不同真菌物种注释数据库对群落组成的影响

Journal：Biology and Fertility of Soils

IF=3.788

Corresponding authors: Qirong Shen &James M. Tiedje

背景

本文以三种生物燃料作物的根际真菌群落为研究对象，考察了不同参考数据库对得到物种的影响。

三种数据库：Unite, warcup，LSU

引物：ITS9 (GAACGCAGCRAAIIGYGA) /ITS4 (TCCTCCGCTTATTGATATGC) 扩增ITS2；

LR3 (CCGTGTTTCAAGACGGG) 和LR0R (ACCCGCTGAACTTAAGC) 扩增 LSU；

LSU区域在454上测序，ITS在Illumina Miseq上测序。

数据处理

在RDPipeline (http://pyro.cme.msu.edu) 中进行数据处理。去除低质量序列(Q score < 20 for LSU and < 26 for ITS reads) 和短序列(length < 220 bp). Uchime 去除嵌合体. Resample数为 4217。

LSU序列和LSU 数据库比对，数据库包含11,442 条序列，1895 个属。ITS 序列分别和UNITE 与Warcup数据库比对。 Warcup 数据库包含17,923 条序列，1461个属, UNITE数据库包含145,019条序列，2137个属。

结果

1. UNITE鉴定出的物种数量最多，未鉴定的物种百分比也最多。移除了未鉴定的物种后，LSU鉴定的比例最高，其次是Warcup和UNITE。

Fig. 1 LSU, UNITE, Warcup从门到属可鉴定的比例

2. LSU覆盖度较低。UNITE和Warcup这两个ITS区域的数据库得到的群落更相似。不同数据库覆盖度不同，相同序列用不同的数据库得到的群落也会有差异。

Fig. 2 UNITE, WARCUP, LSU 门到属独有和共有的物种数

3. PERMANOVA和MRT表明植物类型（一年 vs 多年生）是驱动群落变化的主要动力。MRT中占据了第一次分枝。Warcup和LSU其次按照生物燃料类型分开，最后是采样时间。而UNITE先按照时间最后按照生物燃料类型。

Fig. 3 LSU, UNITE, Warcup属水平上的多元回归树Multipleregression tree (MRT)

4. Beta多样性在三个数据库无显著差异。而三种生物燃料及旱季或者雨季之间的差异很大，和数据库无关。

作者讨论

虽然ITS可以精确到种，但是只有小部分的序列达到了这个标准（35.1% Warcup, 16.3% UNITE）。且ITS的物种信息存在更多的冲突，这可能是因为ITS序列更多造成的。

不同数据库侧重点不同。Warcup侧重植物相关的真菌，UNITE致力于提高所有真菌类群的覆盖度。LSU有着更好的系统发育等级。

只有不到50%的属在不同数据库之间共享，表明了数据库对物种分类影响很大。但是不同数据库分类的模式(pattern)相同，表明对群落beta多样性影响不大。

我的一些想法

1. 该文章讨论了不同数据库对物种注释带来的影响。但是观测到的影响到底是数据库的差异还是引物带来的差异呢？ITS和LSU每个区域都只选择一对引物，不同引物对之间的偏好性可能已经很强了。本来引物扩增的物种就不一样，再经过不同数据库的放大，我们看到的差异可能就更大了。

2. Resample数只有4127，太少了。文中也没有稀释曲线，不清楚测序深度如何。但是看resample数应该不够。

[1] Xue C, Hao Y, Pu X, et al. Effect of LSUand ITS genetic markers and reference databases on analyses of fungalcommunities [J]. Biology andFertility of Soils, 2018.

一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。

欢迎大家扫描下方二维码关注我的公众号，若有问题也可直接加我的微信：水岸风堤(lii32703)。

欢迎分享，转载请联系我。

猜你喜欢

10000+：菌群分析宝宝与猫狗梅毒狂想曲提DNA发Nature Cell专刊肠道指挥大脑

系列教程：微生物组入门 Biostar 微生物组宏基因组

专业技能：学术图表高分文章生信宝典不可或缺的人

一文读懂：宏基因组寄生虫益处进化树

必备技能：提问搜索 Endnote

文献阅读热心肠 SemanticScholar Geenmedical

扩增子分析：图表解读分析流程统计绘图

16S功能预测 PICRUSt FAPROTAX Bugbase Tax4Fun

在线工具：16S预测培养基生信绘图

科研经验：云笔记云协作公众号

编程模板: Shell R Perl

生物科普: 肠道细菌人体上的生命生命大跃进细胞暗战人体奥秘

写在后面

为鼓励读者交流、快速解决科研困难，我们建立了“宏基因组”专业讨论群，目前己有国内外3000+ 一线科研人员加入。参与讨论，获得专业解答，欢迎分享此文至朋友圈，并扫码加主编好友带你入群，务必备注“姓名-单位-研究方向-职称/年级”。PI请明示身份，另有海内外微生物相关PI群供大佬合作交流。技术问题寻求帮助，首先阅读《如何优雅的提问》学习解决问题思路，仍末解决群内讨论，问题不私聊，帮助同行。

学习16S扩增子、宏基因组科研思路和分析实战，关注“宏基因组”