معلومة

نموذج مناسب لاختبار ما إذا كان المتغير البيئي مهمًا بين نوعين؟

نموذج مناسب لاختبار ما إذا كان المتغير البيئي مهمًا بين نوعين؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أريد أن أعرف ما إذا كان متغيرًا بيئيًا معينًا له تأثير على نطاق نوعين / مجموعتين من الأنواع. على وجه التحديد ، أنا مهتم باختبار ما إذا كان أحد الأنواع لديه "تفضيل" للنطاقات الأعلى / الأدنى على الآخر (على سبيل المثال ، هل تفضل الضفادع الزرقاء درجات الحرارة الأكثر برودة من الضفادع الحمراء؟). لدي بيانات حدوث لأنواع بلدي بالإضافة إلى بيانات بيئية في شبكة فوق المنطقة. يمكن لأي شخص لي نقطة في الاتجاه الصحيح؟


الاختبارات الإحصائية: ما الاختبار الذي يجب أن تستخدمه؟

تم النشر في 28 يناير 2020 بواسطة Rebecca Bevans. تمت المراجعة بتاريخ 28 ديسمبر 2020.

تستخدم الاختبارات الإحصائية في اختبار الفرضيات. يمكن استخدامها من أجل:

  • تحديد ما إذا كان متغير التوقع له علاقة ذات دلالة إحصائية مع متغير النتيجة.
  • تقدير الفرق بين مجموعتين أو أكثر.

تفترض الاختبارات الإحصائية وجود فرضية صفرية بعدم وجود علاقة أو عدم وجود فرق بين المجموعات. ثم يحددون ما إذا كانت البيانات المرصودة تقع خارج نطاق القيم التي تنبأت بها الفرضية الصفرية.

إذا كنت تعرف بالفعل أنواع المتغيرات التي تتعامل معها ، يمكنك استخدام المخطط الانسيابي لاختيار الاختبار الإحصائي المناسب لبياناتك.


مقدمة

يعد فهم التوزيعات الحالية والمستقبلية للأنواع أمرًا محوريًا للإيكولوجيا ولتنفيذ تدابير حفظ التنوع البيولوجي والسياسات (على سبيل المثال ، الاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة - اختيار المحمية من القوائم الحمراء للاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة والموارد الطبيعية). إحدى الطرق الأكثر شيوعًا المستخدمة لاكتساب نظرة ثاقبة في توزيع الأنواع والمنافذ البيئية هي نمذجة توزيع الأنواع [1] ، والتي يشار إليها أيضًا باسم النمذجة البيئية المتخصصة (انظر المناقشات حول المصطلحات في [2] ، [3] ، [4] ، [5] ، [6]). يحدد SDM المواقع ذات الظروف الحيوية المناسبة (أ) لوقوع الأنواع ، بناءً على الارتباطات المناخية والبيئية و / أو الحيوية [7]. مجموعة واسعة من الخوارزميات [8] ، [9] والأنظمة الأساسية (أي. يمكن استخدام BIOMOD و ModEco و OpenModeller [10] - [12]) لملاءمة النماذج ، ولكل منها ميزات فريدة ، مثل تقنيات أو طرق اختيار متغيرة مختلفة لاختيار الغياب (الزائف) [13] - [16]. وبالتالي ، فإن أفضل نموذج ملائم لا يعتمد فقط على بيانات التواجد المتاحة ، ولكن أيضًا بقوة على نهج النمذجة [17] ، [18]. تُستخدم SDMs بشكل أساسي من أجل (1) اكتساب نظرة ثاقبة في التوزيع العام للأنواع (بمعنى آخر. [19] ، [20]) ، (2) الحصول على التكرارات المتوقعة لمواقع محددة (بمعنى آخر. [21] ، [22]) أو (3) فهم الحدود المتخصصة للأنواع (بمعنى آخر. [4] ، [23] - [25]). تشير العديد من الدراسات إلى الحاجة إلى تقييم والتحقق من صحة SDMs وإجراء تحليلات متعمقة لتأثير اختيار الخوارزمية وضمن اتساق الخوارزمية للتنبؤات لتوليد نماذج أكثر فائدة [2] ، [26]. على سبيل المثال ، باستخدام الأنواع الافتراضية ، Saupe et al. [25] وجد أن توزيع بيانات الأنواع المستخدمة للتدريب النموذجي فيما يتعلق بالظروف البيئية المتاحة يؤثر على نتائج النمذجة. Wisz وآخرون. [27] أظهر أن دقة النموذج (قيم AUC) تعتمد على الخوارزمية المستخدمة ، مما يعزز الحاجة إلى تقييم أداء تقنيات النمذجة المختلفة [28] ، بما في ذلك طرق الإجماع (التي تدمج تنبؤات العديد من الخوارزميات) [29]. أخيرًا ، Zimmermann et al. [30] أظهر كيف يمكن تصميم SDM لتلبية أهداف مختلفة وتحسين دقة التنبؤ. ومع ذلك ، فإن فحصنا للأوراق الحديثة باستخدام SDM (انظر الجدول S1 في المواد التكميلية) يوضح أن الدراسات التي تقوم بنمذجة نوع واحد تميل إلى استخدام خوارزمية واحدة ، بينما تميل الدراسات التي تصمم لأنواع متعددة إلى استخدام خوارزميات متعددة ، بشكل عام دون شرح واضح لأسباب الخوارزميات معيار الاختيار. الخوارزميات الـ 19 المستخدمة في مجموعة من 42 بحثًا حديثًا (الجدول S1) تحدث في كل من الدراسات الفردية والمتعددة الأنواع ، مع Maxent (أقصى إنتروبيا) و GLM (النماذج الخطية المعممة) وهما من أكثر الدراسات شيوعًا. ومع ذلك ، لا تحلل أي من هذه الدراسات مزايا / عيوب اختيار واحد أو أكثر من الخوارزميات ، ولا يزال من غير الواضح ما إذا كانت الميزات الخاصة بالأنواع مثل مستوى الندرة أو الانتشار الجغرافي أو كليهما ، تؤثر على ملاءمة النموذج (ولكن انظر الجدول S1).

نحن هنا نتحرى عن خوارزميات نمذجة توزيع الأنواع التي تعمل بشكل أكثر اتساقًا عندما: (1) تقييم التوافق العام للنموذج (2) تقييم التنبؤات المكانية لحدوث الأنواع في رقعة ، المناظر الطبيعية والمقاييس الإقليمية و (3) تحديد العوامل البيئية باعتبارها ارتباطات مهمة لحدوث الأنواع. نختبر هذه الجوانب الثلاثة لمجموعة من أنواع الحوامات التي تم أخذ عينات منها جيدًا في هولندا ، والتي تم اختيارها بحيث تشمل الأنواع النادرة إلى الشائعة والمحلية إلى واسعة الانتشار.


أنواع الآفات الهامة من سبودوبترا المجمع: علم الأحياء والمتطلبات الحرارية والتقسيم البيئي

في أمريكا الجنوبية ، وخاصة في البرازيل ، أربعة أعضاء من سبودوبترا مركب، Spodoptera albula (ووكر ، 1857)، S. cosmioides (ووكر ، 1858)، S. eridania (ستول ، 1782), و S. frugiperda (JE Smith، 1797) هي آفات مهمة للعديد من المحاصيل ، ولا سيما محاصيل الذرة وفول الصويا والقطن. سبودوبترا إريدانيا و S. frugiperda غزت إفريقيا مؤخرًا وتسببت في أضرار جسيمة للمحاصيل ، و S. frugiperda غزت آسيا وأوقيانوسيا. اختبرت الدراسة الحالية تأثير مجموعة من سبع درجات حرارة (18-34 درجة مئوية) على هذه الأربع درجات سبودوبترا الأنواع في وقت واحد ، وتقييم العديد من المتغيرات البيولوجية. استنادًا إلى التفاوتات الحرارية التي تم الحصول عليها تجريبيًا ، تم تعيين التقسيم البيئي لكل نوع في البرازيل ومقارنته مكانيًا ، وفقًا لتقويم المحاصيل لثلاثة محاصيل مهمة في مناطق مختلفة (حصاد ​​الذرة الأول والثاني وفول الصويا والقطن). أظهرت نتائجنا ذلك S. eridania لديها أدنى عتبة درجة حرارة (تير), أي أنه يفضل في المناطق ذات درجات الحرارة المعتدلة ولا يتحمل درجات الحرارة الأكثر دفئًا ، ويفشل في إكمال تطوره عند 34 درجة مئوية. فى المقابل، سليمان البولا لم يكمل تطويره عند 18 درجة مئوية وقد يكون أكثر نجاحًا في المناطق الأكثر دفئًا. بشكل عام، S. frugiperda و S. cosmioides كانت قادرة على التطور على مدى واسع من درجات الحرارة ، و S. frugiperda أظهرت قدرة بيولوجية أعلى في جميع درجات الحرارة التي تم تقييمها. تتوفر بياناتنا البيولوجية والشفرة الحسابية على الإنترنت. يمكن أن تساعد البيانات الشاملة التي تم إنتاجها هنا علماء الحشرات الآخرين على تحديد التوزيع المكاني لـ سبودوبترا الفاشيات المعقدة والمتوقعة لهذه الآفات.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


مناهج متعددة المتغيرات لتحديد العلاقة بين هيكل تجمعات الأسماك والمتغيرات البيئية في نهر كاراتويا ، بنجلاديش

نهر كاراتويا هو نظام مهم للمياه العذبة وهو موطن لأنواع مختلفة من أنواع الأسماك. في هذه الدراسة تمت دراسة مؤشرات الوفرة الموسمية والتنوع لتجمعات الأسماك وعلاقتها بالمعايير الفيزيائية والكيميائية. تم تسجيل 54 نوعًا من الأسماك من أربع محطات لمدة 12 شهرًا. تم تسجيل أكبر عدد من الأسماك خلال موسم ما بعد الرياح الموسمية وأقل عدد تم تسجيله في موسم الرياح الموسمية. أظهر تحليل التشابه فرقًا كبيرًا (ص & lt 0.05) في وفرة الأنواع بين الفصول. أظهر تحليل النسبة المئوية للتشابه أن متوسط ​​الاختلاف العام بين المواسم الثلاثة كان 73.53٪ ، وأن ستة أنواع كانت مسؤولة عن هذا الاختلاف. أشارت مؤامرة القياس غير المترية متعددة الأبعاد القائمة على التشابه إلى أن موسم الرياح الموسمية يختلف تمامًا عن الموسمين الآخرين (ما قبل الرياح الموسمية وما بعد الرياح الموسمية) من حيث وفرة الأسماك. تباينت قيم تنوع شانون وينر وثراء مارجالف ومؤشرات توازن بيلو من موسم إلى آخر. تم استخدام التحليل المطابق الكنسي لتحديد أهم معايير جودة المياه التي تؤثر على التباين الموسمي لهيكل تجمعات الأسماك وللكشف عن الأدوار الملحوظة للقلوية ، والمواد الصلبة الذائبة الكلية ، والتوصيل الكهربائي ، والأكسجين المذاب في نهر كاراتويا في بنغلاديش. توفر هذه الدراسة معلومات أساسية أساسية عن العلاقة بين المعلمات البيئية وتنوع الأسماك في موائل المياه العذبة في بنغلاديش.


معلومات الكاتب

الانتماءات

قسم علوم النظم البيئية ، ETH زيورخ ، 8092 ، زيورخ ، سويسرا

أليخاندرا رودريغيز فيردوجو وأمبير مارتن أكرمان

قسم الأحياء الدقيقة البيئية ، Eawag ، 8600 ، دوبندورف ، سويسرا

أليخاندرا رودريغيز فيردوجو وأمبير مارتن أكرمان

التكيف مع بيئة متغيرة ، ETH زيورخ ، زيورخ ، سويسرا

قسم البيئة وعلم الأحياء التطوري ، جامعة كاليفورنيا ، إيرفين ، كاليفورنيا ، 92697-2525 ، الولايات المتحدة الأمريكية


نتائج

في ال كيراتيلا عكس Brachionus التجربة ، تظهر ديناميكيات السكان في أكواب التحكم أن كليهما كيراتيلا و Brachionus كانت قادرة على الاستمرار في ظل معالجات إمداد الموارد (الأشكال 3 أ ، ب). في الكؤوس المنافسة حيث تي=0, Brachionus انقرضت في كل من أكواب المنافسة المكررة خلال 14-18 يومًا (الشكلان 3 ج ، د). في ظل ظروف التباين الأكبر في توريد الموارد (تي=4), Brachionus استمر في دورق واحد مكرر ، على الرغم من انخفاض الوفرة وانخفاضه (الشكل 3 هـ) ، وانقرض في الدورق المكرر الآخر خلال 24 يومًا (الشكل 3 و). توضح ديناميات H ′ القائمة على الكتلة الحيوية الفرق في الديناميكيات التنافسية في المعاملتين. H ′ انخفض بمعدل أسرع عندما تي= 0 من الوقت تي= 4 (الشكل 4). تم استخدام الوقت الذي يستغرقه H ′ للانخفاض إلى القيمة التعسفية البالغة 0.4 (باستخدام الاستيفاء الخطي بين النقاط الزمنية) كمؤشر لمعدل الخسارة في تكافؤ المجتمع. زادت هذه القيمة عندما تي زاد من 0 إلى 4 (الشكل 5 أ) ، لكن الاتجاه لم يكن ذا دلالة إحصائية (ر-اختبار، ص= 0.35). باختصار ، زيادة التباين الزمني لإمدادات الموارد عن طريق الزيادة تي من 0 إلى 4 أيام لم تغير نتيجة المنافسة (كيراتيلا يهيمن دائما) ولم يسمح بالتعايش.

ديناميات السكان من الروتيفر خلال كيراتيلا عكس Brachionus تجربة المنافسة. (أ) و (ب) إظهار الوفرة (عدد الدوارات لكل دورق) في أكواب تحكم مكررة (تحتوي على نوع واحد فقط) لمعالجتي إضافة الطعام (تي= 0 و 4 أيام). (ج) و (د) إظهار الديناميكيات في أكواب منافسة مكررة من أجل تي= 0. (هـ) و (و) إظهار الديناميكيات في أكواب منافسة مكررة من أجل تي=4. كيراتيلا الوفرة = المحور الرأسي الأيسر ، Brachionus الوفرة = المحور الرأسي الأيمن.

الدورة الزمنية لمؤشر تنوع شانون القائم على الكتلة الحيوية (H ′). بالنسبة إلى كيراتيلا عكس Brachionus التجربة ، يتم عرض قيم H الفردية لاثنين من أكواب المنافسة المكررة لكل معالجة إضافة للأغذية (تي). يعني ± SE (ن= 3 أكواب مكررة) معروض لـ كيراتيلا عكس سينتشيتا لا تظهر التجربة SE عندما احتوى كوب واحد على كلا النوعين.

(أ) تأثير فترة الإمداد الغذائي (تي) في الوقت الذي يستغرقه مؤشر تنوع شانون المعتمد على الكتلة الحيوية (H ′) للانخفاض إلى القيمة التعسفية البالغة 0.4. من أجل الوضوح ، نقاط البيانات في تي= 4 تم تعويضها أفقيًا. الاختصارات: ب=Brachionus, ك=كيراتيلا, س=سينتشيتا. (ب) تأثير تي في الوقت المستغرق لاستبعاد الأنواع المفقودة (الكثافة السكانية تساوي صفرًا). يعني ± SE (حيث يكون SE أكبر من حجم الرمز). بالنسبة إلى كيراتيلا عكس Brachionus التجربة فقط تي= 0 يظهر لأن Brachionus لم تنقرض في أحد أكواب المنافسة المكررة عندما تي=4.

في ال كيراتيلا عكس سينتشيتا التجربة ، توضح الديناميكيات في أكواب التحكم أن كلا النوعين كانا قادرين على الاستمرار في ظل معالجات إمداد الموارد الثلاثة (الشكل 6 أ-ج). سينتشيتا انقرضت في جميع أكواب المنافسة بغض النظر عن مستوى التباين الزمني (الشكل 6 د - ل). ومع ذلك ، فإن التباين الزمني غير ديناميكيات المنافسة. التكافؤ (H ′) ينخفض ​​بشكل أبطأ عندما تي= 8 من متى تي= 0 أو 4 أيام (الشكل 4). كان الوقت الذي يستغرقه H ′ للانخفاض إلى 0.4 هو الأعلى عند تي= 8 (الشكل 5 أ) (ANOVA أحادي الاتجاه ، ص & لتر 0.01). بالإضافة إلى ذلك ، الاستبعاد التنافسي سينتشيتا استغرق وقتًا أطول في تي= 8 من عند تي= 0 أو 4 أيام (الشكل 5 ب) (ANOVA في اتجاه واحد ، ص & لتر 0.01). باختصار ، زيادة التباين الزمني لإمدادات الموارد عن طريق الزيادة تي من 0 إلى 8 أيام تباطأ معدل الاستبعاد التنافسي لـ سينتشيتا لكنها لم تغير نتيجة المنافسة (كيراتيلا فاز دائما) ولم يسمح بالتعايش.

ديناميات السكان من الروتيفر خلال كيراتيلا عكس سينتشيتا تجربة المنافسة. (أ) - (ج) إظهار الوفرة (عدد الدوارات لكل دورق) في أكواب التحكم (التي تحتوي على نوع واحد فقط) لمعالجات إضافة الطعام الثلاثة (تي= 0 و 4 و 8 أيام). (د) - (و) إظهار الديناميكيات في ثلاثة أكواب منافسة مكررة لـ تي= 0. (ز) - (ط) إظهار الديناميكيات في ثلاثة أكواب منافسة مكررة لـ تي= 4. (ي) - (ل) إظهار الديناميكيات في ثلاثة أكواب منافسة مكررة لـ تي=8.


معلومات إضافية

مسودة بيانات.

التصميم التجريبي للتجارب الميدانية التي أجريت في عامي 2016 و 2017.

تم وضع قطع الأراضي ذات المعالجات المختلفة لنوعين من المحاصيل ذات الغطاء البقولي: البرسيم (AC) والمسعف الأسود (BM) في تصميم القطاعات الكاملة العشوائية (RCBD) مع العامل (1) ثلاثة معالجات متنوعة (DIV) من AC: BM (100: 0 ، 50:50 و 0: 100) ، يمثل العامل (2) ثلاث كثافات للبذور (50٪ ، 100٪ ، و 150٪ من كثافة البذور الموصى بها). تم إجراء عد البذور النابتة في عام 2016 (25 يومًا بعد البذر) وفي عام 2017 (28 DAS) على مساحة 0.5 من 24 قسمًا في عام 2016 (8 صفوف × 3 كتل) و 48 قسمًا في عام 2017 (12 صفًا × 4 كتل) ).

إنبات البرسيم على حد سواء (AC) والطب الأسود (BM) في الزراعة الأحادية ومزيج 1: 1 من النوعين (Mix) في التجربة المعملية 2.

تنبت البذور تحت أربع درجات جفاف (100٪ ، 75٪ ، 50٪ ، 25٪ WHC) عند ثلاثة مستويات حرارة (12 درجة مئوية ، 20 درجة مئوية ، 28 درجة مئوية). البذور المزروعة هي 24 صندوق بذور -1.

نسبة الإنبات الجزئي للبرسيم على حد سواء (PGRAC) والمسعف الأسود (PGRBM) في خليط 1: 1 من النوعين في ظل ظروف بيئية مختلفة.

تمثل الدوائر الملونة المختلفة تجربتين ميدانيتين (الدوائر البرتقالية 2016 والدوائر الزرقاء 2017) ، تجربة الأواني (الدوائر الحمراء) ، التجربة المعملية 1 (الدوائر البيضاء) ، والتجربة المعملية 2 (الدوائر الخضراء). تتوافق الخطوط الرمادية الصلبة مع GR = 1 والخطوط الخضراء المكسورة تتوافق مع PGR المتوقع للخليط. تمثل العلامات النجمية الموجودة أعلى بعض نقاط البيانات زيادة كبيرة في GR & gt1 (P & lt 0.05) وفقًا لاختبار Welch's t ** = P & lt 0.01 ، * = P & lt 0.05.


نتائج

حدد التحليل الكمي حدوث تاكسول في P. chienii والاختلافات في التاكسويدات بين P. chienii و تي يونانينسيس

حتى الآن ، فإن حدوث تاكسول في P. chienii غير معروف. هنا ، تم تطبيق نهج LC-MS مستهدف للتحقق من حدوث التاكسول والتاكسويدات الأخرى ، مثل 7-E-DAP ، و 10-DAB ، و BAC ، و DAP ، و 7-E-PTX ، في P. chienii. أظهرت بياناتنا أنه تم الكشف عن جميع التاكسويدات المختارة ، مما يؤكد حدوث التاكسويدات في P. chienii (الشكل 1 أ). كشف التحليل الكمي عن الاختلافات في محتويات التاكسويد بين P. chienii و تي يونانينسيس. على وجه الخصوص ، تم تجميع 10-DAB و PTX و 7-E-PTX بشكل كبير في P. chienii. لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية في محتويات BAC و DAP و 7-E-DAP بين P. chienii و تي يونانينسيس (الشكل 1 ب).

تحديد محتويات التاكسويدات في P. chienii و تي يونانينسيس. أ مخطط كروماتوجرام تمثيلي لـ TIC لستة تاكسويدات. 10-DAB: 10-deacetylbaccatin III BAC: baccatin III DAP: 10-deacetylpaclitaxel PTX: باكليتاكسيل 7-E-DAP: 7-epi 10-desacetyl paclitaxel 7-E-PTX: 7-epipaclitaxel. ب محتويات ستة تاكسيات في P. chienii و تي يونانينسيس. أ ص تم اعتبار value & lt 0.01 ذات دلالة إحصائية ويشار إليها بـ "*"

نظرة عامة على المستقلبات

حدد التحليل الأيضي غير المستهدف 3387 مستقلبًا مع التعليقات التوضيحية (ملف إضافي 1). ثلاث معلمات لفحص الجودة ، بما في ذلك إجمالي كروماتوجرام الأيونات ، م / ض تم اختبار العروض وعرض وقت الاستبقاء ، مما يشير إلى أن البيانات ولدت درجة عالية من التداخل وأن تحليل UPLC-MS / MS وصل إلى المعايير المطلوبة (ملف إضافي 2). أظهر PCA أن النسب المئوية للقيم الموضحة لـ PC1 و PC2 كانت 42.12 و 18.63 ٪ على التوالي ، مما يشير إلى فصل واضح بين المستقلبات من P. chienii و تي يونانينسيس (ملف إضافي 3). كشف التنميط الأيضي لنوعين من تصنيفات النوع عن اختلافات كبيرة في الأيض (الشكل 2 أ).

الاختلافات في وفرة المستقلبات بين P. chienii و تي يونانينسيس. أ خريطة حرارية للمستقلبات المحددة في مستقلبات P. chienii و تي يونانينسيس (ن = 10). يتراوح مقياس خريطة الحرارة من - 2 إلى + 2 على أ سجل2 مقياس. ب تحليل KEGG لجميع المستقلبات المحددة. ج تحليل HMDB Super Class لجميع المستقلبات المحددة

وفقًا لشروحهم ، تم تعيين العديد من المستقلبات في مسارات أيضية مختلفة. أظهر تحليل التخصيب KEGG أن معظم المستقلبات كانت تنتمي إلى استقلاب الأحماض الأمينية ، وأيض الكربوهيدرات ، واستقلاب التربينويدات والبوليكيتيدات ، والعوامل المساعدة واستقلاب الفيتامينات (الشكل 2 ب). أظهر تحليل HMDB Super Class أن 311 مستقلبًا تم تجميعه في 11 فئة رئيسية ، مثل "الأحماض العضوية ومشتقاتها" (161 مستقلبًا) ، "مركبات حلقية عضوية غير متجانسة" (31 مستقلبًا) ، "مركبات أكسجين عضوي" (24 مستقلب) ، "فينيل بروبانويد وبوليكيتيدات "(23 مستقلبات) و" نيوكليوسيدات ونيوكليوتيدات وتناظرية "(17 مستقلبًا) (الشكل 2 ج).

نظرة عامة على النسخة

باستخدام عينات مماثلة ، أسفر تسلسل الحمض النووي الريبي عن 50.35 جيجا بايت من بيانات التسلسل ، بما في ذلك 25.40 جيجا بايت من P. chienii و 24.95 جيجا بايت من تي يونانينسيس (ملف إضافي 4). تم تجميع القراءات النظيفة وأنتجت 133507 نسخة (N50: 1561) ، بمتوسط ​​طول 513 نقطة أساس ، و 61146 unigenes (N50: 1606) ، بمتوسط ​​طول 419 نقطة أساس (ملف إضافي 5). أظهر تحليل توزيع الحجم لجميع النصوص أن 11.48٪ من النصوص 11.01٪ من unigenes كانت & gt 2000 طولها (ملف إضافي 5). للتعليق ، تم شرح 61،146 unigenes من خلال العديد من قواعد البيانات الشائعة (ملف إضافي 5). اقترح توزيع الأنواع أن غالبية الجينات أظهرت أوجه تشابه كبيرة مع البروتينات المعروفة من Picea sitchensis, Amborella trichopoda، و Quercus suber (ملف إضافي 5).

أظهر تحليل DEGs 4215 تي يونانينسيس unigenes معبر للغاية و 4،845 P. chienii الجينات المعبر عنها بدرجة عالية (الشكل 3 أ). تم تعيين معظم DEGs في مصطلحات GO مختلفة تنتمي إلى ثلاث فئات رئيسية (الشكل 3 ب وملف إضافي 6). أظهر تحليل KEGG أنه تم إثراء 34 مسارًا KEGG بشكل كبير في DEGs بينهما تي يونانينسيس و P. chienii (ملف إضافي 7). تم عرض أفضل 20 مسارًا لـ KEGG المخصب ، مثل "التخليق الحيوي للفينيل بروبانويد" و "تفاعل مسببات الأمراض النباتية" و "مسارات نقل إشارة هرمون النبات" (الشكل 3 ج).

تحديد DEGs بين P. chienii و تي يونانينسيس. أ أعداد P. chienii الجينات المعبر عنها في الغالب و تي يونانينسيس الجينات المعبر عنها في الغالب. ب تحليل GO لجميع DEGs بين P. chienii و تي يونانينسيس. ج تحليل KEGG لجميع DEGs بين P. chienii و تي يونانينسيس

الاختلافات في التمثيل الغذائي الأولي والثانوي بين تي يونانينسيس و P. chienii

وفقًا لشروحهم ، شارك عدد كبير من DEGs في التمثيل الغذائي الأولي والثانوي ، وتم تجميع غالبية DEGs في 46 مصطلحًا KEGG تنتمي إلى 11 فئة رئيسية. تم حساب قيم الأهمية لكل مصطلح KEGG وعرضها في ملف إضافي 8. بالتفصيل ، مساران مرتبطان بالقلويد ، وخمسة مسارات مرتبطة بالأحماض الأمينية ، ومساران مرتبطان بالفلافونويد ، ومسار واحد متعلق بالهرمونات ، وثلاثة مسارات مرتبطة بالدهون ، وواحد أظهر المسار المرتبط بالفينيل بروبانويد ، وجميع مسارات الصباغ / الفيتامينات الثلاثة ، والمسارات الثلاثة المرتبطة بالسكاريد ، والمسار المرتبط بالتيربينويد ، ومسار يوبيكوينون واحدًا ، اختلافات كبيرة بين تي يونانينسيس و P. chienii (الشكل 4 أ).

تحليل مقارن لـ DEGs و DAMs بين P. chienii و تي يونانينسيس. أ تحليل تخصيب KEGG من DEGs. المهم ص قيمة كل مصطلح KEGG بين P. chienii و تي يونانينسيس تم عرضه بواسطة خريطة حرارية. تم تجميع جميع مصطلحات KEGG في 11 فئة متعلقة بعملية التمثيل الغذائي ، والتي تمت الإشارة إليها بواسطة أشرطة ألوان مختلفة. ب الوفرة النسبية للمستقلبات التي تنتمي إلى فئات التمثيل الغذائي الرئيسية المختلفة. ج أعداد P. chienii المتراكمة في الغالب و تي يونانينسيس المستقلبات المتراكمة في الغالب في فئات التمثيل الغذائي المختلفة

حدد التحليل الأيضي غير المستهدف 313 مستقلبًا متراكمًا تفاضليًا (DAMs) ، تم تعيين 129 DAM منها في فئات مستقلب أولية وثانوية مختلفة (الشكل 4 ب). تم عرض أعداد DAMs التي تنتمي إلى كل فئة في الشكل 4 ج.

الاختلافات في سلائف التخليق الحيوي بين تاكسول تي يونانينسيس و P. chienii

قدم المسار MEP مقدمة رئيسية ، GGPP ، للتخليق الحيوي للتاكسول [35]. بناءً على تشابه التسلسل مع النباتات النموذجية ، يظهر مسار MEP متوقع في الشكل 5 أ. كشفت بيانات النسخ الخاصة بنا عن وجود unigene واحد على الأقل يشفر إنزيمًا واحدًا متورطًا في مسار MEP (ملف إضافي 9). في مسار MEP ، ثلاثة unigenes لتشفير DXS ، و unigene واحد لتشفير DXR ، و unigene واحد لترميز MCT ، و unigene واحد لترميز CMK ، و unigene ترميز MDS ، واثنين من وحدات تشفير HDS ، و unigene واحد لتشفير HDR ، و unigene واحد بترميز GGPS ، تم التحديد. يتم التعبير عن معظم الجينات المرتبطة بمسار MEP بشكل كبير في تي يونانينسيس، ماعدا CMK, GGPPS1 و GGPPS2 (الشكل 5 ب).

التحليل الأيضي والنسخ المتكامل لمسار الهندسة الكهربائية والميكانيكية. أ نظرة عامة على مسار الهندسة الكهربائية والميكانيكية. أشارت الخلفيات البرتقالية إلى أن الجينات التي تم تحديدها بواسطة الخط الأحمر تشير إلى المستقلبات التي تم تحديدها بواسطة المستقلب. ب التعبير التفاضلي للجينات الرئيسية المشاركة في مسار MEP. يتراوح مقياس خريطة الحرارة من - 4 إلى + 4 على أ سجل2 مقياس. ج التراكم التفاضلي للمستقلبات الوسيطة المشاركة في مسار الهندسة الكهربائية والميكانيكية. تمثل "*" اختلافات كبيرة (ص & lt 0.05)

علاوة على ذلك ، حددت بيانات الأيض لدينا أربعة مستقلبات وسيطة لمسار MEP ، بما في ذلك 2-C-methyl-D-erythritol 4-phosphate و 2-C-methyl-D-eryhritol 2،4-cyclodiphosphate و geranyl diphosphate (GPP) و GGPP. من بين هذه المنتجات الوسيطة ، 2-C-methyl-D-eryhritol 2،4-cyclodiphosphate و GPP و GGPP المتراكمة بشكل كبير في تي يونانينسيس (الشكل 5 ج).

الاختلافات في مسار التخليق الحيوي بين تاكسول تي يونانينسيس و P. chienii

يتضمن التخليق الحيوي للتاكسول مسارًا أيضيًا معقدًا يتكون من العديد من المنتجات الوسيطة وإنزيماتها المحفزة [9]. في دراستنا ، تم تحديد 20 جينًا يونجينًا يشفر تسعة إنزيمات رئيسية تشارك في مسار التخليق الحيوي للتاكسول ، بما في ذلك جين ترميز TS واحد ، وأربعة جينات ترميز T5αH ، وثلاثة جينات ترميز TAT ، وجينات ترميز T13αH ، وخمسة جينات ترميز T10βH ، وجين ترميز واحد لـ TBT ، جين واحد لترميز DBTNBT ، وجين ترميز DBAT وجينا ترميز BAPT (الشكل 6 أ وملف إضافي 10). ال BAPT1 / 2, DBAT, T5αH1 / 3, T10βH1 / 2/3 الجينات المعبر عنها بدرجة عالية P. chienii و ال TAT1 / 2/3, DBTNBT, T10βH4, T13αH1 / 2, TBT و TS الجينات المعبر عنها بشكل كبير في تي يونانينسيس (الشكل 6 ب).

التحليل الأيضي والنسخ المتكامل لمسار التخليق الحيوي للتاكسول. أ نظرة عامة على مسار التخليق الحيوي تاكسول. أشارت الخلفيات البرتقالية إلى الجينات التي تم تحديدها بواسطة النسخ والخطوط الحمراء تشير إلى المستقلبات التي تم تحديدها بواسطة المستقلب. ب التعبير التفاضلي للجينات الرئيسية المشاركة في مسار التخليق الحيوي للتاكسول. يتراوح مقياس خريطة الحرارة من - 4 إلى + 4 على أ سجل2 مقياس. ج التراكم التفاضلي للمستقلبات الوسيطة المشاركة في مسار التخليق الحيوي للتاكسول. تمثل "*" اختلافات كبيرة (ص & lt 0.05)

حددت بيانات الأيض لدينا ستة نواتج وسيطة تشارك في التخليق الحيوي للتاكسول. من بين هذه المستقلبات الوسيطة ، 10-ديسيتيل-2-ديبينزويلباككاتين ، و 10-ديسيتيل باككاتين المتراكمة بشكل كبير في P. chienii و 10β ، 14β-داي هيدروكسي تكسا -4 (20) ، 11 (12) -دين -5α-yl أسيتات و 3′-ن-ديبنزويلتاكسول شديد التراكم في تي يونانينسيس (الشكل 6 ج).

الاختلافات في المستقلبات المسدودة للتخليق الحيوي للتاكسول و 14 هيدروكسيل تاكسويد بين تي يونانينسيس و P. chienii

حدد النسخ الخاص بنا جينات الترميز لـ T2αH و T7βH التي تشارك في استقلاب المستقلبات الشبيهة بالتاكسوزين وجين الترميز لـ T14βH الذي يشارك في التخليق الحيوي لـ taxuyunnanin C ، وهو تاكسويد كلاسيكي ذو 14 هيدروكسيل (الشكل 7 أ و ب) . ال T2αH الجين المعبر عنه بدرجة عالية P. chienii، في حين T7βH و T14βH الجينات المعبر عنها في الغالب في تي يونانينسيس (الشكل 7 ج). علاوة على ذلك ، تم تحديد العديد من المستقلبات المسدودة ، مثل (+) - تاكسوسين ، 2α-hydroxytaxusin ، 7β-hydroxytaxusin و 2α ، 7β-dihydroxytaxusin ، وواحد من 14-hydroxylated taxoid ، taxuyunnanin C ، تم تحديدها من خلال التحليل الأيضي. أظهرت النتائج أن (+) - تاكسوسين ، 2α-hydroxytaxusin ، و 7-hydroxytaxusin متراكمة بشكل كبير في P. chienii. لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية في مستويات 2α ، 7β-dihydroxytaxusin و taxuyunnanin C بين P. chienii و تي يونانينسيس تم obersved (الشكل 7 د).

التحليل الأيضي والنسخ المتكامل لفرع مسار التخليق الحيوي للتاكسول. نظرة عامة على استقلاب تاكسوسين (أ) واستقلاب تاكسويونانين سي (ب) مسار. أشارت الخلفية البرتقالية إلى أن الجينات التي تم تحديدها بواسطة النسخ والخط الأحمر تشير إلى المستقلبات التي تم تحديدها بواسطة المستقلب. (ج) الجينات الرئيسية المعبر عنها التفاضلية المشاركة في فرع مسار التخليق الحيوي للتاكسول. يتراوح مقياس خريطة الحرارة من -4 إلى +4 على السجل2 مقياس. (د) التراكم التفاضلي للمستقلبات المشاركة في فرع مسار التخليق الحيوي للتاكسول. تمثل "*" اختلافات كبيرة (ص & lt 0.05)

التحقق من صحة التعبير عن الجينات الرئيسية المشاركة في مسار التاكسول

لاستكشاف الاختلافات في مستويات التعبير للجينات الرئيسية المشاركة في مسار التاكسول ، تم تحديد المستويات النسبية لثمانية جينات مرتبطة بمسار التاكسول تم اختيارها عشوائيًا بواسطة تحليل qRT-PCR. TS, DBTNBT, تات, T13OH, T5OH كانت الجينات معبرة للغاية في تي يونانينسيس و TBT, BAPT, T10OH الجينات التي تعبر بشكل كبير في P. chienii (الشكل 8).

التحقق من صحة التعبير عن الجينات الرئيسية المشاركة في مسار التاكسول. الاختلافات الهامة (ص & lt 0.05) بعلامة "*" وتمثل أشرطة الخطأ متوسط ​​± SD (ن = 3)


استنتاج

هذه هي الدراسة الثانية فقط لفحص تنوع طن متري داخل النوع داخل نوع واحد من الخميرة. بالمقارنة مع ما تم العثور عليه سابقًا ، تم أخذ عينات من العزلات L. الحرارة تحتوي على مجموعة من جينومات جبل طن متري تكون مخلقة ومحفوظة للغاية. حقيقة أن التنوع بين mtDNA في L. الحرارة يختلف بالمقارنة مع وثيقة الصلة L. kluyveri، ولكن التشابه على مستوى الحمض النووي النووي يشير إلى أن ضغوط الاختيار تعمل بشكل مختلف على هذين السلالتين. إذا كانوا بالفعل يشغلون أماكن متميزة ، فمن الممكن أن يكون لديهم معدلات تنفس متفاوتة ، مما قد يؤدي إلى اعتماد غير متكافئ على الميتوكوندريا. المكانة البيئية التي L. الحرارة قد يكون السكان ، في الواقع ، القوة الدافعة للاختلاف في الاختلاف بين الجينوم mt والجينوم النووي داخل هذا النوع. ومن المثير للاهتمام ، أنه قد تم إثبات سابقًا أن البيئة التي يعيش فيها الكائن الحي يمكن أن تؤثر على مجمعات الجينات الميتونية. علاوة على ذلك ، هناك دليل على أن التغيرات في درجة الحرارة يمكن أن تؤدي إلى قوى انتقائية تعمل على منتجات جينية ذات خصائص حرارية متباينة (Dowling et al.2008). بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون للتناقضات في الدورة التناسلية لهذه الأنواع تأثير على mt وكذلك تطور الجينوم النووي. تقريبا جميع العزلات الطبيعية من L. الحرارة أحادي العدد ، في حين أن العديد L. kluyveri يبدو أن السلالات ثنائية الصيغة الصبغية أو حتى ثلاثية الصيغة الصبغية في بعض الأحيان (البيانات غير معروضة). إن الافتقار إلى البيانات المتعلقة بالتنوع غير النوعي لجينومات mt بين سلالات الخميرة واضح. كشفت دراستنا أن تطور جينومات الجبل في L. الحرارة, و L. kluyveri يختلف بشكل واضح ويشير إلى معدل طفرة أقل بكثير أو اختيار تنقية أقوى بشكل كبير في L. الحرارة. في المستقبل ، من المحتمل أن يكشف الفهم الأفضل للقوى الدافعة لهذه الأنواع من الضغوط الانتقائية عن مدى تباعد السلالات وثيقة الصلة وتطورها بمرور الوقت.


شاهد الفيديو: independent t test اختبار تي لتأثير متغير مستقل في متغير تابع (قد 2022).


تعليقات:

  1. Thomas

    بالتأكيد ، إنه على حق

  2. Halwende

    انت مخطئ. أقترح مناقشته. أرسل لي بريدًا إلكترونيًا إلى PM ، سنتحدث.

  3. Hayden

    أشارك رأيك تمامًا. هناك شيء في هذا وفكرة جيدة ، وأنا أتفق معك.

  4. Pacho

    في ذلك شيء ما.شكرا للمساعدة في هذا السؤال ، كلما كان ذلك أسهل ...

  5. Melborn

    أنصحك بزيارة الموقع حيث توجد العديد من المقالات حول هذا الأمر.

  6. Jusho

    آسف أنهم يتدخلون ، لكنني أقترح الذهاب بطريقة مختلفة.



اكتب رسالة