| Extraction and 16S rRNA Sequence Analysis of Microbiomes Associated with Rice Roots
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Author:
Date:
2018-06-20
[Abstract] Plant roots associate with a wide diversity of bacteria and archaea across the root-soil spectrum. The rhizosphere microbiota, the communities of microbes in the soil adjacent to the root, can contain up to 10 billion bacterial cells per gram of soil (Raynaud and Nunan, 2014) and can play important roles for the fitness of the host plant. Subsets of the rhizospheric microbiota can colonize the root surface (rhizoplane) and the root interior (endosphere), forming an intimate relationship with the host plant. Compositional analysis of these communities is important to develop tools in order to manipulate root-associated microbiota for increased crop productivity. Due to the reduced cost and increasing throughput of next-generation sequencing, major advances in deciphering these communities ...
[摘要] 植物根系与根 - 土壤谱中的各种细菌和古细菌相关联。根际微生物群落，即与根系相邻的土壤中的微生物群落，每克土壤可含有高达100亿个细菌细胞（Raynaud和Nunan，2014），并且可以在宿主植物的适应性方面发挥重要作用。根际微生物群的亚群可以在根表面（根毛菌）和根内部（内生孢子）定居，与寄主植物形成密切关系。这些群落的成分分析对于开发工具以操纵根系相关微生物群以提高作物生产力非常重要。由于降低了成本并提高了下一代测序的通量，因此主要通过使用16S rRNA基因的扩增子测序来最终破解这些群落的主要进展。在这里，我们首先提出一个协议，用于解剖来自各种根室的微生物群，这些根室是以水稻为模型开发的。接下来我们介绍一种使用双指数方法扩增16S rRNA基因片段的方法。最后，我们提供了一个简单的工作流程来分析生成的测序数据以进行生态推理。
【背景】各种植物根生态位寄主于源自土壤的不同微生物群落（微生物群落）（Bulgarelli et al。，2012; Lundberg等人，2012; Edwards等人。2015年; Zarraonaindia等人，2015年; Wagner等人，2016年）。由每个根生态位获得的不同微生物群可能具有不同的代谢潜力，因此可能以不同方式影响宿主植物的健康（Finkel等人，2017）。可以通过使用16S ...
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| Coupling Exonuclease Digestion with Selective Chemical Labeling for Base-resolution Mapping of 5-Hydroxymethylcytosine in Genomic DNA
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Date:
2018-03-05
[Abstract] This protocol is designed to obtain base-resolution information on the level of 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) in CpGs without the need for bisulfite modification. It relies on (i) the capture of hydroxymethylated sequences by a procedure known as ‘selective chemical labeling’ (see Szulwach et al., 2012) and (ii) the digestion of the captured DNA by exonucleases. After Illumina sequencing of the digested DNA fragments, an ad hoc bioinformatic pipeline extracts the information for further downstream analysis.
[摘要] 该协议旨在获得CpGs中5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）水平的碱基分辨率信息，而无需亚硫酸氢盐修饰。 它依赖于（i）通过称为“选择性化学标记”（参见Szulwach等人，2012）的方法捕获羟甲基化序列和（ii）通过外切核酸酶消化捕获的DNA。 在消化的DNA片段的Illumina测序之后，特设的生物信息学管道提取信息用于进一步的下游分析。
【背景】基因组DNA中胞嘧啶的甲基化可以被蛋白质读取，并且主要被翻译成基因沉默。基因组中的大多数CpG二核苷酸是甲基化的，包括位于基因调控区如增强子的那些。然而，当需要时，这些CpG可以通过Ten Eleven Translocation（TET）酶将甲基氧化并且通过碱基切除修复系统用未甲基化的胞嘧啶置换来去甲基化。 5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）是5-甲基胞嘧啶的第一个氧化衍生物，并且在基因组中绘制该修饰的碱基提供了关于正在进行活性去甲基化的区域的信息。尽管选择性化学标记（SCL）可以非常特异地检测5hmC，但该技术的分辨率受DNA片段大小的限制，特别是当捕获的DNA中存在多个CpG时。为了提高分辨率，我们引入了使用外切核酸酶的消化步骤，所述核酸外切酶将DNA分子修剪成靠近羟甲基化的胞嘧啶（Sérandour et。，2016）。然后对测序读数进行适当的生物信息学处理，然后将羟甲基化评分赋予捕获的CpG。
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| Oral Microbiome Characterization in Murine Models
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Author:
Date:
2017-12-20
[Abstract] The oral microbiome has been implicated as a trigger for immune responsiveness in the oral cavity, particularly in the setting of the inflammatory disease periodontitis. The protocol presented here is aimed at characterizing the oral microbiome in murine models at steady state and during perturbations of immunity or physiology. Herein, we describe murine oral microbiome sampling procedures, processing of low biomass samples and subsequent microbiome characterization based on 16S rRNA gene sequencing.
[摘要] 口腔微生物组被认为是口腔免疫应答的触发因素，特别是在炎性疾病牙周炎的形成中。 这里提出的协议旨在描述在稳定状态和扰动免疫或生理学的小鼠模型中的口腔微生物群。 在此，我们描述了鼠类口腔微生物群落取样程序，低生物量样品的处理和随后的基于16S rRNA基因测序的微生物群鉴定。
【背景】微生物组在调节组织特异性免疫应答（特别是在屏障部位）中起关键作用（Belkaid和Harrison，2017）。在这些屏障环境中，例如胃肠道和皮肤，选择的共生物显示能够驱动特定免疫细胞群体的发育（Ivanov等人，2009; Naik等人。，2012）。我们的工作最近开始探索口腔微生物组在剪裁组织免疫力方面的影响，尤其是在牙龈处，一个脆弱的口腔屏障部位（Abusleme和Moutsopoulos，2016; Dutzan等人，2017）。
在人类中，众所周知口腔中含有丰富多样的微生物（Human Microbiome Project，2012）。口腔微生物群落的改变与常见的口腔疾病，牙周炎（一种影响牙龈组织并导致组织损伤的炎症）有关（Griffen等人，2012; Abusleme等人。，2013; Moutsopoulos et al 。，2015）。迄今为止，动物模型已经有助于解决微生物组在各种生理和病理条件中的作用（Turnbaugh等人，2006; ...
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