想知道某些環境因子的改變(如:生病的腸子或加了料的海水)會使環境中的某群生物(如:細菌或浮游生物)在群聚結構或基因表現有何反應嗎?20122月的PNAS剛好就有篇paper利用metatranscriptome分析Fe2+離子缺乏的海水加料(阿就是Fe2+離子)後,其藻相與基因表現是如何反應的[1]

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 圖1. 紅色與綠色區域為HNLC,位置分別在南大洋、太平洋赤道區域、北太平洋副極區 (http://www.geos.ed.ac.uk/homes/s0675905/MScBSc.html)


故事是這樣的,在地球海水表層有一些區域氮含量很高,有趣的是這些區域的藻類生產力並沒有因為氮的增加而提昇,相反的,這些區域的葉綠素濃度還比較低,是曰 high-nitrate low-chlorophyll (HNLC) regions(圖1)。神奇的是,當NHLC海水被添加Fe2+離子後,藻相由原本佔據大部分生物量的藍綠藻 (cyanobacteria)、綠藻 (chlorophytes) 與鞭毛藻 (haptophytes)等小型快速生長的浮游藻類,轉變成由矽藻為主的群聚。作者想知道,這事件發生的前後,整個真核浮游生物的群聚在生理上有什麼樣的改變,所以抽了mRNA看看哪些基因的表現量有顯著的改變。

礙於科技的限制,目前 metatranscriptome 實驗在定序的規劃上常將454與IlluminaSOLiD的資料合併分析,454提供較長的序列,並將 IlluminaSOLiDreads mapping 回前者以增加coverage,而本篇文獻是採用454 GSFLX SOLiD這兩個平台,由454產生平均長度約200 bpSOLiD產生平均長度50 bp的序列一起進行分析。實驗組與操作組(加Fe2+離子後培養一段時間的海水)的454資料中各有約100,000條、60%左右的read,在e-value 10−3的條件下tBLASTx 有 hit到 National Center for Biotechnology Information’s EST database 與 National Center for Biotechnology Information’s nonredundant (nr) database這兩個資料庫的資料,進而分析物種組成(圖2)。

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2. 可以發現,現撈海水(ambient)與加Fe2+離子後培養一段時間的海水(plusFe),被認定是來自矽藻(Diatoms)reads數有很大的差異。

 

此外,他們也做了和植物營養代謝有關的mRNA differencial expression,並使用KEGG將有顯著差異的基因進行代謝路徑分類(圖3)。值得注意的是,未避免不同物種生物量的改變對於基因表現量分析產生的資料偏斜,作者使用 trimmed mean of M values (TMM) normalization method與Microbial Assemblage Normalized Transcript Analysis (MANTA)等方法將資料進行標準化,並在判斷基因是否有表現量差異時增加了一些限制。

20121019_pic33. 作者比較環境海水與加Fe2+離子海水樣品的基因表現差異,此圖為被辨識為矽藻的序列,圓餅圖中不同深淺褐色代表不同種矽藻所佔該基因reads數的百分比。圓餅圖外圍為黑色為該基因的表現量有顯著差異,灰色外圍反之。不同顏色的基因名稱代表不同的代謝功能分群,其中綠色為光合作用相關、橘色為固碳作用、藍色為氮同化作用、紫色為金藻昆布多醣合成、紅色為尿素循環、黑色為其他。(除了矽藻外,作者也有拿綠藻、定鞭藻做類似的分析,礙於版面限制,這邊只有放上矽藻的結果,敬請見諒)

 

然後故事就這麼進行下去...。等等,應該有人跟我一樣好奇,這篇paper所使用的454 read平均長度也才200bp左右,這對現在的illumina的平台並非難事啊。是的,有勇者出現了,20124月有篇利用 Illmina平台分析小鼠腸內細菌的metatranscriptomepaper刊在PLOSONE [2],或許metatranscriptome的實驗需要依附在454平台下已經是過去式。

 

References:

[1] Marchetti, A., Schruth, D. M., Durkin, C. A., Parker, M. S., Kodner, R. B., Berthiaume, C. T., . . . Armbrust, E. V. (2012). Comparative metatranscriptomics identifies molecular bases for the physiological responses of phytoplankton to varying iron availability. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(6), E317-E325.

[2] Xiong, X., Frank, D. N., Robertson, C. E., Hung, S. S., Markle, J., Canty, A. J., . . . Danska, J. S. (2012). Generation and Analysis of a Mouse Intestinal Metatranscriptome through Illumina Based RNA-Sequencing. PloS one, 7(4), e36009.




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