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Um die Fähigkeit zu untersuchen, die Gemeinschaft der Bodenmikrokosmen zu diversifizieren, verglichen wir die mikrobiellen Gemeinschaften in Kompost-Mikrokosmen, die durch Anreicherung desselben Ausgangsbodens, eines industriellen Komposts, der aus der Stadt Berkeley, Kalifornien, mit verschiedenen Produkten hergestellt wurde: Äpfel, Paprika, Orangen oder Kartoffeln (jeweils dreifach gesetzt). Darüber hinaus verglichen wir die mikrobiellen Gemeinschaften jeder Kompostumgebung mit dem Darmmikrobiom von Wildtyp-C. elegans , die im jeweiligen Mikrokosmos aufgezogen wurden. Die Analyse wurde mit DNA-Proben durchgeführt, die von etwa 500 oberflächensterilisierten Erwachsenen pro Mikrokosmos und von 250 mg Kompostproben der jeweiligen Mikrokosmen extrahiert wurden.
Die Charakterisierung der Umweltboden- und Wurmdarmmikrobiome beruhte auf der Next-Generation-Sequenzierung der V4-Region des bakteriellen 16S-rRNA-Gens. Die Vorbereitung der Sequenzierungsbibliothek erfolgte unter Verwendung der Standardkits und wurde gemäß den Anweisungen des Herstellers durchgeführt, wobei die Sequenzierung auf einem kommerziellen Sequenzer durchgeführt wurde (siehe Materialtabelle). Demultiplex-Sequenzen wurden mit DADA2 verarbeitet, der Taxonomie basierend auf der SILVA v132-Referenzdatenbank zugeordnet und mit phyloseq16,17,18 analysiert (siehe Zusatzdatei 1, Zusatzfigur S1, Zusatzfigur S2, Zusatzfigur S3, Zusatztabelle S1 und Zusatztabelle S2 für eine detaillierte Beschreibung der Sequenzierung und Analyse; die vollständige Rechenpipeline ist in GitHub [https://github.com/kennytrang/CompostMicrocosms]) verfügbar. Rohdaten sind im NCBI Sequence Read Archive verfügbar (Bioproject ID PRJNA856419).
Pro Probe wurden durchschnittlich 73.220 Sequenzen erhalten. Diese Sequenzen repräsentieren 15.027 Amplikon-Sequenzvarianten (ASVs), die 27 Stämme und 216 Familien umfassen, einschließlich Familien, die als Teil des Kernmikrobioms C. elegans Darm13 gelten, wie Rhizobiaceae, Burkholderiaceae und Bacillaceae. Enterobacteriaceae und Pseudomonadaceae, die sich zuvor als dominante Mitglieder erwiesen hatten, waren diesmal eine Minderheit, waren aber im Vergleich zu ihren jeweiligen Bodenumgebungen immer noch angereichert (2-10-fach). Vergleiche, die sowohl auf ungewichteten als auch auf gewichteten UniFrac 19,20-Entfernungen basierten, zeigten eine gute Reproduzierbarkeit zwischen Mikrokosmos-Triplikaten, die mit den gleichen Produkten angereichert waren, wie durch enge Clusterbildung angezeigt wird. Im Gegensatz dazu gruppierten sich Umweltbodenmikrobiome, die mit verschiedenen Produkten angereichert waren, voneinander entfernt und zeigten die Fähigkeit, eine anfängliche mikrobielle Gemeinschaft durch die Zugabe verschiedener Produkte zu diversifizieren (Abbildung 2).
In Vergleichen von Wurm-Darm-Mikrobiomen und Umweltgemeinschaften zeigte die Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) mit entweder ungewichteten oder gewichteten UniFrac-Abständen eine deutliche Clusterbildung von Wurm-Darm-Mikrobiomen weg von der ihrer jeweiligen Umgebung für jeden Mikrokosmostyp (Abbildung 2). Während PCoA basierend auf ungewichteten UniFrac-Abständen nicht zwischen Boden- und Wurmmikrobiomen unterschied (Abbildung 2A), zeigte die Clusterbildung basierend auf gewichteten Abständen eine klare Trennung von Wurmdarm- und Kompostmikrobiomen (Abbildung 2B). Diese Ergebnisse unterstützen einen Prozess, bei dem die Wirtsfilterung auf der Umweltverfügbarkeit arbeitet, um ein Darmmikrobiom zu formen, das sich in Bezug auf das Vorhandensein von Taxa nicht vollständig von seiner Umweltquelle unterscheidet, sondern deren Häufigkeit moduliert, indem es sich für eine Teilmenge der verfügbaren Taxa anreichert, was letztendlich zu einem Kernwurm-Darmmikrobiom führt, das von Würmern geteilt wird, die in verschiedenen Umgebungen aufgezogen werden.

Abbildung 2: Wurm-Darm-Mikrobiome, die sich von ihren jeweiligen produktdiversifizierten mikrobiellen Umgebungen entfernen. Die Zusammensetzung des Mikrobioms wurde mit 16S-Sequenzierung bestimmt, und Gemeinschaften aus Mikrokosmen, die mit den bezeichneten Produkten angereichert waren, oder aus Würmern, die in ihnen gezüchtet wurden, wurden unter Verwendung von PCoA basierend auf (A) ungewichteten oder (B) gewichteten UniFrac-Abständen gruppiert. Die gezeigten Achsen sind diejenigen, die die größte Variation in der Gemeinschaftszusammensetzung zwischen den Proben erklären (N = 3 für jeden Mikrokosmostyp). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Zusatzdatei 1: Next-Generation-Sequencing und Datenanalyse. Hier werden die Schritte für die Bibliotheksvorbereitung, die Sequenzierung im Labor und die Datenanalyse vorgestellt. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung S1: Beispiel für eine Qualitätskontrollkurve für die umgekehrten Lesevorgänge aus einer Probe. Die X-Achse (Zyklus) zeigt die Nukleotidposition entlang der gelesenen Sequenz. Die linke Y-Achse zeigt den Qualitätsfaktor an. Die Graustufen-Heatmap stellt die Häufigkeit des Qualitätsfaktors an jeder Nukleotidposition dar. Die grüne Linie stellt den mittleren Qualitätsfaktor an jeder Nukleotidposition dar; Die obere orangefarbene Linie zeigt die Quartile der Qualitätsfaktorverteilung. Die untere rote Linie zeigt den Prozentsatz der Sequenzlesevorgänge, die diese Nukleotidposition verlängert haben (rechte Y-Achse, hier 100%). Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung S2: Fehlerquoten für verschiedene Stichproben. Die Fehlerhäufigkeit in den verschiedenen Proben (schwarze Punkte) sollte mit steigender Qualitätsbewertung für jede mögliche Basenpaarsubstitution abnehmen, was den erwarteten Trend widerspiegelt. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung S3: Ein Beispiel für PCoA basierend auf gewichteten UniFrac-Abständen. Die in der Legende gezeigten Gruppennamen repräsentieren die Produkte, die zur Anreicherung des Komposts verwendet werden, der in den verschiedenen Mikrokosmen verwendet wird. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Zusatztabelle S1: Sequentielle Sequenzfilterung. ein Anzahl der Sequenzlesevorgänge vor dem Filtern. b-d Jede Spalte stellt die Anzahl der Sequenzlesevorgänge dar, die nach einem Filterschritt verbleiben: Filtern von Lesevorgängen niedriger Qualität (Schritt 2.5), Rauschunterdrückungsalgorithmus von dada() (Schritt 2.8), Zusammenführen von Vorwärts- und Rückwärtslesevorgängen (Schritt 2.9) und Entfernen von Chimären (Schritt 2.11). Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Zusatztabelle S2: Metadatentabelle. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.