現代人長時間生活在辦公室的空間,工作空間裡潛藏了許多的細菌,與我們朝夕相處的細菌到底有多少?有哪些種類的細菌?這些細菌會致病嗎?辦公室的哪些地方有特別多細菌?男生所處的環境真的比女生擁有更多的細菌嗎?           Hewitt的研究團隊在美國的三個不同城市,隨機挑選九十個辦公室,針對每個辦公室裡的椅子、電話、電腦、滑鼠、鍵盤及桌面約13平方公分面積的區域做細菌採樣,而這些辦公室的使用者分別為男女生各半。首先,作者將樣品稀釋後塗在R2A media的培養基上,經過五天的培養,統計樣品內的菌量,結果如下圖所示,橫軸及縱軸代表的意義分別為樣品的來源及細菌的數量,結果顯示椅子及電話上的菌量高於桌面、鍵盤及滑鼠,另外,男性使用的辦公用品得到的菌量比女性的多,而在不同城市的來源上,舊金山的辦公室菌量是三個城市中最低的,上述的菌量的差異作者使用ANOVA分析的確是有意義的差異性。20120803_pic1  

在菌種分析上,由於環境中的細菌組成複雜,無法以培養方式辨別樣品裡面所有的細菌種類,所以作者先將樣品中的DNA萃取出來,以PCR的方式將16S rRNA基因的高度變異區放大,並且將此產物以NGS技術定序,並且分析這些序列以得到細菌的種類。結果顯示這些辦公室用品附有二十種門中超過五百屬的細菌,其中含量最多的為變形菌門(Proteobacteria),其他比例由高至低依序是厚壁菌門(Firmicutes)、放線菌門(Actinobacteria)擬桿菌門Bacteroidetes,不同樣品細菌種類的相對比例圖如下。

20120803_pic2  

 與之前做人體各部位菌相的研究相比較2.3.4,辦公室環境中的細菌種類大多也出現在皮膚及口腔,另外特別的是,部分的種類與在人體的消化道內的菌種相同,辦公室細菌種類中,也有些會出現在土壤裡面的細菌,這些結果可以協助推測可能的細菌來源。

 

以本篇文章為例,利用NGS技術辨別環境中的細菌種類,讓研究學者可以了解細菌的種類、比例及多樣性程度等資訊,除了可以協助判斷這些細菌的可能來源,對於需要嚴格管控細菌汙染的環境(例如食品工廠及醫院),亦有相當大的幫助。


 參考文獻

  1. Hewitt KM, Gerba CP, Maxwell SL, Kelley ST. Office space bacterial abundance and diversity in three metropolitan areas. PLoS One. 2012;7(5):e37849. Epub 2012 May 30.
  2. Fierer N, Hamady M, Lauber CL, Knight R. The influence of sex, handedness, and washing on the diversity of hand surface bacteria. Proc Nat Acad Sci USA 105: 17994–17999. (2008)
  3. Paster BJ, Boches SK, Galvin JL, Ericson RE, Lau CN, et al. Bacterial diversity in human subgingival plaque. J Bacteriol 183: 3770–3783. (2001)
  4. Macpherson AJ, Slack E. The functional interactions of commensal bacteria with intestinal secretory IgA. Curr Opin Gastroenterol 23: 673–678. (2007)


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  • 訪客
  • 想要請問帶測樣品的總DNA抽取出來後,以PCR方式將16S rRNA基因高度變異區的序列放大後,再以NGS的儀器測定序列,這樣得到不同種類的位生物類別;但是,以PCR放大的16S rRNA的數量,是否可以代表微生物在樣品中的數量呢? 另外,有比較推薦的NGS儀器嗎?因為現在的價格都相對偏高,因此想要請問是否以比較適合的儀器。
  • 以PCR放大後的DNA是否還能夠代表微生物的數量?
    這個問題牽涉許多因素, 例如PCR的偏誤, 微生物16S rRNA基因數量等問題,細節的部分我們會用一篇文章來解釋
    另外關於定序平台問題, 如果是價格的因素為最重要的考量點,建議可選用illumina的定序平台, 至少可完整分析V6片段 (約100bp),且序列量(reads number)夠高, 足夠呈現各種複雜的community, 例如土壤, 腸內道等,文獻指出V6片段解析度可以到"種"的層級
    不過, 另外一派學者,認為即使是16S rRNA全長, 解析度只有到"屬",總之, 長度越長解析度越高是不爭的事實,如果, 非常在意長度問題,建議可用454, 不過價格會是illumina平台的10倍以上,且序量數量(reads number)較低,在面對複雜的community時,可能會有定序量不夠的問題~

    YourGene 於 2012/11/21 10:24 回覆

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