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Franziska Wemheuer,艾薇儿Jean伊丽莎白·冯·Hoyningen-Huene马里昂Pohlner, Julius Degenhardt Bert Engelen Rolf Bernd Wemheuer,丹尼尔, ”初级生产的水柱作为主要结构元素的生物地理学分布和功能在中央太平洋深海沉积物古生菌”,古生菌, 卷。2019年, 文章的ID3717239, 12 页面, 2019年。 https://doi.org/10.1155/2019/3717239
初级生产的水柱作为主要结构元素的生物地理学分布和功能在中央太平洋深海沉积物古生菌
文摘
信息环境条件形成热点社区蓬勃发展在中央太平洋海底是有限的。目前的研究探讨多样性,成分,和功能的完整和潜在的活跃的热点社区在太平洋深海沉积物。为此,沿着180°子午线的沉积物样品被中央太平洋。群落组成和多样性被Illumina公司标签排序评估针对热点16 s rRNA基因和转录。古细菌社区被Candidatus为主Nitrosopumilus(Thaumarchaeota)和其他的成员Nitrosopumilaceae(Thaumarchaeota),但是更高的相对丰度的海洋集团二世(Euryarchaeota)观察活动相比,整个古社区。整个的构成和活跃的热点社区强烈与初级生产(叶绿素含量),解释了超过40%的方差。此外,我们发现很强的相关性的整个古细菌群落组成纬度和硅酸内容,而活跃的社区与初级生产和氧化铁含量显著相关。我们预测功能概要文件从16 s rRNA数据来评估热点社区功能。纬度是与整个社区的功能配置显著相关,而那些活跃的社区与硝酸盐和叶绿素含量显著相关。目前研究的结果提供了第一见解在太平洋底栖生物古社区和环境条件塑造他们的多样性、分布和功能。此外,他们可能会作为进一步的研究调查模板古生菌殖民深海沉积物。
1。介绍
古生菌扮演一个关键的角色在全球生物地球化学循环1- - - - - -4]。这些微生物广泛分布在各种环境中如冻土(5),温泉6,7],咸水湖泊[8)、海洋海水(9),淡水和海洋沉积物(深海)(10- - - - - -12]。深海沉积物构成地球上最大的生态系统之一,覆盖其表面的大约65%。这个生态系统的特点是极端条件包括高压,低温,缺乏光。尽管如此,港口分类学的深海沉积物和新陈代谢不同热点的社区(11- - - - - -16]。这些社区通常由古细菌类群属于门Thaumarchaeota和Euryarchaeota(11,13,16- - - - - -18]。
考虑到重要的生态作用古生菌,基本破译关键因素的多样性,分布和功能的热点地区海洋深海沉积物。之前的调查显示,这些社区受到各种环境条件的影响。这些包括沉积物深度、距离土地、水深度、网站和纬度(12- - - - - -15,19]。其他重要因素古社区的水文学是海洋沉积物上覆水的质量和/或有机质的数量和组成(11,13,20.]。例如,索伦森和泰斯科(14)调查了活跃的热点社区在深海洋次表层沉积物从秘鲁保证金和观察到的变化在活动和社区在短距离地球化学组成不同的区域。在另一项研究在深海沉积物原核社区收集的纬度34°N 79°N,古细菌丰度显著增加从中间到高纬度地区(13]。
尽管越来越多的研究中,我们的知识社区的热点在太平洋深海沉积物中央仍非常有限。在这项研究中,我们评估了整个和潜在的活跃的热点社区在太平洋的海底。沉积物采样在太平洋中部房车桑尼探险期间SO248沿着180°子午线。海底沉积物样品(0 - 1厘米以下,cmbsf)收集九个地点从27°S 59 3258°N表现出不同深度低于海平面5909米(mbsl)。
整个和潜在的活跃的热点社区评估16 s rRNA Illumina公司标签序列的扩增子从16 s rRNA生成基因和转录放大通过PCR和rt - PCR,分别。此外,功能配置文件(人工基因组)预测使用Tax4Fun2 [21调查社区功能变化的热点。跨太平洋的调查是根本利益,因为它提供了机会来评估古细菌多样性,社区组成,它的功能在深海沉积物表现出广泛的环境条件。
2。材料和方法
2.1。起源和抽样的沉积物
沉积物样品收集如前所述[22)2016年5月在房车桑尼远征SO248沿横断面从奥克兰,新西兰,荷兰港,阿拉斯加,美国(图1补充表S1)。短暂,沉积物被使用多核(章鱼、德国)9点网站,展示水深在3258年和5909年之间mbsl。沉积物样品收集使用无菌,截止注射器和rhizons孔隙水收集(根际、荷兰;(23])。样本立即冷冻和储存在-80°C进行后续的分子分析。
2.2。测量叶绿素浓度和批量沉积物和孔隙水的地球化学分析
叶绿素浓度测量使用CTD-rosette配备荧光计(FluoroWetlabECO_AFL_FL, SN: flnturtd - 4111)。数据记录和存储使用标准的软件使用ManageCTD Seasave V 7.23.2和加工。叶绿素浓度测量的总和在前500米的水柱被用作测量水体的初级生产力在不同采样地点。在泛大陆原始数据是可用的:https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.864673(24]。
孔隙水和大部分沉积物的地球化学分析对所有网站是前面描述的22]。总之,沉积物是冻干(β1 - 8 LDplus、基督、德国)和均质使用搅拌机磨400毫米(3赫兹,50分钟;Retsch,德国)。总碳(TC)和硫(S)含量测定元素分析仪(Eltra cs - 800,德国)的精密度和准确度(1 < 3%σ)。分析了无机碳(IC)使用一种酸化模块(Eltra cs - 580)。总有机碳(TOC)的内容计算差异( )。主要和微量元素分析沉积物是由wavelength-dispersive x射线荧光(光谱仪;Panalytical AXIOS +)。营养浓度铵(NH)4),硝酸盐(NO3),磷酸(PO4),硅酸光度计的使用Multiskan去微型板块分光光度法测定孔隙水(热费希尔科学、美国)。测量方法是铵改性后Benesch和Mangelsdorf[积累25]。硝酸盐被Schnetger量化和描述的方法,雷纳(26]。浓度的磷酸盐和硅酸协议后确定Grasshoff et al。27]。所有测量环境属性提供了补充表S1。
2.3。核酸提取和测序
从沉积物中提取DNA样本进行使用DNeasy PowerSoil工具包(试剂盒、德国)根据制造商的指示。使用AllPrep RNA提取DNA / RNA迷你包(试剂盒)后,制造商的协议与前面描述的一些修改(22]。DNA和RNA提取的浓度和纯度测定spectrophotometrically (NanoDrop 2000 c;美国热费希尔科学)。
整个和潜在的活跃的热点社区评估16 s rRNA Illumina公司标签序列的扩增子从16 s rRNA生成基因和转录放大通过PCR和rt - PCR,分别。RNA分析、残余DNA被撤提取RNA的涡轮DNAse治疗,以及缺乏DNA PCR证实了使用通用引物作为被施耐德et al。28]。随后,使用上标三世已经没有dna产生互补脱氧核糖核酸是细胞RNA逆转录酶(热费希尔科学)根据Wemheuer et al。29日)使用反向引物没有MiSeq适配器(5 - - - - - -CCC GCC AAT yyc TTT AAG-3 ;这项研究)。DNA提取核糖核酸酶处理的所述施耐德et al。28)和纯化使用GeneRead大小选择工具(试剂盒)根据制造商的指示。
古细菌16 s rRNA基因放大使用正向引物Arch514Fa (5 - - - - - -GGT GBC AGC公司治理文化公司治理文化GGT AA-3 ;(30.])和反向引物(5 - - - - - -CCC GCC AAT yyc TTT AAG-3 ;这项研究)与Illumina公司Nextera适配器连接测序。正向和反向引物用于放大生成如下:香农多样性指数计算在20基点的滑动窗口中的所有热点序列席尔瓦数据库(席尔瓦128四Ref NR 99;(31日])来确定较低的地区差异性。引物序列推断来自高度保守的区域和测试在计算机使用TestPrime (https://www.arb-silva.de/search/testprime/)和席尔瓦132四Ref NR 99 (31日参考数据库。引物对显示93.3%的覆盖率的古生菌结合特异性99.9%和1不匹配。应该注意的是,正向引物已经被前面描述的(32)和另外一对引物将放大细菌16 s rRNA基因序列尤其是在活跃的一部分,尽管其高特异性古生菌。PCR反应(50μl)包含10μl(5倍Phusion GC缓冲区,200μ米的四个deoxynucleoside三磷酸腺苷,1.5毫米MgCl2,0.4μ每个引物的米,2.5μl DMSO, 1 U Phusion高保真热态启动DNA聚合酶(热费希尔科学),和大约25 ng的cDNA模板。下面的热循环方案用于放大:初始变性在98°C 10 s在63°C和10个周期的退火30年代递减1°C在每个周期中,紧随其后的是扩展为72°C 45 s, 20周期在98°C的变性10年代,和退火53°C 30年代,紧随其后的是扩展15秒的72°C。最后在72°C扩展进行了2分钟。每个样本都受到三个独立PCR反应。获得PCR产品量化通过凝胶电泳GeneRuler™1 kb DNA梯(热费希尔科学)作为标准,在等量汇集,纯化使用NucleoMag挥动清理和大小选择工具(Macherey-Nagel,德国)。获得PCR产品量化以NanoDrop nd - 1000分光光度计(热费希尔科学)和编码使用Nextera XT-Index工具包(美国Illumina公司)和KAPA HiFi HotStart聚合酶(KAPA生物系统公司、美国)。在哥廷根基因组测序进行实验室Illumina公司MiSeq系统使用MiSeq试剂盒v3 ( ;Illumina公司)。
2.4。处理和分析Illumina公司数据集
生成数据集处理如下:Trimmomatic 0.36版(33最初用于截断劣质读取如果质量低于13 4 bp的滑动窗口。数据随后被处理USEARCH 10.240版(34]。总之,paired-end读取是合并和过滤站。过滤包括消除低质量的读取(最大数量的预期 和超过1模棱两可的基地)和短于350个基点或超过450个基点。处理的所有样品都连接到一个文件中,序列dereplicated,获得独特的序列去噪和集群到零域操作分类单元(zOTUs)unoise3算法。一个新创去除嵌合体是包含在unoise一步。此外,unoise3算法删除所有小于8次独特的序列出现在整个数据集。之后,剩余的嵌合序列被使用uchime2算法在高信心与最近的席尔瓦数据库模式(席尔瓦四Ref 132 NR;(31日作为参考数据集)。后来,zOTUs被对齐用人BLASTn分类学的分类对席尔瓦数据库(31日)的e值截止 。所有nonarchaeal zOTUs被移除基于席尔瓦的分类学分类数据库。随后,加工序列映射到zOTU序列来计算每个样本的分布和丰富的每个zOTU使用otutab命令maxrejects和maxaccepts选择禁用。利用Tax4Fun2预测功能配置(21在参考模式(“Ref100NR”)启用了拷贝数校正。生成一个系统发育树,zOTUs与肌肉(版本3.8.31 [35]),树计算采用RaxML(版本8.2.10 [36)使用1234 GTRGAMMA模型和随机种子。序列号在处理的主要步骤提供补充表中每个样本S2。策划OTU表和预测提供了功能配置表S3和S4,分别。
2.5。统计数据分析
统计分析在R版本3.5.1 [37]。被认为具有统计显著性差异 。整个和活跃的热点社区分别进行了分析,因为不同的包被用于核酸提取。氨和磷酸盐的浓度低于量化限制在横断面的大多数网站,也没有包含在统计分析。功能预测和环境条件之间的相关性被斯皮尔曼等级相关的测试cor.test函数。四个在RNA样本数据集(站2、4、10和12)被移除之前统计分析由于低序号。
α多样性指数(丰富性、香农多样性指数(SD),信仰的系统发育多样性(PD),和Michaelis-Menten)计算使用R [37)包素食主义者2.4。4 (38),激情似火1.7版(39),而刚果民主共和国3.0版本1 (40]。OTU表被稀薄9058数据集(DNA)或4941 (RNA数据集)每个样本序列前α多样性分析使用rrarefy函数素食主义者(38]。香农多样性计算使用多样性函数素食主义者(38]。丰富和信仰的PD计算使用pd函数激情似火(39]。样本覆盖估计使用Michaelis-Menten适合计算R (37]。为此,丰富性和稀疏曲线计算使用rarecurve和specaccum的功能素食主义者包(38),分别。Michaelis-Menten适应后来从生成的稀疏曲线计算使用平方毫米模型中刚果民主共和国包(40]。所有α多样性指数计算100次。OTU表在每个迭代稀薄。所有迭代的平均被用于进一步的统计分析。古细菌丰富性、多样性和sample-wise覆盖提供了补充表S1。
潜在的差异在社区组成和功能进行了置换多元方差分析(PERMANOVA)使用阿多尼斯函数内素食主义者包(38]。四种不同的距离措施,即。,unweighted and weighted Bray-Curtis (二进制选项vegdist分别为功能设置为false和真正的)以及未加权的加权UniFrac,。UniFrac值计算R使用GUniFrac包[41]。在加权方法,丰富的成员几乎被认为是低,而未加权的不同措施提供洞察变化的罕见的社区。此外,结合分类(UniFrac)提供了洞察系统发生变化。
限制正常化过程的影响,OTU稀薄999倍,整个表基于伪价值计算统计数据(https://github.com/vegandevs/vegan/issues/120)和ε校正(https://github.com/vegandevs/vegan/commit/8afee75a863473c49b5b7468c3cb9acf3c9e28c9)。R代码提供补充数据S1。用于功能差异,Bray-Curtis使用样本之间的距离计算vegdist的函数素食主义者包(38]。
3所示。结果与讨论
3.1。沉积物样品的地球化学特征
抽样的特点详细描述了网站Pohlner et al。22]。一般来说,大多数参数显示上升趋势浓度最高的北太平洋亚北极地区和白令海。叶绿素浓度(求和的上500米水柱)从41.9毫克/米不等3122.9毫克/米3浓度较高,最北的网站。这表明更高的初级生产这些站在水柱。最低的三氧化二铁和锰二氧化碳的浓度测量车站10和12,分别,而最高浓度测定在车站2。一般TOC含量作为指标营养可用性波动泥沙干重的0.6%左右。TOC含量最高的1.3%被发现在白令海59°N。这里的TOC值观察相媲美的先前的研究对海洋沉积物(11,42,43]。
与以前的工作相一致(44- - - - - -46),一些环保属性彼此有显著相关性(图2)。例如,三氧化二铁浓度显著增加与水的深度。此外,三氧化二铁和锰二氧化碳的浓度以及TOC含量和二氧化锰显著相关。相比之下我们的观察,TOC之间无显著相关性,锰和铁在一项研究中发现从锦州湾浅海沉积物,中国(47]。在另一项研究在厌氧红树林沉积物,TOC之间的正相关性和铁锰的TOC和负相关性观察(48]。蒙塔沃et al。46)发现高铁和锰在沉积物之间的关系的Palizada河的三角洲lagoon-river系统(墨西哥),这是支持我们的结果。
3.2。古细菌α多样性是受到一些环境因素的影响
完整的和潜在的活跃的热点在深海沉积物样品进行了评估社区Illumina公司(MiSeq)测序针对热点16 s rRNA基因和转录,分别。清除劣质读取后,PCR文物(嵌合体)和污染,共有164523个高质量的阅读。序列号每样多样(站2)和9058 - 16061年间(站19)为整个社区和50(站2)和18069(16站)活跃的社区,分别为(补充表S3)。四个RNA样本(站2、4、10和12)并不包括在统计分析由于较低的序列号。获得序列分成1469 zOTUs。物种积累曲线表明,89%和72%的zOTUs是从整个恢复和活跃的热点社区(数据3(一个)和3 (b))。稀疏分析和sample-wise报道基于Michaelis-Menten适合证实,大多数的整个和活跃的热点社区(分别为88.1%和81.8%)被测量工作(恢复数据3 (c)和3 (d)补充表S1)。
(一)
(b)
(c)
(d)
为了研究热点变化的丰富性和多样性沿横断面调查,我们计算丰富性,多样性和系统发育多样性。在DNA水平,古丰富性和多样性范围从497到939,从5.1到6.1,分别为(补充表S1)。在RNA水平,古丰富性和多样性变化在432年和684年之间,在5.1和5.6之间,分别。系统发育多样性范围从389.1到523.9 (DNA水平),从401.9到525.2 (RNA水平)。最近,Zhang et al。18]研究古细菌社区从两个深海沉积物的热液喷口的西南印度脊和观察古细菌多样性差异这些样品。作者得出结论,对古环境参数有显著影响的社区。
因此,我们测试了α多样性之间的显著相关性措施和环境条件(图4)。整个古细菌的多样性和系统发育多样性社区与纬度和硅酸负相关。这些结果与最近的一项研究在ammonia-oxidizing古生菌在中国东部陆缘海沉积物(49]。在这里,这些古菌的多样性与纬度和硅酸显著下降。与我们的研究相比,水深的主要驱动力是古细菌的系统发育多样性表面沉积物的南海北部[50]。在另一项研究古细菌多样性在深海沉积物从11个站点,古细菌丰富显著受温度和纬度,但不是通过水深(51]。然而,第一个研究的作者和我们分析整个古社区,而曹et al。(50调查只ammonia-oxidizing古生菌,这或许可以解释对比的结果。与我们的结果观察到整个社区,我们并没有发现任何显著相关性α多样性活跃的热点社区的措施,这可能与较低的样本数量。
3.3。古细菌类群表现出不同的生物地理学分布
Thaumarchaeota占整个的99.63%古社区(图5)。其他一些小丰富社区成员有关Nanoarchaeaeota(0.31%),Euryarchaeota(0.05%)和Asgardaeota(0.01%)。潜在的活跃的热点社区主导Thaumarchaeota(86.48%),但丰度高Euryarchaeota(13.23%)比整个古社区发现。其他罕见的古细菌类群活跃的社区Asgardaeota(0.20%)和Nanoarchaeaeota(0.09%)。两个门的统治地位Thaumarchaeota和Euryarchaeota与先前的研究一致对热点地区海洋深海沉积物,尽管这些类群的相对丰度的差异被发现对采样地点(11,13,18]。
在订单级别,成员的Nitrosopumilales占98.59% (DNA水平)和81.91% (RNA)在这项研究中观察到的序列。在这个订单中,古生菌属于Nitrosopumilaceae(DNA水平43.98%;21.63%)和Candidatus RNA水平Nitrosopumilus(DNA水平54.59%;RNA水平59.11%)是主要的。高的相对丰度Nitrosopumilus也观察到在最近的一项研究细菌和古细菌社区在地中海52]。这里,62%至76%的古细菌序列是隶属于Nitrosopumilus。在最近的一项研究ammonia-oxidizing古生菌和细菌,Nitrosopumilus血统是主要在古界,但这个血统的丰度在这网站调查[之间存在着显著的差异49]。相比之下,低丰度的Nitrosopumilus在两个研究热点社区观察pan-Arctic海洋沉积物(17),在深海沉积物的热液喷口的西南印度脊(18]。ammonia-oxidizing古生菌的丰度高(即,Nitrosopumilus)在我们的研究中可能作为一个指标,而贫营养条件调查沉积物样品。
有趣的是,古生菌的秩序Nitrososphaerales只有在活跃的社区(图5补充表S3)。此外,第二海军小组的成员被发现在活跃的丰度更高(13.23%)相比,整个社区(0.05%)。先前的研究表明,古生菌海洋集团二世被广泛分布在全球的海洋(53- - - - - -55),但他们的丰度随时间有很大的差异56]。最近,刘等人。55)观察海洋集团二世的统治地位的水柱浮游古生菌在南中国海。相比之下,海洋第二组研究热点社区的成员几乎没有在德国湾(9]。古生菌海洋集团的二世有独特的有机碳降解模式(如由Zhang et al。57])。然而,我们对这些古菌的生态和生物地球化学功能的理解仍然是非常有限的,没有纯粹的文化海洋集团II(可用55- - - - - -57]。
古细菌的丰度组站之间的不同。例如,更高的Candidatus丰度Nitrosopumilus在整个古社区记录车站6日14日,16日和19日。海洋底栖生物组有更高的丰度在车站2和8但几乎是失踪站19,而丰度高Nitrosopumilaceae观察车站2、4、8、10。这些结果可能与观察到的环境条件的差异和/或上覆水体,这些因素可以影响海洋沉积物的分布和群落结构的热点社区(11,13,20.]。例如,Danovaro et al。13)表明,两大组MG-I的丰度Thaumarchaeota和MG-IIEuryarchaeota从中间增加到高纬度地区。这是MG-I更加明显Thaumarchaeota。他们进一步观察两组显示不同的敏感性对主要环境因素的变化。作者得出结论,这可能有利于减少生态位重叠与竞争共存的可用资源,这也可能在我们的研究中发挥作用。
3.4。初级生产的水柱是沉积物的主要驱动力古细菌群落组成
活跃的热点社区的组成只是受到氧化铁和叶绿素含量的影响,只有当使用加权和/或未加权的Bray-Curtis(图不同6)。我们发现没有影响锰氧化物在活跃和整个古细菌群落组成。这些结果只能部分符合约根森等的结果。11)表明,铁和锰的含量在北极沉积物微生物群落结构是密切相关的。相比之下,Algora et al。58)注意到,但不是三氧化二铁锰浓度与古细菌的结构变化显著相关社区在海洋沉积物。最近,王et al。59]调查原核社区的多样性和空间分布在北冰洋表面沉积物,表明古细菌群落组成主要是由金属离子。根据德宾和泰斯科(42),贫有机质海洋沉积物在深海洋盆地和贫瘠大洋位置是古生菌的居住着不同的血统。作者建议的不同组合电子供体和受体浓度沿富含有机物/贫有机质谱导致不同热点的社区。
在目前的研究中,几个测量环境属性如纬度或叶绿素含量作为初级生产代理整个古社区的构成影响。这部分是按照先前的研究在沉积物古生菌(49,50,59,60]。例如,王et al。59]表明,古细菌群落组成在北冰洋表面沉积物受到纬度、水深度,和TN。在之前研究沉积物的古细菌社区北中国边缘海,这些社区明显受到温度的影响,底水的溶解氧,叶绿素一个在沉积物中60]。类似的重大影响底水的溶解氧ammonia-oxidizing古细菌群落组成是观察到刘et al。49]。在另一项研究ammonia-oxidizing古社区在西太平洋表层沉积物,这些社区明显受到铵,水深,亚硝酸盐(50]。我们假设对比结果和上述研究相关采样点和采样时间的差异,这些因素会影响沉积物古社区(49,50,56]。另一个可能的解释是,大多数以前的研究都聚焦于ammonia-oxidizing古生菌只(12,49,50),而我们评估整个古社区。
我们进一步记录beta-diversity使用的四个不同指标之间的差异分析。TOC和硝酸影响整个古社区组成,但只有当应用未加权的Bray-Curtis或未加权的UniFrac相异,分别。重大影响的TOC ammonia-oxidizing古细菌群落组成也观察研究ammonia-oxidizing古生菌和细菌在黄河河口沉积物(61年]。部分符合我们的研究中,水深、铵和硝酸浓度影响的复合ammonia-oxidizing深海沉积物的古细菌社区东部印度洋(12]。总体而言,上述的研究结果,我们的研究表明,多种环境属性是重要的社区驱动的热点。然而,我们的观察强调使用不同的不同的重要性指标更好地洞察环境驱动的热点地区深海沉积物。更重要的相关性观察当加权UniFrac相异,我们建议的分类关系zOTUs社区构建的重要推动力。
3.5。古细菌社区初级生产密切相关的函数
调查社区的潜在变化函数沿横断面调查,古细菌社区的功能配置使用Tax4Fun2(从16 s rRNA预测数据21]。大约38%的所有zOTUs,代表45%的序列,被用于预测。这表明大部分太平洋深海沉积物的古细菌社区仍然是完全未知的。我们发现一个重要的纬度和功能概要文件之间的相关性预测整个社区(图7)。相比之下,硝酸和叶绿素含量显著相关的函数可能活跃的社区。初级生产被认为发挥重要作用在控制底栖生物的新陈代谢和站在股票组合的深海由于有机碳的大小从表层海水出口到深海楼通过颗粒下沉13]。我们进一步假设我们的观察可以解释Candidatus丰度高Nitrosopumilus古细菌的社区。以前的研究表明n maritimus参加两个氮和磷代谢(62年]。另外两个研究n maritimus显示广泛的细胞、基因和生理特性,反映了oligophilic生活方式(63年,64年]。这些研究的结果进一步表明,n maritimus发挥重要作用在氮和碳的生物地球化学循环。
3.6。研究局限性和未来的研究
一些技术和生物必须考虑本研究的局限性。首先,样本的数量与其他研究相比相对较低(例如,11,13];但看到(12,15,50,59,60])。然而,更高的样本数据通常是几个独立抽样活动的结果,而本研究调查的所有标本在一次在一个月内巡航。其次,比DNA和RNA更不稳定,因此,其快速退化可能影响研究结果。在这项研究中使用的抽样程序保持在收集过程中沉积物的结构,从而最大限度地减少任何扰动。此外,沉积物样品取样后立即瞬间冷冻,保持冻结在-80°C或干冰直到RNA提取。
另外一个警告是活跃的热点社区的测序深度低。一个增强的序列覆盖率将允许更深入的和坚实的分析。尽管如此,低的深度观察活跃的社区最可能低的贡献古生菌引起的活跃的原核社区的四个样品显示低序列号包含少于2%古细菌和细菌序列98%以上。此外,这项研究强调了研究的重要性和整个社区可能活跃的热点,作为环境属性影响整个的构成和活跃的热点社区以不同的方式。到目前为止,大多数以前的研究都聚焦于评估热点社区在DNA水平(51,59,60)和/或只ammonia-oxidizing古生菌(12,49,50]。因此,未来的研究应该调查整个和活跃的热点社区获得一个更全面的图片在深海沉积物的热点社区。
最后,必须指出功能不能取代宏基因组预测或metatranscriptomic测序。Tax4Fun2辣子鸡的大量未使用的预测,可能由于缺少参考基因组,凸显了这些方法的重要性。然而,我们的研究结果可以作为模板进行进一步的宏基因组或metatranscriptomic研究古细菌社区深海沉积物。
4所示。结论
在目前的研究中,我们评估了活跃的热点和整个社区的180°子午线中央太平洋。古细菌的类群在不同网站之间的相对含量。我们进一步发现,古细菌的组成社区强烈相关的初级生产水柱。只有纬度显著与预测功能配置在整个社会层面,而初级生产和硝酸盐含量显著相关的函数可能活跃的社区。社会成分和预测功能的概要文件是由不同的环境条件。这一发现表明,古细菌群落组成并不一定的变化与整个社区功能的变化。我们的结果进一步表明,在太平洋底栖生物古生菌碳和氮循环的重要贡献者。尽管如此,还需要进一步的研究来解决他们的生态作用和生态系统功能的沉积物调查。
数据可用性
序列数据存入顺序读取存档(SRA)的国家生物技术信息中心(NCBI)加入数字SRP151826 (BioProject PRJNA479333)。加入个人编号为每个示例提供了补充表S2。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
作者的贡献
JD、议员和执行在房车桑尼探险SO248沉积物取样。JD提取核酸。AJEvHH样品准备Illumina公司测序。弗兰克-威廉姆斯和BW Illumina公司序列数据处理。弗兰克-威廉姆斯和BW写初稿的手稿。所有作者都参与关键的最终版本的修订和批准。
确认
这项研究得到了德意志Forschungsgemeinschaft (DFG)合作研究中心的一部分TRR51和格兰特开始分配给BW哥廷根大学的。德国联邦教育和研究(BMBF)慷慨地提供的主要资金SO248 RV Sonne远征。我们感谢工作人员和科学家的房车桑尼远征SO248采样期间给予的支持和托马斯·h·Badewien提供叶绿素数据。诺拉Erlmann和Bernhard Schnetger承认地球化学分析。
补充材料
补充1。数据S1: R与稀薄OTU PERMANOVA分析表的代码示例。
补充2。表S1:抽样网站特点和α多样性值。
补充3。加入表S2:序列特征和数字。
补充4。表S3: OTU表。
补充5。表S4:由Tax4Fun2功能预测。
引用
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