Il recente sviluppo di strumenti molecolari e tecniche di sequenziamento di nuova generazione (NGS) hanno rivoluzionato gli studi di ecologia microbica, fornendo nuove prospettive per investigare sistemi complessi, come quelli creati dalle radici delle piante. In particolare, le radici di riso (Oryza sativa), rappresentano una nicchia per diversi microrganismi del suolo che sono fortemente influenzati dai sistemi di gestione agronomica, come condizioni di aerobiosi rispetto a condizioni di anaerobiosi. L' obiettivo del nostro progetto è lo studio del microbioma associato al suolo e alla radice di Oryza sativa coltivato in queste due diverse condizioni. Le radici di riso e il circostante terreno rizosferico sono stati oggetto di campionamento a tre fasi di sviluppo delle piante (accestimento, formazione della pannocchia e stadio di maturazione lattea) e in due diverse condizioni di gestione agronomica (sommersione e asciutta). La complessità delle comunità microbiche associate all'ambiente risaia è stata stimata mediante analisi dei profili ARISA (Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis) nelle diverse condizioni sperimentali rappresentate dalle radici e dalla rizosfera in condizioni di crescita aerobiche e anaerobiche. È stato inoltre applicato un approccio di pirosequenziamento 454 basato su metabarcoding di regioni iper-variabile dei geni rRNA delle comunità archeali e batteriche (16S), fungine micorrizico arbuscolari (18S) e Dikarya (ITS). Sono state create otto librerie di ampliconi per un totale di 559K reads (220.7Mb). I dati di sequenziamento e i metadata dei campioni oggetto di analisi sono stati elaborati utilizzando la pipeline del software QIIME (Quantitative Insigths Into Microbial Ecology, Caporaso et al. 2010). Le sequenze che hanno passato gli standard di qualità imposti sono state raggruppate in OTUs (Unità Tassonomiche Operative) al 3% di dissimilarità. L' identificazione tassonomica delle sequenze rappresentative delle OTUs per Batteri e Archaea (16S) è stata ottenuta tramite il Ribosomal Database Project (RDP, Cole et al. 2009). Per la componente fungina si è resa necessaria la creazione di due archivi di riferimento personalizzati e appositamente sviluppati per superare i limiti e gli errori presenti nelle banche dati normalmente utilizzati dalla comunità scientifica: il primo si riferisce alle sequenze ITS (FunITSinnova) derivato da UNITE (ITS; Abarenkov et al.,2010b; Tedersoo et al., 2011) e integrato ad hoc, il secondo considera le sequenze 18S relative agli AMF, ed è derivato dal web-based database MaarjAM (Opik et al. 2010). Il lavoro offre molti aspetti di novità in quanto considera le dinamiche microbiche sia della componente procariotica che di quella fungina. L'analisi dei dati di sequenziamento ottenuti dall'ambiente risaia rivelano differenze statisticamente significative del microbioma del riso coltivato in aerobiosi rispetto a condizioni di anaerobiosi. Analisi di NGS permettono pertanto di determinare quali siano le principali forze che modellano la struttura, i rapporti e la composizione delle diverse comunità microbiche associate al riso. Referenze Abarenkov K, Nilsson RH, Larsson K-H, Alexander IJ, Eberhardt U, Erland S,, Hoiland K, Kjøller R, Larsson E, Pennanen T et al. 2010b. New Phytologist 186: 281-285. Caporaso, J.G.; Kuczynski, J.; Stombaugh, J.; Bittinger, K.; Bushman, F.D.; Costello, E.K.; Fierer, N.; Gonzalez Pena, A.; Goodrich, J.K.; Gordon, J.I.; et al. (2010). Nature Methods 7, 335-336. Cole JR, Wang Q, Cardenas E, Fish J, Chai B, Farris RJ, Kulam-Syed-Mohideen AS, McGarrell DM, Marsh T, Garrity GM, Tiedje JM. Nucleic Acids Res.37:D141-5. Öpik, M., Vanatoa, A., Vanatoa, E., Moora, M., Davison, J., Kalwij, J.M., Reier, Ü., Zobel, M. (2010). New Phytologist 188: 223-241. Tedersoo L, Abarenkov K, Nilsson RH, Schussler A, Grelet GA, Kohout P, Oja J, Bonito GM, Veldre V, Jairus T et al. 2011. PLoS ONE 6: e24940.
Il microbioma del riso risponde alle variazioni tra aerobiosi ed anaerobiosi: un approccio di next generation sequencing
Lumini E;Ghignone S;Bianciotto V;Bonfante P
2013
Abstract
Il recente sviluppo di strumenti molecolari e tecniche di sequenziamento di nuova generazione (NGS) hanno rivoluzionato gli studi di ecologia microbica, fornendo nuove prospettive per investigare sistemi complessi, come quelli creati dalle radici delle piante. In particolare, le radici di riso (Oryza sativa), rappresentano una nicchia per diversi microrganismi del suolo che sono fortemente influenzati dai sistemi di gestione agronomica, come condizioni di aerobiosi rispetto a condizioni di anaerobiosi. L' obiettivo del nostro progetto è lo studio del microbioma associato al suolo e alla radice di Oryza sativa coltivato in queste due diverse condizioni. Le radici di riso e il circostante terreno rizosferico sono stati oggetto di campionamento a tre fasi di sviluppo delle piante (accestimento, formazione della pannocchia e stadio di maturazione lattea) e in due diverse condizioni di gestione agronomica (sommersione e asciutta). La complessità delle comunità microbiche associate all'ambiente risaia è stata stimata mediante analisi dei profili ARISA (Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis) nelle diverse condizioni sperimentali rappresentate dalle radici e dalla rizosfera in condizioni di crescita aerobiche e anaerobiche. È stato inoltre applicato un approccio di pirosequenziamento 454 basato su metabarcoding di regioni iper-variabile dei geni rRNA delle comunità archeali e batteriche (16S), fungine micorrizico arbuscolari (18S) e Dikarya (ITS). Sono state create otto librerie di ampliconi per un totale di 559K reads (220.7Mb). I dati di sequenziamento e i metadata dei campioni oggetto di analisi sono stati elaborati utilizzando la pipeline del software QIIME (Quantitative Insigths Into Microbial Ecology, Caporaso et al. 2010). Le sequenze che hanno passato gli standard di qualità imposti sono state raggruppate in OTUs (Unità Tassonomiche Operative) al 3% di dissimilarità. L' identificazione tassonomica delle sequenze rappresentative delle OTUs per Batteri e Archaea (16S) è stata ottenuta tramite il Ribosomal Database Project (RDP, Cole et al. 2009). Per la componente fungina si è resa necessaria la creazione di due archivi di riferimento personalizzati e appositamente sviluppati per superare i limiti e gli errori presenti nelle banche dati normalmente utilizzati dalla comunità scientifica: il primo si riferisce alle sequenze ITS (FunITSinnova) derivato da UNITE (ITS; Abarenkov et al.,2010b; Tedersoo et al., 2011) e integrato ad hoc, il secondo considera le sequenze 18S relative agli AMF, ed è derivato dal web-based database MaarjAM (Opik et al. 2010). Il lavoro offre molti aspetti di novità in quanto considera le dinamiche microbiche sia della componente procariotica che di quella fungina. L'analisi dei dati di sequenziamento ottenuti dall'ambiente risaia rivelano differenze statisticamente significative del microbioma del riso coltivato in aerobiosi rispetto a condizioni di anaerobiosi. Analisi di NGS permettono pertanto di determinare quali siano le principali forze che modellano la struttura, i rapporti e la composizione delle diverse comunità microbiche associate al riso. Referenze Abarenkov K, Nilsson RH, Larsson K-H, Alexander IJ, Eberhardt U, Erland S,, Hoiland K, Kjøller R, Larsson E, Pennanen T et al. 2010b. New Phytologist 186: 281-285. Caporaso, J.G.; Kuczynski, J.; Stombaugh, J.; Bittinger, K.; Bushman, F.D.; Costello, E.K.; Fierer, N.; Gonzalez Pena, A.; Goodrich, J.K.; Gordon, J.I.; et al. (2010). Nature Methods 7, 335-336. Cole JR, Wang Q, Cardenas E, Fish J, Chai B, Farris RJ, Kulam-Syed-Mohideen AS, McGarrell DM, Marsh T, Garrity GM, Tiedje JM. Nucleic Acids Res.37:D141-5. Öpik, M., Vanatoa, A., Vanatoa, E., Moora, M., Davison, J., Kalwij, J.M., Reier, Ü., Zobel, M. (2010). New Phytologist 188: 223-241. Tedersoo L, Abarenkov K, Nilsson RH, Schussler A, Grelet GA, Kohout P, Oja J, Bonito GM, Veldre V, Jairus T et al. 2011. PLoS ONE 6: e24940.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
