$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Для исследования нескольких образцов из экспериментов со многими репликатами и / или экспериментальными единицами исследователи могут обнаружить, что фосфолипидный жирнокислотный анализ (PLFA) является запретительным с точки зрения времени и материалов 25 . С помощью метода PLFA фосфолипиды клеточных мембран экстрагируют, очищают и идентифицируют с использованием модифицированной двухфазной водно-органической экстракции Bligh и Dyer 26 . Затем следует твердофазная хроматография на силикагеле для разделения липидов по полярности и щелочное метилирование фосфолипидных жирных кислот в метиловые эфиры жирных кислот. В PLFA профилирование выхода липидов может быть низким, но очень высокой чистотой. Микробный идентификатор вводили альтернативный метод, способ метилового эфира жирной кислоты (MIDI-FA). В методе MIDI-FA все липиды экстрагируются непосредственно из чистых культур или образцов почв / осадков 11 , 12 , 27 черезомыления. Этот метод имеет более низкие потери липидов и является быстрым, поскольку он не имеет ни стадии концентрирования, ни очистки, ни метода PLFA. Однако, хотя метод MIDI-FA является быстрым и менее дорогостоящим, поскольку он был первоначально разработан для идентификации организмов в чистой культуре, начальных этапов удаления или очистки не существует. Таким образом, он может включать липидоподобные соединения, совместно экстрагированные из органического вещества почвы, которые искажают подпись сообщества 27 , 28 , 29 . Поскольку это включение также может искажать меры биомассы, MIDI-FA обычно используется только для грубо качественного описания липидов почвы 13 .
В описанной здесь процедуре сочетаются лучшие из двух отдельных процедур экстракции: 1) экстракция и концентрация липидов с использованием модифицированного метода Блай и Дайера 26 и 2) метиловый эфир жирной кислоты saПонижение, метилирование, экстракция и базовая промывка. Этот метод был разработан для достижения преимуществ обоих этих протоколов при минимизации недостатков 15 . Выполняя первоначальное извлечение и выделение органических растворимых компонентов ( например, липидов) перед выполнением MIDI-FA, и завершая это с помощью этапа очистки, этот протокол обеспечивает баланс между скоростью и точностью. Хотя этот метод может оказаться неприемлемым, когда требуется высокая степень чистоты ( т. Е. При анализе 13 C PLFA) или при анализе фосфолипидов и нейтральных липидов по отдельности, во многих случаях он позволяет выявлять реакции микробного сообщества на условия окружающей среды с большей чувствительностью, чем на основе ДНК Методы 30 , 31 , 32 , 33 . Мембранные липиды быстро разлагаются после смерти клеток, что позволяет имОтражают живое микробное сообщество во время выборки 5 , 7 , в отличие от ДНК окружающей среды, в которой большая часть информации поступает из мертвых или неактивных организмов 34 . Учитывая высокий уровень покоя, наблюдаемый среди почвенных микроорганизмов 35 , характеристика живой биомассы может быть использована для понимания временных взаимодействий растительного микроорганизма в относительно точной временной шкале, а биомаркеры липидов могут быть использованы для анализа физиологического статуса микробного сообщества 7 . Было показано, что для оценки микробного ответа в больших настройках поля 25 требуются методы с высокой пропускной способностью, и хотя метод, который мы предлагаем здесь, не реплицирует точность профилирования биомаркеров PLFA, он увеличивает пропускную способность и минимизирует изменчивость, реализованную с помощью MIDI-FA процедура. Этот метод оказался эффективным инструментом решенияВопросы, связанные с динамикой микробного сообщества на широком спектре почв в крупномасштабных сельскохозяйственных и экосистемных исследованиях 36 , 37 , 38 , 42 , 43 , 44 , 45 , 46 , 47 , 48 , 49 , 50 .
Классы липидов сочетаются с этим методом, и может быть потеря информации, содержащейся в этих отдельных классах 22 , 39 , но объединение классов липидов может усилить способность обнаруживать арбускулярное микоризное происхождение грибов 16: 1 ω5c из обоих фосфоритов - и нейтральные липиды 40 . Кроме того, в то время как tЕго количество неизвестных жирных кислот (которое может быть получено из неживого органического вещества) может быть выше с помощью этого метода, было показано, что оно ниже, чем у MIDI-FA, и позволяет проводить сравнительное сравнение профилей липидов с исследованиями со многими образцами, где образец Пропускная способность является проблемой 15 . Обычно считается, что нейтральная фракция происходит главным образом от хранения липидов, продуцируемых грибами, хотя может быть и небольшой вклад от фауны почвы 41 . В свете этого описанный здесь способ может дать результаты, демонстрирующие больший вклад грибковых липидов 18: 2 ω 6,9c и 18: 1 ω 9c, чем PLFA. Другие липиды, которые, как правило, обнаруживаются в нейтральной фракции, включают некоторые из насыщенных жирных кислот, например 16: 0, 18: 0, 20: 0.
Существуют различные способы, в которых липидные данные могут быть выражены и проанализированы. Наиболее распространенными представлениями являются обилие (нмоль г- 1 почва), моль-фракциолN (нмол индивидуальный липид нмоль -1 общий липид) и мол.% (Мольная доля * 100). Нормализованные по общим липидам в образце, мольная доля и мольный процент являются показателями относительной численности данного липида. После соответствующего преобразования, например , квадратного корня арксина, мольная доля подходит для использования в анализе с помощью основных компонентов или управления орбит избыточности. Изобилие - это абсолютное количество выделенного липида на грамм почвы. Поскольку количество липидов на клетку является достаточно постоянным, а экстракция липидов является высокоэффективной и всеобъемлющей, общая изобилие является хорошей оценкой общих липидов, а обилие ключевых показателей отражает биомассу экологической группы, которой она представляет 17 . Наконец, хороший способ взглянуть на состав микробного сообщества - использовать методы многомерного анализа 16 , например , методы координации, такие как неметрическое многомерное масштабирование (NMDS -Которая не нуждается в преобразовании данных) или анализ основных компонентов (PCA), может быть полезна для сравнения относительного обилия всех биомаркеров липидов.