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Per esplorare la capacità di diversificare la comunità dei microcosmi del suolo, abbiamo confrontato le comunità microbiche nei microcosmi di compost preparati arricchendo lo stesso terreno iniziale, un compost di livello industriale disponibile dalla città di Berkeley, in California, con prodotti diversi: mele, peperoni, arance o patate (ciascuno impostato in triplice copia). Abbiamo inoltre confrontato le comunità microbiche di ciascun ambiente di compostaggio con il microbioma intestinale di C. elegans selvatici allevati nel rispettivo microcosmo. L'analisi è stata eseguita con campioni di DNA estratti da circa 500 adulti sterilizzati in superficie per microcosmo e da campioni di compost da 250 mg dei rispettivi microcosmi.
La caratterizzazione dei microbiomi ambientali del suolo e dell'intestino dei vermi si è basata sul sequenziamento di nuova generazione della regione V4 del gene rRNA batterico 16S. La preparazione della libreria di sequenziamento è stata ottenuta utilizzando i kit standard ed eseguita secondo le istruzioni dei produttori, con il sequenziamento eseguito su un sequenziatore commerciale (vedi Tabella dei materiali). Le sequenze demultiplexate sono state elaborate utilizzando DADA2, tassonomia assegnata basata sul database di riferimento SILVA v132 e analizzate con phyloseq16,17,18 (vedi file supplementare 1, figura supplementare S1, figura supplementare S2, figura supplementare S3, tabella supplementare S1 e tabella supplementare S2 per una descrizione dettagliata del sequenziamento e dell'analisi; la pipeline computazionale completa è disponibile in GitHub [https://github.com/kennytrang/CompostMicrocosms]). I dati grezzi sono disponibili presso l'NCBI Sequence Read Archive (Bioproject ID PRJNA856419).
In media, sono state ottenute 73.220 sequenze per campione. Queste sequenze rappresentano 15.027 varianti di sequenza amplicon (ASV), che coprono 27 phyla e 216 famiglie, comprese le famiglie considerate parte del microbioma intestinale13 di C. elegans, come Rhizobiaceae, Burkholderiaceae e Bacillaceae. Enterobacteriaceae e Pseudomonadaceae, che in precedenza erano risultati essere membri dominanti, erano una minoranza questa volta, ma erano ancora arricchiti (2-10 volte) rispetto ai rispettivi ambienti del suolo. I confronti basati su distanze UniFrac19,20 non ponderate e ponderate hanno dimostrato una buona riproducibilità tra microcosmo triplicati arricchiti con lo stesso prodotto, come indicato dal clustering ravvicinato. Al contrario, i microbiomi ambientali del suolo arricchiti con prodotti diversi raggruppati l'uno dall'altro, dimostrando la capacità di diversificare una comunità microbica iniziale attraverso l'aggiunta di prodotti diversi (Figura 2).
Nel confronto tra microbiomi intestinali di vermi e comunità ambientali, l'analisi delle coordinate principali (PCoA) con distanze UniFrac non ponderate o ponderate ha mostrato un raggruppamento distinto di microbiomi intestinali di vermi lontano da quello dei rispettivi ambienti per ciascun tipo di microcosmo (Figura 2). Mentre il PCoA basato su distanze UniFrac non ponderate non distingueva tra microbiomi del suolo e dei vermi (Figura 2A), il raggruppamento basato su distanze ponderate ha rivelato una chiara separazione dei microbiomi dell'intestino del verme e del compost (Figura 2B). Questi risultati supportano un processo in cui il filtraggio dell'ospite opera sulla disponibilità ambientale per modellare un microbioma intestinale che non è completamente distinto dalla sua fonte ambientale per quanto riguarda la presenza di taxa, ma modula la loro abbondanza arricchendo per un sottoinsieme dei taxa disponibili, risultando in definitiva in un microbioma intestinale di vermi centrale condiviso tra vermi allevati in ambienti diversi.

Figura 2: I microbiomi intestinali dei vermi si raggruppano lontano dai rispettivi ambienti microbici diversificati per i prodotti. La composizione del microbioma è stata determinata con il sequenziamento 16S e le comunità di microcosmi arricchiti con i prodotti designati o da vermi allevati in essi sono state raggruppate utilizzando PCoA basato su (A) distanze UniFrac non ponderate o (B) ponderate. Gli assi mostrati sono quelli che spiegano la maggiore variazione nella composizione della comunità tra i campioni (N = 3 per ogni tipo di microcosmo). Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
File supplementare 1: sequenziamento di nuova generazione e analisi dei dati. Di seguito sono presentati i passaggi per la preparazione della libreria, il sequenziamento in laboratorio e l'analisi dei dati. Clicca qui per scaricare questo file.
Figura supplementare S1: Un esempio di grafico di controllo qualità per le letture inverse da un campione. L'asse X (ciclo) mostra la posizione del nucleotide lungo la sequenza letta. L'asse Y sinistro mostra il punteggio di qualità. La mappa di calore in scala di grigi rappresenta la frequenza del punteggio di qualità in ciascuna posizione nucleotidica; La linea verde rappresenta il punteggio di qualità mediano in ciascuna posizione nucleotidica; la linea arancione superiore rappresenta i quartili della distribuzione del punteggio di qualità; la linea rossa inferiore rappresenta la percentuale di letture di sequenza che hanno esteso quella posizione nucleotidica (asse Y destro, qui 100%). Clicca qui per scaricare questo file.
Figura supplementare S2: Tassi di errore per diversi campioni. La frequenza di errore nei diversi campioni (punti neri) dovrebbe diminuire con l'aumentare del punteggio di qualità per ogni possibile sostituzione della coppia di basi rappresentata, riflettendo la tendenza prevista. Clicca qui per scaricare questo file.
Figura supplementare S3: Un esempio di PCoA basato su distanze UniFrac ponderate. I nomi dei gruppi riportati nella legenda rappresentano i prodotti utilizzati per arricchire il compost utilizzato nei diversi microcosmi. Clicca qui per scaricare questo file.
Tabella supplementare S1: Filtraggio sequenziale delle sequenze. un Numero di letture della sequenza prima del filtraggio. b-d Ogni colonna rappresenta il numero di letture di sequenza rimanenti dopo una fase di filtraggio: filtraggio delle letture di bassa qualità (passaggio 2.5), algoritmo di denoising eseguito da dada() (passaggio 2.8), unione di letture in avanti e indietro (passaggio 2.9) e rimozione delle chimere (passaggio 2.11). Clicca qui per scaricare questo file.
Tabella supplementare S2: tabella dei metadati. Clicca qui per scaricare questo file.