der Lipidklassen kann die Kraft verstärken, den arbuskulären Mykorrhizalpilzursprung des 16: 1 ω5c von beiden Phospho zu detektieren - und neutrale Lipide 40 . Darüber hinaus, während tDie Anzahl der unbekannten Fettsäuren (die sich aus nicht-lebender organischer Substanz ableiten lassen), kann mit dieser Methode höher sein, es wurde gezeigt, dass sie niedriger als MIDI-FA ist und ermöglicht einen Behandlungsvergleich von Lipidprofilen aus Studien mit vielen Proben, bei denen die Probe vorliegt Durchsatzkapazität ist ein Anliegen 15 . Es wird allgemein angenommen, daß die neutrale Fraktion hauptsächlich aus Lagerlipiden stammt, die durch Pilze erzeugt werden, obwohl es auch einen kleineren Beitrag aus der Bodenfauna geben kann 41 . Angesichts dessen kann das hier beschriebene Verfahren zu Ergebnissen führen, die einen größeren Beitrag der Pilzlipide 18: 2 ω 6,9c und 18: 1 ω 9c als PLFA zeigen. Die anderen Lipide, die in der neutralen Fraktion auftauchen, schließen einige der gesättigten Fettsäuren ein, z. B. 16: 0, 18: 0, 20: 0.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Lipiddaten auszudrücken und zu analysieren. Die häufigsten Darstellungen sind Fülle (nmol g -1 Boden), MaulbruchstelleN (nmol einzelnes Lipid nmol -1 Gesamtlipid) und Molprozent (Molenbruch * 100). Normalisiert durch die Gesamtlipide in einer Probe, Mol-Fraktion und Mol-Prozent sind Maßnahmen der relativen Häufigkeit eines gegebenen Lipids. Nach einer geeigneten Transformation, z. B. arcsinischer Quadratwurzel, ist der Molenbruch zur Verwendung bei der Analyse durch Hauptkomponenten oder Redundanzanalyse-Ordination geeignet. Fülle ist die absolute Menge eines gegebenen Lipids, das pro Gramm Boden extrahiert wird. Weil die Menge an Lipid pro Zelle vernünftigerweise konstant ist und die Lipid-Extraktion hoch effizient und umfassend ist, ist die Gesamthäufigkeit eine gute Schätzung der Gesamtlipide und die Fülle der Schlüsselindikatoren spiegelt die Biomasse der ökologischen Gruppe wider, die sie darstellt 17 . Schließlich ist ein guter Weg, um mikrobielle Gemeinschaftszusammensetzung zu betrachten, multivariate Analysemethoden 16 zu verwenden , zB Ordinationsmethoden wie nichtmetrische multidimensionale Skalierung (NMDS -Die keine Datentransformation benötigt) oder Hauptkomponentenanalyse (PCA), kann nützlich sein, um die relative Häufigkeit aller Lipidbiomarker zu vergleichen.