Per ridurre al minimo ed evitare errori di interpretazione dei dati PLFA, attento screening dei dati deve essere fatto perché alcuni PLFAs che si trovano nella comunità microbica del suolo sono presenti negli organismi eucarioti singole e multicellulari, come le radici delle piante, alghe e animali terreno anche. Inoltre, Archaea non contengono PLFAs; invece, membrane archeali sono costituiti da fosfolipidi lipidi etere (PLELs). Di conseguenza, il protocollo PLFA non può essere utilizzato per caratterizzare comunità archeali nel suolo.
Associazione singoli PLFAs a specifici gruppi microbici deve essere esercitata con cautela (vedere la pubblicazione 2011 da Frostegård e colleghi 34 per un eccellente discussione di alcuni dei limiti del metodo PLFA). Invece, può essere più appropriato, come è stato fatto nella figura 2, per PLFAs gruppi in base alla loro struttura chimica, ad esempio, i) PLFAs saturi a catena lineare, ii) PLFAs saturi con mid-chain (10-metil) ramificate, acidi grassi saturi iii) terminali-ramificati, IV) PLFAs monoinsaturi, v) PLFAs polinsaturi, e VI) acidi grassi idrossiacidi.
peso del campione può avere bisogno di essere regolata in base alla quantità di PLFAs estraibili contenuti in un determinato campione di suolo. Evitando di regolare la quantità di terreno estratto nei suoli attivi meno microbi, gli utenti sono a rischio di non ottenere un numero sufficiente di risposte PLFA (picchi) per rappresentare accuratamente la comunità microbica complessiva. In terreni altamente microbiologicamente attivi con elevate concentrazioni di PLFAs, gli utenti sono a rischio di sovraccaricare la colonna GC, impedendo in tal modo la quantificazione precisa della PLFAs. In entrambi i casi, i campioni di suolo devono essere nuovamente analizzati per PLFAs. Un buon punto di partenza è quello di aggiungere 0,5 g di campioni di suolo organici (come i pavimenti delle foreste), e circa 3 g di campioni di terreno minerali. Poiché la quantità di PLFAs estraibili è tipicamente correlata alla quantità di carbonio organico contenuto in un terreno, abbiamo campioneestra può essere regolato in base al contenuto di carbonio del suolo, ad esempio, 1 g di campione di terreno minerale può essere sufficiente per ottenere una buona quantificazione PLFA quando il contenuto di carbonio è del 10-15%, mentre> 5 g può essere necessaria se il contenuto di carbonio è ≤ 0,5 %. E 'sempre una buona idea per fare un giro di prova con alcuni campioni per ottimizzare il peso del campione prima che l'intero set viene eseguito.
strategie di risoluzione dei problemi comuni per il protocollo PLFA e l'analisi GC sono i seguenti. Se la linea di base GC cromatogramma è troppo alta, la bombola del gas H 2 deve essere cambiato. Se i picchi di solvente o ISTD mancano dal cromatogramma, ci potrebbe essere un problema con iniezione del campione (ad esempio, collegato siringa, problema con campionatore automatico, fiala vuota o mancante, errori di posizionamento flaconcino). Se vengono rilevate più di tre picchi nel vuoto metodo / campione, c'è contaminazione del vuoto, e vi è un'alta probabilità che lo stesso contaminante (s) sarà presente nel campione GC chromatograms. Trovare la fonte di contaminazione (supporti solito acquosa), o per lo meno, assicurarsi che i picchi corrispondenti al contaminante vengono rimossi dai cromatogrammi di esempio e che questi picchi non sono inclusi in ogni analisi statistica dei dati PLFA. Inoltre, è una buona idea per eseguire esano risciacqua tra i campioni quando si sospetta riporto. Ulteriori picchi nel risciacquo esano indicheranno riporto (cioè componenti più pesanti eluizione dalla precedente esecuzione).
I lipidi sono particolarmente sensibili all'ossidazione, e particolare attenzione deve essere esercitato in tutto il protocollo per proteggere i campioni di esposizione all'aria e alla luce, come ad esempio la loro memorizzazione nel buio e tenerli sotto azoto. Tutti i campioni e gli spazi devono avere sufficienti C19: 0 standard surrogata. A C19 mancante: 0 picco, in entrambi i campioni o spazi vuoti, indica un povero recupero o una completa perdita di analiti. Una risposta di C19: 0 nei campioni che è notevolmente inferiore alla mgrezzi etodo / di esempio indica una perdita di analiti a un certo punto nella metodologia PLFA. Di fronte a scarsa C19: 0 di recupero, tutti gli aspetti del procedimento devono essere attentamente considerati ed esaminati compreso dell'estrazione iniziale, tutte le fasi di trasferimento del campione, estrazione SPE, metilazione acido grasso, essiccazione, stoccaggio e manipolazione del campione al fine di isolare il fase o fasi in cui si perdono analiti. D'altra parte, può essere che l'estrazione di alcuni campioni di terreno può produrre C19: 0, nel qual caso il recupero della norma surrogata può essere sovrastimato. Durante l'utilizzo di due standard ((PC (19: 0/19: 0) e MeC10: 0) non è un requisito assoluto, abbiamo trovato che questo è molto utile quando si ha bisogno per risolvere Finché il MeC10:. 0 risposta è adeguata , la risoluzione dei problemi può concentrarsi sui gradini prima dell'analisi GC.
Come indicato in precedenza, la cautela deve essere utilizzato nell'interpretazione ecologici di significatività e di ecosistema relazioni basate esclusivamente sui biomarcatori derivanod dai dati PLFA, perché gli studi coltura pura rivelano che isolati ceppi batterici conterranno diverse categorie di PLFAs. Invece, PLFAs biomarcatori devono essere considerati come un'utile aggiunta in una suite di prove, quando fare inferenze ecologici più ampi. In letteratura, singoli PLFAs sono state proposte ed utilizzate come marcatori per i diversi gruppi microbici. PLFAs saturi sono in genere utilizzati per rappresentare i batteri gram-positivi e monoinsaturi PLFA sono utilizzati per i batteri gram-negativi. biomarcatori riconosciuti per i batteri gram-negativi includono gli acidi grassi monoinsaturi con l'insaturazione al ω5 o la posizione ω7, come ad esempio C16: 1ω7, C18: 1ω7 e C18: 1ω5. Inoltre, acidi grassi ciclopropil possono anche essere rappresentativi di batteri gram-negativi 35. Quindi, PLFAs da batteri gram-negativi può essere calcolato come pari alla somma di A: 1ω5 + A: 1ω7 + A: 0cyclo. biomarcatori riconosciuti per i batteri gram-positivi sono terminali ramificati saGli acidi grassi turated, iso-ramificati, come C15: 0i, C16: 0i, C17: 0i; o anteiso-ramificati, come ad esempio C15: 0a e C17: 0a. Saturi PLFAs con mid-catena (10-metil) ramificazione, come ad esempio 10Me16: 0 e 10Me18: 0 sono tipicamente presenti in attinomiceti 36. Così, PLFAs da batteri gram-positivi possono essere calcolati come pari alla somma di A: 0 (ISO, ANTEISO, 10-metil).
Molti biomarcatori associati fungine PLFA sono spesso polinsaturi, ma alcuni biomarcatori fungine sono monoinsaturi. Per esempio, in termini di biomarcatori monoinsaturi fungine, C16: 1ω5 è stata identificata come un indicatore di funghi micorrizici arbuscolari (AMF) 37, C18: 1ω9 è comune nei funghi saprofiti, e ectomicorrize in genere contengono C16: 1ω9. La presenza di di-insaturi C18: 2ω6,9 verifica spesso in combinazione con C18: 1ω9 e correla bene anche con dell'ergosterolo steroli fungina, che indica che C18: 2ω6,9 può rappresentare adeguatamente ectomycorrhizae e funghi saprofiti 38. Il tri-insaturi C18: 3ω 6,9,12 è stato anche utilizzato come biomarker per i funghi 10; tuttavia, C18: 3ω6c può essere trovato in altri organismi eucarioti, tra cui piante e alghe, anche se è in genere non trovato nei batteri. In termini di protisti del suolo, C20: 4ω6c è stato riconosciuto come un biomarcatore protista 39, anche se, delle altre attività non è riuscito a rilevare C20: 4ω6c anche quando le popolazioni protisti vitali sono stati confermati visivamente mediante microscopia ottica 40.
Molti studi affrontano questioni ecologiche legate alla comunità globale microbica del suolo utilizzando tecniche di coordinamento multivariata come uno strumento di analisi dei dati PLFA. Quando si utilizza questo approccio, alcuni autori hanno scelto di escludere PLFAs rari dal set di dati rimuovendo PLFAs che sono presenti in meno del 5% dei campioni 4. Gli acidi grassi saturi normale C16: 0 e C18: 0 sono abbondanti in tutti i microrganismi del suolo, compresi i procarioti e EUKaryotes. Quindi, alcuni ricercatori scelgono di rimuovere questi PLFAs prima analisi statistica sulla base del fatto che essi non possono essere indicatori sensibili della composizione della comunità microbica del suolo - anche se C16: 0 e C18: 0 sono ancora da inserire quando sommando tutti PLFAs per un indice di biomassa microbica. In termini di analisi statistiche, molti ricercatori scelgono di condurre una scala multidimensionale (NMDS) ordinazione non metriche come questa tecnica è adatta a dati che non può essere distribuita normalmente 33. Ulteriori analisi relativi a variabili categoriali possono includere l'analisi specie indicatrici, che può riguardare il verificarsi di PLFAs specifici ai raggruppamenti categoriali e multi procedure di risposta di permutazione (MRPP), che possono aiutare a determinare somiglianze o differenze tra le comunità microbiche assegnati ai gruppi categoriali. Inoltre, gli alberi di regressione multivariata (MRT) può essere particolarmente utile quando l'influenza delle molteplici variabili sperimentali otrattamenti deve essere valutata come potenziali variabili esplicative 5 (ad esempio, la tessitura del suolo, l'umidità, l'età di bonifica).
Una volta stabilito, il protocollo PLFA è relativamente semplice metodo analitico che può essere molto utile quando quantificare terreno risposta microbica ai cambiamenti ambientali e di disturbo antropico. Mentre le tecniche molecolari, come impronte genetiche sono più adatti alla caratterizzazione dettagliata delle comunità microbiche, il metodo PLFA presenta il vantaggio di fornire informazioni quantitative sul totale biomassa microbica 34. Nel nostro laboratorio di ricerca, una persona in grado di elaborare comodamente un gruppo di 20 campioni su 4 giorni, e abbiamo trovato il protocollo presentato qui per essere una tecnica robusta e riproducibile per valutare la qualità biologica del suolo.
La forza del metodo PLFA può essere notevolmente ampliato con l'accoppiamento ad analisi degli isotopi stabili 41, 42. In particolare, oltre of 13 substrati C-marcato ai terreni consente la quantificazione del substrato incorporazione in microrganismi del suolo anche se l'analisi isotopica dei singoli PLFAs 41. Inoltre, questo metodo sembra essere uno strumento molto promettente per chiarire i collegamenti trofiche nel suolo alimentare reti 42.