해양 및 담수 시스템에 바이러스의 매출 비율은 감소하고 reoccurrence 기술로 예상하실 수 있습니다. 데이터는 연구자들이 해양 시스템에서 바이러스 중재의 미생물 사망률의 속도를 추측할 수 있습니다.
방법 논문
해양 및 담수 시스템에 바이러스의 매출 비율은 감소하고 reoccurrence 기술로 예상하실 수 있습니다. 데이터는 연구자들이 해양 시스템에서 바이러스 중재의 미생물 사망률의 속도를 추측할 수 있습니다.
바이러스는 해양 및 담수 시스템의 전반 구성 요소이며, 미생물의 사망률의 중요한 대리인으로 알려져 있습니다. 우리가 그 미생물 지역 사회의 구조와 기능의 더 나은 모델을 개발뿐만 아니라 바이러스가 수상 biogeochemical주기를 변경하는 작업 방법을 우리의 이해를 사전에 수이 과정의 양적 추정을 개발하는 것은 중요합니다. 바이러스 감소 기술은 연구자 바이러스 입자가 발병 미생물 커뮤니티에서 공개되는 속도를 추정 할 수 있습니다. 미생물 커뮤니티 가까운 주위 농도 유지하는 동안 간단히, 무료 (세포) 바이러스의 풍부한는 샘플로 줄어 듭니다. 미생물 커뮤니티는 다음 무료로 바이러스의 부재와 바이러스 정량 (지역 사회의 이미 감염된 회원의 용해를 통해) 샘플에 reoccur epifluorescence 현미경에 의해 계량 수 또는 특정 바이러스의 경우, 어떤 속도에서 incubated입니다 PCR. 이 요금은 다음 바이러스 매개 세포 용해에 의한 미생물의 사망률의 속도를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
1. "바이러스 무료"물 (빌헬름 & Poorvin 2001)를 생성하기 위해 해수의 Ultrafiltration
2. 바이러스성 생산을위한 바이러스 감소 방법 (빌헬름 외. 2002)
3. 바이러스성 생산을위한 접선 흐름 여과 (TFF) 방법 (Weinbauer 외. 2002 윙젯 외. 2005)
TFF는 바이러스 감소 방법에 대한 대안적인 접근 방식을 나타냅니다.
4. 바이러스성 생산 현미경 (노블 & 퍼먼 1998, 웬 외. 2004)
5. 대표 결과
연구자에 의해 수집된 원시 데이터는 바이러스 풍요의 reoccurrence 속도를 생성하기 위해 최소한의 수학적 처리를 필요로합니다. 본 연구의 결과 기본 데이터 집합은 incubations에서 subsamples에서 바이러스 풍요의 reoccurrence 요금입니다. 이러한 결과는 샘플의 각 바이러스 어번던스 대 시간의 독립 regressions를 형성하고 있습니다. 각 샘플에 대해 개별 incubations이 연구원은 가격뿐만 아니라 변화의 추정 (예 : 표준 편차) (그림 1 참조). 계산할 수있는 세 가지 복제 - incubations을 작성하여 이렇게 하나의 치료 역할
이 과정 중 하나 주의해야 할 점은 바이러스 어번던스 불변의 감소는 바이러스 부담을지고있는 예제에서 호스트 세포의 감소로 연결한다는 것입니다. 소스 (필터없는 해수 또는 호수)와 T = 0 배양 샘플 모두에서 손실, 세균성 풍요의 열거를 상쇄하기 위해서 필요합니다. 이 정보가 손실 세포의 비율을 위해 계정을 사용할 수 있습니다 바이러스 풍부한를 줄이는 과정이 또는 미생물 지역 사회의 모든 구성원에 대한 선택이 아니라고 가정하면,이 요소는 다음 바이러스의 현장 생산 가격 추정하는 데 사용할 수 있습니다 .

그림 1. epifluorescence 현미경을 사용하여 현장 조건에서 10 시간 보육을 통해 입자와 같은 바이러스. 샘플의 생산은 2008 년 9 월 뉴질랜드의 해안에서 피는 식물성 플랑크톤을 통해 수집된되었습니다.

그림 2. 바이러스 생산을 시금위한 워크플로우 프로세스의 개략도 그림.이 과정은 바이러스 무료 물을 생성하는 샘플 물 ultrafiltration 시작합니다. 이 ultrafiltration 시스템을 사용하여 완료됩니다. 미생물 커뮤니티 (감염되지 않은 감염된 세포의 혼합물을 포함) 유지하는 동안 병렬 물 샘플에서는 필터를 통해 전달되는 동일한 사이트 및 무료 바이러스로부터 수집하고 있습니다. 이 커뮤니티는 다음 바이러스 무료로 물에 resuspended 및 현장 조건에 따라 incubated입니다. 바이러스의 reoccurrence 요금은 다음 바이러스 생산 속도를 결정하기 위해 앞으로 10 시간 동안 감시하고 있습니다.
바이러스가 해양 미생물 커뮤니티에 영향을 어떻게 이해 핵심 구성 요소는 바이러스 입자가 생성되는 속도를 결정하는 것입니다. abundances이 (빌헬름 & 셔틀 1999 Weinbauer 2004) 대부분의 시스템에서 정적 (자세한 이하)이며, 그 바이러스가 수중 시스템에 신속하게 제거 또는 비 전염성이 렌더링되는 것을 감안할 때 (빌헬름 외. 1998), 다음의 생산 가격이어야합니다 상대 빠른 손실 입자를 교체합니다.
사망률 바이러스는 미생물 커뮤니티 원인이 예측하는 것은 바이러스가 세포를 (이하 "버스트 크기") lyses 때마다 생산 얼마나 많은 바이러스의 지식이 필요합니다. 자연 샘플에서 바이러스 버스트 크기는 크게 다를 수 있습니다. 버스트 크기는 전송 전자 현미경 (예 : Weinbauer & Peduzzi 1994)에 의해 직접적으로 결정하지만, 이것은 항상 실용적이 아닌 주어진 실험실의 기능 넘어 자주하거나 수 있습니다. 그들이 경험적으로 결정되지 않을 수있는 상황에서, lytic 이벤트 당 24 바이러스의 문학 값은 담수 시스템 해양 시스템 34에 사용할 수 있습니다 (파라다 외. 2006). 바이러스 생산의 비율이 나눈 경우, 결과는 매일 바이러스에 의해 파괴 볼륨 당 세포의 풍부이다. 가치를 lysed 미생물 그런 다음 해당 시스템에 대한 바이러스 유도 사망률의 결과 세균성 풍요의 서 주식으로 나눌 수있다 : 기존 추정 범위 몇 %에서 거의 전체 인구와 자주 문제가 시스템의 다른 요소에 의존 (빌헬름 & 메이트슨 2008). 총 사망률의 비율을 확인하려면이 번호는 종종 두 (세포의 50 %가 복제에 가서 세포의 50 %, Weinbauer 2004 년 손실 가정에서 작업) 곱한 것입니다.
되어 양분과 추적 요소 생체 이용율 (예, N, P, 철) 주요 생산성의 속도를 제한하고, 이러한 탄소 유량으로 수중 시스템을 통해,이 과정에서 바이러스 기반의 미생물 사망률의 역할의 이해 수 감안할 때 해양 geochemists에 관심. 몇몇 견적은 지금 (2009. 2008, 히긴스 외. 로우 외) 바이러스가 매일 물 열로 영양 요소의 상당 농도를 공개 제안 존재하고 이러한 요소들이 빠르게 미생물 지역 사회에 의해 동화되는 (Poorvin 동부 표준시 알. 2004 Mioni 외. 2005). 환경에 영양 흐름의 속도는 영양 당 셀 (표시된 "할당량")의 금액에 의해 파괴 세포의 개수를 곱하여 결정하실 수 있습니다. 이 정보는 미생물의 식품 거미줄이 해양 시스템에서 작동하는 방법에 대한 우리의 이해에 중요한 구성 요소를 제공할 수 있습니다.
지속적인 발전 : 연구 그룹의 일련의 현재 노력은 특정 생물이 바이러스 활동에 의해 영향을 방법을 결정하기 위해, 같은, 지역 사회 내의 특정 바이러스를 열거할 수 위의 전략을 채택하고 포함됩니다. 위해이 연구팀은 전체 바이러스 공동체의 추정에 병렬로 특정 바이러스의 그룹이나 가족의 풍부한을 예측할 수있는 정량 중합 효소의 연쇄 반응 (qPCR)를 사용합니다. 결과는 다음 직접 특정 플랑크톤 그룹에 대한 바이러스 사망률, 영양 매출 등 견적을 제공하기 위해 적용됩니다. 이 강력한 새로운 접근 방식은 향후 몇 년 동안 연구자가 바이러스의 생태와 관련된 프로세스에 더 깊게 조사하고, 처음으로, 실험실 시스템의 제약없는 특정 바이러스 호스트 커뮤니티의 상호 작용을 수치하실 수 있습니다.
이 문서의 출판은 테네시 대학에서 연구의 사무실에서 교부금에 의해 지원되었다. 저자는 이러한 절차를 수정하기 위해 노력하는 학생과 연구자의 이전 세대 주셔서 감사합니다. 연구는 국립 과학 재단 (NSF - 0851113, NSF - 0825405 및 NSF - 0550485)의 보조금에 의해 지원되었다.
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