- 标题:Recognizing the reagent microbiome
- 发表期刊:Nature Microbiology
- 发表时间:2018/08
- 关键点:讨论了low-biomass环境的试剂来源微生物组污染特点,可根据污染物种特征进行去污染
生态
- 遇到意想不到的细菌群时,第一步应该是使用这些生态数据,并考虑该发现是否具有生态意义。
- 菌群可以通过基于培养的方法或荧光原位杂交来验证。
Utilizing artificial patterns
- 真实存在的菌群信号适合样本相关地,而试剂污染不是,而是和DNA分离提取的批次相关。
- 同批次内污染具有一致性,批次间的污染不一致,此特征可用于识别试剂污染 (Figure 1a)。
- 在一些非常低生物量的研究中,大多数信号可能来自试剂污染,拥有多个批次可以通过批次关联快速统计鉴定试剂污染。
- 同一个批次的所有样品中试剂污染物种比例具有一致性,高度相关 (Figure 1b,c)。
- 另一种方法是测量输入 DNA(或扩增子)数量与输出物种丰度之间的相关性。 将发现污染物种的强负相关。
- 真实的信号是可重复地。在两次重复的DNA提取中,真实信号的成正相关(Figure 1D)。
总结:
试剂来源污染有几个特点:
- 同一批次丰度相似,不同批次差别较大;
- 同一批次,丰度相关性很高;
- 不同DNA提取,相关性较低。