Чтобы свести к минимуму и избежать неправильной интерпретации данных PLFA, тщательный отбор данных должно быть сделано, потому что некоторые PLFAs, которые находятся в почве микробного сообщества также присутствуют в одно- и многоклеточных эукариотических организмов, таких как корни растений, водорослей и почвенных животных. Кроме того, археи не содержат PLFAs; вместо этого, архейного мембраны состоят из фосфолипидных эфиров липидов (PLELs). Следовательно, протокол PLFA не может быть использован для характеристики архейного сообществ в почве.
Сопоставляя отдельные PLFAs к определенным группам микроорганизмов следует проявлять с осторожностью (см 2011 публикацию Frostegård и коллег 34 за отличную обсуждение некоторых ограничений метода PLFA). Вместо этого он может быть более подходящим, как это было сделано на рисунке 2, к группе PLFAs на основе их химической структуры, например, я) неразветвленными, насыщенными PLFAs II) с насыщенными PLFAs середине ChaiN (10-метил) ветвистые, III) терминально-разветвленные насыщенные жирные кислоты, IV) мононенасыщенных PLFAs, V) полиненасыщенные PLFAs и VI) гидрокси жирных кислот.
Масса образца может потребоваться скорректировать на основании количества экстрагируемых PLFAs, содержащихся в данном образце почвы. Но, не изменяя количество почвы, добываемой в менее микробиологически активных почвах, пользователи рискуют не получить достаточного количества ответов PLFA (пики), чтобы точно представить общее микробное сообщество. В сильно микробиологически активных почвах с высокими концентрациями PLFAs, пользователи подвергаются риску перегрузки колонны GC, тем самым предотвращая точную количественную оценку PLFAs. В обоих случаях образцы почвы должны быть повторно проанализированы для PLFAs. Хорошей отправной точкой является добавление 0,5 г для органических проб почвы (например, лесных этажей), а также около 3 г для минеральных образцов почвы. Так как количество экстрагируемых PLFAs обычно коррелирует с количеством органического углерода, содержащегося в почве, выборка,IGHT можно регулировать в зависимости от содержания углерода в почве, например, 1 г образца минеральной части почвы может быть достаточно , чтобы получить хороший PLFA квантификации , когда содержание углерода составляет 10-15%, в то время как> 5 г может быть необходимо , если содержание углерода ≤ 0,5 %. Это всегда хорошая идея, чтобы сделать пробный прогон с несколькими образцами для оптимизации выборки веса перед тем весь набор выполняется.
Общие стратегии по устранению неполадок для протокола PLFA и ГХ-анализа заключаются в следующем. Если ГХ хроматограммы базовой линии слишком высока, газовый баллон Н 2 должен быть изменен. Если растворитель или ISTD пики отсутствуют на хроматограмме, может возникнуть проблема с введением образца (например, подключен шприц, проблема с пробоотборником, пустой или отсутствует флакон, ошибка с позиционированием флакона). Если более чем три пика обнаруживаются в методе / контрольного образца, есть загрязнение заготовки, и существует высокая вероятность того, что тот же загрязняющее вещество (ы) будет присутствовать в образце С GChromatograms. Найти источник загрязнения (обычно водные среды), или, по крайней мере, гарантировать, что пики, соответствующие примеси удаляются из образцов хроматограммах и что эти пики не включены в какой-либо статистического анализа данных PLFA. Кроме того, это хорошая идея, чтобы запустить гексан ополаскиватели между образцами при подозрении на унос. Дополнительные пики в гексане полоскании будет указывать унос (т.е. более тяжелые компоненты , элюирующихся от предыдущего запуска).
Липиды особенно чувствительны к окислению, а также особое внимание необходимо проявлять по всему протоколу, чтобы защитить образцы от воздуха и освещенности, например, сохранение их в темноте и держать их в атмосфере азота. Все образцы и бланки должны иметь достаточную C19: 0 суррогатный стандарт. Отсутствующий C19: 0 пик, либо в образцах или заготовок, указывает на плохое восстановление или полную потерю аналитов. Ответ С19: 0 в образцах, что значительно ниже, чем меню / контрольных образцов указывает на потерю аналитов в какой-то момент в методологии PLFA. Когда они сталкиваются с плохим С19: 0 восстановление, все аспекты процедуры должны быть тщательно рассмотрены и изучены в том числе первоначальной экстракции, все этапы переноса пробы, экстракции SPE, метилирование жирных кислот, сушки, хранения и обработки образцов для того, чтобы изолировать стадии или стадии, где анализируемые теряются. С другой стороны, это может быть, что извлечение некоторых образцов почвы, может дать С19: 0, в этом случае восстановление суррогатной стандарта может быть завышена. При использовании двух стандартов ((PC (19: 0/19: 0) и MeC10: 0) не является абсолютным требованием, мы обнаружили, что это будет очень полезно при необходимости устранения тех пор, пока MeC10:. 0 ответ адекватен , устранение неполадок может сосредоточиться на ступеньках перед анализом ГХ.
Как было отмечено ранее, осторожность следует использовать при интерпретации экологического значения и экосистемных отношения, основанные исключительно на биомаркеры вывестиd из данных PLFA, поскольку исследования чистой культуры показывают, что выделенные штаммы бактерий будет содержать различные категории PLFAs. Вместо этого биомаркера PLFAs следует рассматривать как полезное дополнение в набор доказательств при принятии более широких экологических выводов. В литературе отдельные PLFAs были предложены и использованы в качестве биомаркеров для различных групп микроорганизмов. Насыщенные PLFAs, как правило, используются для представления грам-положительных бактерий и мононенасыщенные PLFA используются для грам-отрицательных бактерий. Признанные биомаркеров грамотрицательные бактерии включают мононенасыщенные жирные кислоты с ненасыщенностью в ω5 или ω7 позиции, такие как С16: 1ω7, С18: 1ω7 и С18: 1ω5. Кроме того, циклопропила жирные кислоты могут также быть представителем грамотрицательных бактерий 35. Следовательно, PLFAs из грамотрицательных бактерий может быть рассчитана как равная сумме A: 1ω5 + A: 1ω7 + A: 0cyclo. Признанные биомаркеры для грамположительных бактерий неизлечимо разветвленными саturated жирные кислоты, изо-разветвленные, такие как C15: 0i, С16: 0i, С17: 0i; или anteiso-разветвленные, такие как C15: 0a и С17: 0a. Насыщенные PLFAs с середины цепи (10-метил) ветвистый, такие как 10Me16: 0 и 10Me18: 0 характерно присутствует в актиномицетов 36. Таким образом, PLFAs из грамположительных бактерий можно рассчитать как равный сумме А: 0 (ISO, ANTEISO, 10-метил).
Многие биомаркеры, связанные с грибковой PLFA часто полиненасыщенные, но некоторые грибковые биомаркеры мононенасыщенные. Например, с точки зрения грибковыми мононенасыщенных биомаркеров, С16: 1ω5 был идентифицирован как показатель эндомикоризными грибов (AMF) 37, С18: 1ω9 часто встречается у сапрофитных грибов, и ectomycorrhizae обычно содержат С16: 1ω9. Присутствие ди-ненасыщенным С18: 2ω6,9 часто встречается в сочетании с С18: 1ω9, а также хорошо коррелирует с грибкового стерина эргостерина, который указывает, что С18: 2ω6,9 может адекватно представлять ectomycorrhizae и сапрофитные грибы 38. Трехкратно ненасыщенными С18: 3ω 6,9,12 также был использован в качестве биомаркера для грибов 10; Тем не менее, С18: 3ω6c можно найти в других эукариотических организмов, в том числе и растений и водорослей, хотя, как правило, не встречается в бактериях. В перспективе почвенных протистов, С20: 4ω6c был признан как протисты биомаркера 39, хотя, другие работы не удалось обнаружить C20: 4ω6c даже когда жизнеспособные популяции протисты были подтверждены визуально с использованием световой микроскопии 40.
Многие исследования посвящены экологические вопросы, связанные с общей микробного сообщества почвы путем использования методики многофакторного ординации в качестве инструмента анализа данных PLFA. При использовании этого подхода, некоторые авторы решили исключить редкие PLFAs из набора данных путем удаления PLFAs, которые присутствуют в менее чем 5% образцов 4. Нормальные насыщается С16: 0 и С18: 0 в изобилии во всех почвенных микроорганизмов, в том числе прокариот и EUKaryotes. Следовательно, некоторые исследователи решили удалить эти PLFAs до статистического анализа на том основании, что они не могут быть чувствительными индикаторами состава микробного сообщества почвы - хотя С16: 0 и С18: 0 по-прежнему должны быть включены при суммировании всех PLFAs для индекс микробной биомассы. В перспективе статистических анализов, многие исследователи предпочитают проводить неметрические многомерное шкалирование (NMDS) рукоположение , как этот метод хорошо подходит для данных , которые не могут быть нормально распределены 33. Дополнительные анализы, связанные с категориальные переменные могут включать в себя анализ видов-индикаторов, которые могут относиться возникновение конкретных PLFAs категорических группировок и нескольких процедур реагирования перестановок (MRPP), которые могут помочь определить сходства или различия между микробных сообществ, назначенных категорических групп. Кроме того, многомерные регрессионные деревья (MRT) может быть особенно полезно, когда влияние нескольких экспериментальных переменных илилечение должно быть оценено в качестве потенциальных переменных пояснительных 5 (например, текстура почвы, влажность, рекультивация возраст).
После того, как установлено, протокол PLFA является относительно простой аналитический метод, который может быть очень полезным при количественной оценке почвы ответ микробной к изменениям окружающей среды и антропогенного воздействия. В то время как молекулярные методы , такие как генетической дактилоскопии лучше подходят для детального определения характеристик микробных сообществ, метод PLFA представляет преимущество обеспечения количественной информации о суммарной микробной биомассы 34. В нашей исследовательской лаборатории, один человек может комфортно обрабатывать набор из 20 образцов в течение 4 дней, и мы нашли протокол, представленный здесь, чтобы быть надежным и воспроизводимым методика для оценки биологического качества почвы.
Сила метода PLFA может быть значительно расширен путем присоединения его к стабильным изотопного анализа 41, 42. В частности, добавление OF 13 C-меченых субстратов в почву позволяет квантификации включения субстрата в почвенных микроорганизмов , хотя изотопного анализа отдельных PLFAs 41. Кроме того, этот метод представляется весьма перспективным инструментом для выяснения трофических связей в почве пищевых сетях 42.