RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ko_KR
Menu
Menu
Menu
Menu
Research Article
Jeremy R. Chen See1,2, Olivia Wright1, Lavinia V. Unverdorben1,2, Nathan Heibeck1, Stephen M. Techtmann3, Terry C. Hazen4,5, Regina Lamendella1,2
1Department of Biology,Juniata College, 2Wright Labs, LLC, 3Department of Biological Sciences,Michigan Technological University, 4Biosciences Division,Oak Ridge National Laboratory, 5Department of Civil and Environmental Engineering,University of Tennessee
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
여기에서는 물과 퇴적물 미생물 커뮤니티를 분석하여 인근 개울에 유압 파쇄가 미치는 영향을 조사하는 프로토콜을 제시합니다.
일반적으로 "파쇄"라고 불리는 유압 파쇄(HF)는 고압 물, 모래 및 화학 물질을 혼합하여 바위를 파괴하고 석유와 가스를 방출합니다. 이 프로세스는 이전에는 얻을 수 없었던 자원에 대한 액세스를 제공하고 현재 미국의 전체 천연 가스의 3 분의 2를 생산하기 때문에 미국 에너지 산업에 혁명을 일으켰습니다. 파쇄는 미국 경제에 긍정적인 영향을 미쳤지만, 여러 연구는 해로운 환경 효과를 강조했습니다. 특히 우려되는 것은 전체 분수령의 건강에 불균형적으로 큰 영향을 미치기 때문에 특히 중요한 헤드 워터 스트림에 파쇄하는 효과입니다. 그 스트림 내의 박테리아는 스트림 건강의 지표로 사용할 수 있습니다. 따라서 이 프로토콜은 세균 커뮤니티를 사용하여 스트림이 파쇄에 의해 영향을 되었는지 확인하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 파쇄(잠재적으로 영향을 받을 수 있음) 및 상류 또는 다른 파쇄 활동(영향을 받지 않음)의 다른 분수령에서 온 퇴적물과 물 샘플을 수집해야 합니다. 그 견본은 그 때 미생물 지역 사회 조성을 조사하기 위하여 핵산 추출, 도서관 준비 및 순서를 복종합니다. 상관 관계 분석 및 기계 학습 모델을 사용하여 커뮤니티의 변화에 대한 설명과 파쇄의 영향을 위한 예측 바이오마커 식별을 식별할 수 있습니다. 이러한 방법은 파쇄에 근접하여 헤드워터 스트림 중 미생물 커뮤니티의 다양한 차이를 나타낼 수 있으며 파쇄 활동의 환경 영향에 대한 향후 조사의 토대가 될 수 있습니다.
유압 파쇄(HF) 또는 "파쇄"는 화석 연료에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 점점 더 널리 퍼지고 있는 천연 가스 추출 방법입니다. 이 기술은 고성능 드릴링 장비를 사용하여 메탄이 풍부한 셰일 퇴적물에 물, 모래 및 화학 물질을 혼합하여 일반적으로 갇힌 가스1을방출하는 것으로 구성됩니다.
이러한 틀에 얽매이지 않는 수확 기술은 비교적 새로운 것이기 때문에 이러한 관행이 인근 수로에 미치는 영향을 조사하는 것이 중요합니다. 파쇄 활동은 장비 운송 및 잘 패드 건설을위한 토지의 큰 swaths의 청소를 의무화. 약 1.2-1.7 헥타르의 토지는 각 웰 패드2에대해 지워야하며 잠재적으로 시스템3의유출 및 수질에 영향을 미칩니다. 어떤 생물제가 사용되는지 포함하여 파쇄 유체의 정확한 화학 적 조성을 둘러싼 투명성이 부족합니다. 또한, 폐수를 파쇄하는 경향이 높은 식수2. 더욱이, 폐수는 금속 및 자연발생 방사성 물질을 포함할 수 있다2. 따라서 사람의 실수나 장비 오작동으로 인한 파쇄유체의 누출 및 유출 가능성에 관한 것입니다.
스트림 생태계는 주변 풍경 의 변화에 매우 민감한 것으로 알려져 있습니다4 전체 분수령 내에서 생물 다양성5 적절한 영양소 사이클링6을 유지하는 데 중요합니다. 미생물은 담수 스트림에서 가장 풍부한 유기체이므로 영양 순환, 생분해 및 1 차 생산에 필수적입니다. 미생물 공동체 구성 및 기능은 과소에 대한 민감성으로 생태계에 대한 정보를 얻을 수 있는 훌륭한 도구역할을 하며, 최근 연구에 따르면 파쇄 활동7,8에근접하여 관찰된 세균 조립체의 뚜렷한 변화를 보이고 있다. 예를 들어, 베이제린키아, 버크홀더리아, 메탄노박테리움은 파쇄 근처의 개울에서 농축된 것으로 확인되었으며, 슈도노카르디아, 니트로스피라, 로도박터는 파쇄7에가깝지 않은 개울에서 농축되었다.
16S 리보소말 RNA(rRNA) 유전자의 차세대 염기서열 분석은 전체 게놈 염기서열 분석 접근법9보다빠르고 저렴세균공동체 조성을 결정하는 저렴한 방법이다. 분자 생태분야 내의 일반적인 사례는 16S rRNA 유전자의 고가변 V4 영역을 시퀀싱 해상도로, 종종 식별9의넓은 범위의 속 수준까지, 예측할 수 없는 환경 샘플에 이상적이기 때문에 이다. 이 기술은 출판된 연구에서 널리 구현되었으며 파쇄 작업이 수생 환경에 미치는 영향을 식별하는 데 성공적으로 활용되었습니다7,8. 그러나, 박테리아는 그들의 검출된 풍부도10에영향을 미치는 16S rRNA 유전자의 다양한 사본 번호를 가지고 있다는 것을 주목할 가치가 있습니다. 이를 설명하는 몇 가지 도구가 있지만 효능은의심스럽습니다 10. 보급에서 급속하게 증가하고 이 약점이 결여되는 또 다른 사례는 모든 RNA가 순서되는 형이상전사 순서입니다, 연구원이 활성 박테리아와 그들의 유전자 발현 둘 다 확인할 수 있도록.
따라서, 이전에 발표된연구에서7,8,11,12의방법과 는 달리, 이 프로토콜은 미생물 공동체 기능(metatranscriptomics)을 조사하기 위한 샘플 수집, 보존, 처리 및 분석을 다룹니다. 여기에 상세한 단계는 연구원이 항균 저항 유전자를 포함하여 그들의 스트림에 있는 세균에 의해 표현된 유전자 및 통로에 어떤 충격, 있는 경우에, 파쇄가 있었다는 것을 볼 수 있습니다. 또한 샘플 수집을 위해 제시된 세부 수준이 향상됩니다. 비록 몇 가지 단계와 노트 경험 많은 연구자에 게 분명 보일 수 있습니다., 그들은 단지 연구를 시작 하는 사람들에 게 귀중 한 수 있습니다.
본 명세서에서는 실험실의 수년간의 경험을 바탕으로 인근 스트림에 파쇄가 미치는 영향을 조사하기 위한 수단으로 세균 유전 데이터를 생성하는 샘플 수집 및 처리 방법을 설명합니다. 이러한 데이터는 다운스트림 응용 프로그램에서 파쇄 상태에 해당하는 차이를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
1. 핵산 추출을 위한 퇴적물 시료 의 수집
2. 핵산 추출을 위한 필터 수집
3. 핵산 추출 및 정량화
4. 16S rRNA 라이브러리 생성
5. DNA 16S rRNA 라이브러리 정화
6. RNA 라이브러리 생성 및 정화
7. 미생물 커뮤니티 분석
DNA 및 RNA 추출의 성공은 다양한 장비 및 프로토콜을 사용하여 평가될 수 있다. 일반적으로, 어느 것의 검출 가능한 농도는 추출이 성공했다는 결론을 내리기에 충분하다고 여겨진다. 다음 표 1을 검사하면 하나를 제외한 모든 추출이 성공적이라고 불립니다. 이 단계에서의 실패는 종종 추출 중에 초기 바이오매스, 열악한 샘플 보존 또는 사람의 오류로 인해 발생합니다. 필터의 경우 농도가 검출 이하인 경우에도 추출이 성공했을 수 있습니다. 이러한 추출물이 PCR(16S를 수행하는 경우) 또는 라이브러리 준비(메타전사학)를 수행한 후 검출 가능한 농도에 대한 대역을 산출하지 않으면 실제로 실패했을 가능성이 큽니다.
16S 프로토콜을 따르는 경우, PCR 증폭에 따라 밝은 밴드, 도 1에서우물 4 및 6에서 볼 수 있듯이, 성공을 나타내며, 상단 행의 다른 우물에서 볼 수 있듯이 대역의 부족은 실패를 나타냅니다. 더욱이, 부정적인 PCR 제어를 포함하는 젤 레인의 밝은 밴드는 또한 부정적인 제어에 영향을 미치는 오염이 샘플에 영향을 미치지 않았다고 가정하는 것이 위험할 것이기 때문에 실패를 나타낼 것이다.
16S 및 메타전사학 모두에 대해, 시퀀싱의 성공은 획득된 서열의 수를 보고 평가될 수있다(도 2). 16S 샘플은 최소 1,000개의 시퀀스를 가져야 하며, 최소 5,000개 이상의 시퀀스가 있어야한다(그림 2A). 마찬가지로, 형이상학 샘플은 최소 500,000 시퀀스를 가져야하며 적어도 2,000,000명이 이상적(그림2B)이어야한다. 그 최소보다 더 적은 순서를 가진 견본은 정확하게 그들의 세균성 지역 사회를 나타내지 않을 수 있기 때문에 분석에 이용해서는 안됩니다. 그러나 최소값과 이상사이에 떨어지는 샘플은 여전히 사용할 수 있지만 많은 샘플이 해당 범위에 속하는 경우 결과가 더 신중하게 해석되어야 합니다.
후속 다운스트림 분석의 성공여부는 예상 출력 파일을 받았는지 여부에 따라 간단히 결정할 수 있습니다. 어쨌든 QIIME2 및R(그림 3)과같은 프로그램은 파쇄에 기초한 세균 계 지역 사회 간의 잠재적 차이평가를 허용해야 한다. 도 3의 데이터는 16S 및 메타전사학 분석을 위한 13개의 다른 스트림에서 21개의 다른 사이트에서 퇴적물 견본을 수집하여 얻어졌습니다. 그 21 개의 사이트 중 12 곳은 파쇄 활동의 하류에 있었고 HF +로 분류되었으며, 그 중 9 곳은 파쇄 활동의 상류 또는 파쇄가 발생하지 않은 분수령에 있었습니다. 이러한 스트림은 HF-로 분류되었다. 파쇄 활동의 존재 외에도 스트림은 그렇지 않으면 비교할 수 있었습니다.
이러한 차이는 파쇄 상태에 따라 일관된 조성 변화의 형태를 취할 수 있습니다. 이 경우, HF+와 HF-샘플은 도 3A 및 도 3B의 경우와 같이 PCoA 플롯에서 서로 클러스터될 것으로 예상됩니다. 이러한 명백한 교대체가 단지 성임 방법의 아티팩트가 아니라는 것을 확인하려면 추가 통계 분석이 필요합니다. 예를 들어, 도 3A 및 도 3B가 파쇄 상태에 기초하여 입증된 중요한 클러스터링을 기반으로 하는 거리 매트릭스에 대한 PERMANOVA22 테스트는 플롯에서 관찰된 분리가 성임 의 유물 대신 샘플의 세균 계열 간의 차이와 일치한다는 것을 의미합니다. 중요한 PERMANOVA 또는 ANOSIM 결과는 HF+ 및 HF-견본 사이 일관된 다름의 강한 표시입니다, HF+ 견본이 파쇄에 의해 영향을 받았다는 것을 표시하는 동안, 높은 p-값은 견본이 영향을 받지 않았다는 것을 표시할 것입니다. 메타전사 데이터는 마찬가지로 동일한 방법을 사용하여 시각화하고 평가할 수 있습니다.
차동 특징 (미생물 또는 기능)을 검토하면 샘플이 영향을 받았다는 증거를 밝힐 수 있습니다. 차동 피처를 결정하는 한 가지 방법은 임의의 포리스트 모델을 만드는 것입니다. 임의 포리스트 모델을 사용하여 샘플의 파쇄 상태를 올바르게 분류할 수 있는 방법을 확인할 수 있습니다. 모델이 예상보다 더 나은 성능을 경우, 이는 파쇄 상태에 따라 차이점의 추가 증거가 될 것입니다. 또한 가장 중요한 예측 변수는 시료를 올바르게 차별화하는 데 가장 중요한 특징을나타냅니다(그림 3C). 그런 다음 이러한 기능은 파쇄 상태에 따라 일관되게 다른 값을 가졌을 것입니다. 이러한 차동 기능이 결정되면 문헌을 검토하여 이전에 파쇄와 연관되었는지 확인할 수 있습니다. 그러나, 대부분의 16S rRNA 조성 데이터를 사용 했기 때문에 차동 기능을 결정 하는 연구를 찾기 어려울 수 있습니다. 따라서, 차동 기능의 의미를 평가하기 위한, 1개의 가능한 방법은 이전에 파쇄 유체에 일반적으로 사용되는 살생물제에 대한 잠재적 저항과 연관되었거나 고도로 식염수 조건을 용인하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하는 것입니다. 또한, 관심있는 분류의 기능 프로필을 검사하면 파쇄의 영향(그림 3D)의증거를 공개 할 수 있습니다. 예를 들어, 임의의 삼림 모델에 의해 분류가 차분으로 확인되면 HF+ 샘플의 항균 저항 프로파일은 HF 샘플의 프로파일과 비교될 수 있으며 크게 다르면 생물체를 함유한 파쇄 유체가 스트림에 들어갔다는 것을 시사할 수 있습니다.
| 샘플 ID | 농도(ng/μL) |
| 1 | 1.5 |
| 2 | 1.55 |
| 3 | 0.745 |
| 4 | 0.805 |
| 5 | 7.82 |
| 6 | 0.053 |
| 7 | 0.248 |
| 8 | 0.945 |
| 9 | 1.82 |
| 10 | 0.804 |
| 11 | 0.551 |
| 12 | 1.69 |
| 13 | 4.08 |
| 14 | Below_Detection |
| 15 | 7.87 |
| 16 | 0.346 |
| 17 | 2.64 |
| 18 | 1.15 |
| 19 | 0.951 |
표 1: 불소계 1x DS DNA 고감도 분석기준 예DNA 농도. 14를 제외한 이러한 모든 샘플에 대한 추출은 검출 가능한 양의 DNA를 가지고 있기 때문에 성공한 것으로 간주될 것입니다.

그림 1: PCR 제품이 있는 예예 e-gel. 젤은 자외선 아래에서 미리 염색되고 시각화되어 그 위에 존재하는 DNA가 빛을 발합니다. PCR은 둘 다 예상 크기의 하나의 밝은 밴드 (사다리에 따라)를 가지고 있기 때문에 첫 번째 행에서 우물 4 및 6의 샘플에 대해 일했습니다. 그들은 어떤 밴드를 생산하지 않았기 때문에, 다른 여섯 우물에서 샘플에 대한 PCR은 실패했습니다. 양수 컨트롤(첫 번째 음, 두 번째 행)에는 PCR이 제대로 수행되었음을 나타내는 밝은 밴드가 있었고 음수 컨트롤(Wells 6 및 7, 2열)에는 샘플이 오염되지 않았음을 나타내는 대역이 없었습니다. 음수가 샘플만큼 밝은 대역을 가지고 있다면, 샘플에 오염의 결과가 아닌 앰플리턴이 있다고 가정하는 것이 위험하기 때문에 PCR은 실패로 간주되었을 것입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 예 시퀀스 카운트. (A)16S 예제 시퀀스가 카운트. 거의 모든 16S 샘플은 1,000개 이상의 시퀀스를 가지고 있었습니다. 1,000개 미만의 시퀀스를 가진 극소수의 경우 세균 계류를 정확하게 나타내기 에는 시퀀스가 충분하지 않아 다운스트림 분석에서 제외되어야 합니다. 여러 시퀀스는 1,000에서 5,000 개의 시퀀스를 가지고 있었습니다. 이상적이지는 않지만 최소 값을 초과하기 때문에 여전히 사용할 수 있으며 대부분의 샘플도 5,000을 초과합니다. (B)메타전사학 예가 카운트. 모든 샘플은 최소(500,000)과 이상적인 최소(2,000,000) 시퀀스 수를 모두 초과했습니다. 따라서 시퀀싱은 모두 성공했으며 모두 다운스트림 해석에 사용될 수 있었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: 예제 분석. (A)QIIME2를 통해 생성및 시각화된 가중치 유니프락 거리 매트릭스로 계산된 좌표를 기반으로 하는 PCoA 플롯. (B)QIIME2로부터 내보낸 가중치 유니프락 거리 매트릭스로 계산된 좌표를 기반으로 하는 PCoA 플롯. 좌표는 Phyloseq 및 ggplot2 패키지를 사용하여 시각화되었으며, R. 메타데이터 벡터의 ggplot2 패키지는 비건 패키지를 사용하여 플롯에 장착되었습니다. 각 점은 샘플의 세균 커뮤니티를 나타내며, 더 유사한 커뮤니티 구성을 나타내는 가까운 지점을 나타냅니다. 이러한 16S 퇴적물 샘플에 대한 파쇄 상태에 따라 클러스터링이 관찰되었습니다(PERMANOVA, p=0.001). 더욱이, 벡터는 HF+ 샘플이 HF-샘플에 비해 상이한 세균성 지역 사회 조성에 대응하는 바륨, 브로마이드, 니켈 및 아연의 상부를 갖는 경향이 있음을 나타낸다. (C)세균성 풍부를 사용하여 샘플 중 파쇄 상태를 예측하는 데 사용될 수 있는 무작위 삼림 모델에 대한 최고의 예측 변수플롯. 임의포리스트 모델은 임의포리스트 패키지를 사용하여 R을 통해 만들어졌습니다. 상위 20개 예측변수는 시료를 분리하는 데 활용될 때 지니 지수의 평균 감소 의 형태로 불순물의 감소(HF+ 및 HF-시료의 측정)뿐만 아니라 표시됩니다. (D)형이상전사 데이터를 기반으로 한 버크홀더리알 프로파일의 항균 저항 프로파일을 보여주는 원형 차트. 시퀀스는 크라켄2에 먼저 추가하여 어떤 택시가 속해 있는지 를 결정했습니다. BLAST는 그 에 의해 그 불투과 말기 2.0 데이터베이스와 함께 사용되었다 어떤 항균 저항 유전자를 결정하기 위해 (의 형태로 "MEG_#") 적극적으로 표현되고 있었다. 버크홀더리알의 구성원에 의해 표현된 항균 저항 유전자는 그 때 그 분류 중 가장 널리 퍼진 것을 보기 위하여 추출되었습니다. 형이상학은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되지만, 메타전사학은 16S 데이터로는 수행할 수 없는 기능 분석을 허용합니다. 특히, Kraken2는 HUMAnN2 대신이 예제 분석에 사용되었습니다. 크라켄2는 HUMAnN2보다 빠릅니다. 그러나, 그것은 단지 조성 물, 대신 조성 정보를 출력, 기여, 및 기능 (유전자) 및 HUMAnN2 같은 경로. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일: 예를 들어 메타전사 파이프라인. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
저자는 공개 할 것이 없습니다.
여기에서는 물과 퇴적물 미생물 커뮤니티를 분석하여 인근 개울에 유압 파쇄가 미치는 영향을 조사하는 프로토콜을 제시합니다.
저자는 이러한 방법의 개발을 주도 프로젝트에 대한 자금 원천을 인정하고 싶습니다, 그 소스와 함께: 하워드 휴즈 의료 연구소 (http://www.hhmi.org) 유치원 및 학부 과학 교육 프로그램을 통해, 뿐만 아니라 국립 과학 재단에 의해 (http://www.nsf.gov) NSF 상을 통해 DBI-1248096 및 CBET-1805549.
| 200 Proof Ethanol | Thermo Fisher Scientific | A4094 | 400 mL는 Buffer PE에 추가해야 하며(Qiagen QIAQuck Gel Extraction kit 프로토콜 참조) DNA/RNA 세척 버퍼에 96 mL를 추가해야 합니다(ZymoBIOMICS DNA/RNA Miniprep 키트 프로토콜 참조). ZymoBIOMICS DNA/RNA Miniprep 및 NEBNext®에는 추가 에탄올이 필요합니다. 울트라&트레이드; Sample Purification Beads 키트를 사용한 II RNA 라이브러리 준비. |
| 아가로스 | Thermo Fisher Scientific | BP1356-100 | 병당 100g. 2% 30mL 젤 하나를 만들려면 0.6g의 아가로스가 필요합니다. |
| 소독 표백제 | Walmart (Clorox) | 카탈로그 번호 없음 | 실험실 절차 전후 작업 영역 청소를 위해 10% 표백제 용액 사용 |
| DNA 젤 로딩 염료 | Thermo Fisher Scientific | R0611 | 각 사용자 제작(즉, 비 e-gel)은 모든 샘플에 1 & 마이크로의 비율로 로딩 염료를 포함해야 합니다. L 염료를 5 µ로 바꾸십시오. L 시료 |
| DNA ladder | MilliporeSigma | D3937-1VL | 모든 겔/e-gel |
| DNA/RNA 실드 | 에 사다리를 실행해야 합니다(2x)Zymo Research | R1200-125 | 침전물 시료당 3mL(50mL 원추형) 및 물 시료(필터)당 2mL |
| 롬화 에티듐 | Thermo Fisher Scientific | BP1302-10 | 사용자가 만든 e-gel 염색에 사용 |
| Forward Primer | Integrated DNA Technologies( IDT) | 51-01-19-06 | 0.5 &마이크로; L per PCR 반응 |
| 이소프로판올 | MilliporeSigma | 563935-1L | 일반적으로 라이브러리당 2mL 미만. 필요한 부피는 절제된 겔 조각의 질량에 따라 다릅니다(Qiagen QIAQuick 겔 추출 키트 프로토콜 참조). |
| PCR 등급 물 | MilliporeSigma | 3315932001 | 13 µ PCR 반응당 L(1 µ L of sample DNA template 사용) |
| Platinum Hot Start PCR Master Mix (2x) | Thermo Fisher Scientific | 13000012 | 10 µ L 당 PCR 반응 |
| 역 뇌관 | 통합 DNA 기술 (IDT) | 51-01-19-07 | 0.5 &마이크로; L per PCR |
| reaction TBE Buffer (Tris-borate-EDTA) | Thermo Fisher Scientific | B52 | 1 L 10x TBE 버퍼 (30 mL gel을 만들려면 1 mL TBE 버퍼 30 mL 필요)1 |
| L bottle | Thermo Fisher Scientific | 02-893-4E | 스트림당 1개 필요(사용 사이에 멸균된 경우 동일한 bottle을 여러 스트림에 사용할 수 있음) |
| 1.5 mL 마이크로 원심분리기 튜브 | MilliporeSigma | BR780400-450EA | DNA 추출당 5개의 마이크로 원심분리 튜브가 필요하며 RNA를 정제하려면 3개가 추가로 필요합니다(ZymoBIOMICS DNA/RNA Miniprep 키트 프로토콜 참조). |
| 2% Agarose e-gel | Thermo Fisher Scientific | G401002 | 각 겔은 10개의 샘플을 실행할 수 있습니다(따라서 PCR 음성인 경우 9개, 추출 음성이 동일한 겔에서 실행되는 경우 8개). |
| 50mL Conicals | CellTreat | 229421 | 침전물 샘플당 1, 50mL 코니컬 필요 |
| 500mL 비커 | MilliporeSigma | Z740580 | 1개만 필요(화염 살균용) |
| 알루미늄 호일 | Walmart(Reynolds KITCHEN) | 번호 없음 | 알루미늄 호일을 접거나 오토클레이브할 수 있습니다. 환경에 노출되지 않은 부품은 필터 처리를 위한 멸균, DNA 및 RNA가 없는 표면으로 사용할 수 있습니다 (교차 오염을 방지하기 위해 필터당 접힌 조각 하나) |
| 오토클레이브 | Gettinge | LSS 130 | |
| 원심분리기 | MilliporeSigma | EP5404000138-1EA | 1개만 필요 |
| 쿨러 | ULINE | S-22567 | 거의 모든 쿨러를 사용할 수 있습니다. 이것은 폼으로 만들어져 더 가볍고 현장 샘플링을 위해 더 쉽게 가져갈 수 있기 때문에 나열되어 있습니다. |
| Disruptor Genie | Bio-Rad | 3591456 | 전기영동 챔버1개만 필요 |
| Bio-Rad | 1664000EDU | ||
| 전기영동 전원 공급 장치 | Bio-Rad | 1645050 | 1개만 필요 |
| Freezer (-20 C) | K2 SCIENTIFIC | K204SDF | DNA 추출물 저장에 1개 |
| 필요 Freezer (-80 C) | K2 SCIENTIFIC | K205ULT | RNA 추출물 보관에 필요한 |
| 장갑 | Thermo Fisher Scientific | 19-020-352 | 카탈로그 번호는 미디엄 장갑입니다. |
| 열 블록 | MilliporeSigma | Z741333-1EA | 하나만 필요한 |
| 랩 버너 | Sterlitech | 177200-00 | 하나만 필요한 |
| 층류 후드 | 에어클린 시스템 | AC624LFUV | 하나만 필요한 |
| 라이브러리 정화 키트 | Qiagen | 28704 | 하나의 키트에는 50가지 반응에 충분합니다 |
| 자석 플레이트 | Alpaqua | A001219 | 하나만 |
| 필요한 마이크로원심분리기 | Thermo Fisher Scientific | 75004061 | 단 하나의 |
| 마이크로피펫(1000 µ L 부피) | Pipette.com | L-1000 | 1개만 필요한 |
| 마이크로피펫 (2 µ L 부피) | Pipette.com | L-2 | 1개만 필요한 |
| 마이크로피펫 (20 &마이크로; L 부피) | Pipette.com | L-20 | 1개만 필요한 |
| 마이크로피펫 (200 µ L 부피) | Pipette.com | L-200R | , 단 1개만 필요, |
| NEBNext Ultra II RNA Library Prep with Sample Purification Beads, | New England BioLabs, Inc. | E7775S | 하나의 키트에는 24개의 시료를 저장할 수 있는 충분한 시약이 들어 있습니다. |
| Parafilm | MilliporeSigma | P7793-1EA | 2 1" x 1" 사각형이 필터당 필요합니다 |
| PCR 튜브 Thermo | Fisher Scientific | AM12230 | 반응당 하나의 튜브 필요 |
| 피펫 팁 (1000 µ L 볼륨) | Pipette.com | LF-1000 | 팁 576개 팩 |
| 피펫 팁(20개 및 마이크로용; L 볼륨) | Pipette.com | LF-20 | 팁 960개 팩 |
| 피펫 팁(200개 &마이크로용; L 볼륨) | Pipette.com | LF-250 | 팁 960개 팩 |
| PowerWulf ZXR1+ 컴퓨터 클러스터 | PSSC Labs | 번호 없음 | 이것은 적시에 메타 전사체학 분석을 수행할 수 있을 만큼 강력한 슈퍼컴퓨터의 예일 뿐입니다. 하나만 있으면 됩니다. |
| Qubit 형광측정기 스타터 키트 | Thermo Fisher Scientific | Q33239 | Qubit 4 형광측정기, 100개의 DNA 어세이를 위한 충분한 시약, 500개의 큐비트 튜브가 함께 제공 |
| Scoopula | Thermo Fisher Scientific | 14-357Q | 멸균 블레이드1개만 필요 |
| 멸균 블레이드 | AD Surgical | A600-P10-0 | 필터당 1개 필요 |
| Sterivex-GP 압력 필터 장치 | MilliporeSigma | SVGP01050 | 물 샘플당 필터 1개 필요 |
| Thermocycler | Bio-Rad | 1861096 | 하나만 필요 |
| Vise-grip | Irwin | 2078500 | 하나만 필요(필터 균열용) |
| Vortex-Genie 2 | MilliporeSigma | Z258415-1EA | |
| WHIRL-PAK 백 | 1개만 필요ULINE | S-22729 | 필터당 1개 필요 |
| ZymoBIOMICS DNA/RNA Miniprep kit | Zymo Research | R2002 | 하나의 키트에는 50개의 샘플에 충분한 시약이 들어 있습니다. |