Gli acidi grassi dei fosfolipidi forniscono informazioni sulla struttura delle comunità microbiche del suolo. Vi presentiamo i metodi per l'estrazione di campioni di terreno con una miscela monofase cloroformio, frazionamento dei lipidi estratti utilizzando colonne di estrazione in fase solida, e metanolisi per la produzione di esteri metilici degli acidi grassi, che vengono analizzati mediante gascromatografia capillare.
Gli acidi grassi fosfolipidi (PLFAs) sono componenti chiave delle membrane cellulari microbiche. L'analisi dei PLFAs estratto da terreni in grado di fornire informazioni sulla struttura complessiva delle comunità microbiche terrestri. PLFA profiling è stato ampiamente utilizzato in una vasta gamma di ecosistemi come un indice biologico della qualità complessiva del suolo, e come indicatore quantitativo di risposta del terreno alla gestione del territorio e altri fattori di stress ambientali.
Il metodo standard qui presentata delinea quattro fasi fondamentali: 1. l'estrazione del grasso da campioni di terreno con una miscela di cloroformio monofase, 2. frazionamento con colonne di estrazione in fase solida per isolare fosfolipidi di altri lipidi estratti, 3. metanolisi di fosfolipidi per la produzione di acidi grassi esteri metilici (fames), e 4. analisi FAME mediante gascromatografia capillare utilizzando un rilevatore a ionizzazione di fiamma (GC-FID). Due standard sono utilizzati, tra cui 1,2-dinonadecanoyl- SN -glycero-3-phosphocholine (PC (19:0/19: 0)) per valutare il recupero complessivo del metodo di estrazione, e metil decanoato (MeC10: 0) come standard interno (ISTD) per l'analisi GC.
Gli acidi grassi fosfolipidi (PLFAs) fanno parte delle membrane cellulari microbiche dai domini Batteri e eucarioti. I microrganismi producono PLFAs di diverse lunghezze di catena e la composizione come un mezzo per mantenere l'integrità della membrana cellulare e funzione cellulare in risposta alle loro condizioni ambientali immediati; di conseguenza si può affermare che le comunità microbiche che sono separati geograficamente ma sono sottoposte alle condizioni del terreno simili esprimeranno PLFAs simili. PLFAs terreno con una lunghezza di catena da 14 a 20 atomi di C sono generalmente considerati di origine prevalentemente batterica e fungina 1. In colture miste, analisi PLFA non può essere utilizzato per identificare singole specie microbiche, ma può fornire un'impronta complessiva delle comunità microbiche presenti nel suolo. Inoltre, dal momento che PLFAs sono rapidamente degradati dopo la morte delle cellule, possono essere considerati rappresentativi della comunità microbica del suolo valida 2. questa technique è stato ampiamente utilizzato per caratterizzare la composizione strutturale delle comunità microbiche trovate in una vasta gamma di ambienti, che vanno dalle foreste 3-4 a 5-6 praterie e campi agricoli 7. E 'stato applicato con successo in caratterizzare la risposta del terreno a terra cambiamenti di gestione, tra cui foresta disboscamento 8, 9 calcinazione, bonifiche 10-12, così come disturbi quali incendi 13, la contaminazione da metalli e idrocarburi 14 15, e insetti scoppio 16 .
Il metodo analitico PLFA contemporanea si è evoluta nel corso degli ultimi sei decenni attraverso diverse innovazioni chiave da parte di un certo numero di gruppi di ricerca. Nel 1958, un miglioramento significativo nasce dalla regolazione cloroformio: metanolo: rapporto acqua nella soluzione di estrazione per spostare la miscela da una monofasica ad un sistema bifasico 17. Questa estrazione del grasso ottimizzato e l'isolamento pro rivistoProtocollo divenne noto come il metodo Bligh e Dyer. Il protocollo è stato adottato da molti laboratori nel corso dei prossimi decenni e, in questo periodo, Bianco e colleghi hanno contribuito progressi significativi per il metodo; per esempio, hanno migliorato la fase di estrazione scambiando un tampone fosfato per l'acqua, e sono ottimizzati l'analisi mediante gascromatografia (GC) attraverso una maggiore identificazione dei picchi e quantificazione. Forse di più rilevanza per la scienza del suolo, hanno determinato nel 1979 che i lipidi estratti potrebbero essere utilizzati come un indice di struttura microbica quando hanno esaminato la biomassa microbica dei sedimenti marini 18.
Ulteriori sviluppi si sono verificati nel 1980 come il metodo è diventato più ampiamente utilizzato nella scienza del suolo, in particolare in relazione alla rizosfera 19. A quel tempo, il metodo incluso nonadecanoate metil (MeC19: 0) come standard interno 19 e l'uso di una colonna di acido silicico per lipidi frazionamento 21 </ Sup>. In seguito il suo lavoro con Bianco 19,21, Tunlid tornato in Svezia e ha iniziato la ricerca in collaborazione con Bååth e Frostegård. Esaminando l'efficienza di diversi tamponi di estrazione per una serie di suoli variano in contenuto di sostanza organica, il gruppo ha mostrato che il tampone citrato aumentato la quantità di lipidi fosfato estratta rispetto al tampone fosfato 22. Inoltre, la loro pubblicazione 1993 23 sull'influenza di calcinazione sulle comunità microbiche del suolo ha continuato a diventare un classico di citazione nel suolo Biologia e Biochimica 24. I ricercatori hanno utilizzato l'analisi delle componenti principali nella loro elaborazione dei dati. analisi PLFA, come il metodo è ora chiamato, genera grandi insiemi di dati e l'utilizzo di procedure di statistica multivariata per elaborare questi dati era altamente innovativo per il tempo e di ispirazione per molti. In concomitanza al il lavoro svolto in Svezia, modifiche alla procedura PLFA sono stati oggetto di indagine inGermania da parte Zelles e colleghi 25-26. La loro versione della procedura era notevole per l'uso di una colonna di estrazione in fase solida (SPE) invece della colonna acido silicico ma, nel complesso, era più intensa di laboratorio.
Carta di Frostegård 23, insieme con la metodologia dettagliata di White & Ringelberg 27, ha fornito le basi per una esplosione nell'utilizzo della tecnica PLFA per indagare questioni fondamentali nella scienza del suolo. Da allora, ulteriori perfezionamenti del metodo da Firestone e colleghi hanno incluso l'aggiunta di uno standard GC interna (C10: 0) e C19: 0 come standard surrogato per migliorare la quantificazione 28, e sostituendo l'uso di separatore imbuti per fiale fondo rotondo per semplificare estrazione 29. Più recentemente, Chowdhury e Dick 30 studiato il passo metilazione e ha riferito che delle due procedure metilazione usati nella scienza del suolo letteratura metodo KOH / MeOH identified una gamma più ampia di acidi grassi.
Il metodo proposto si basa principalmente sul metodo originale sviluppato da Bligh e Dyer, e incorpora le modifiche di cui sopra, come l'uso di metanolica KOH per la fase di metilazione. Due norme sono utilizzate per ogni campione: norma surrogato della 1,2-dinonadecanoyl- sn -glycero-3-fosfocolina (PC (19: 0/19: 0)), che viene aggiunta al campione di terreno prima della prima estrazione per valutare l'efficienza e recupero del intero protocollo e uno standard strumento di decanoato metil (MeC10: 0), che viene aggiunto prima dell'identificazione e quantificazione mediante GC.
Riconosciamo che il metodo PLFA è comunemente utilizzato da molti laboratori ecologia microbica in tutto il mondo, ed è stato documentato molte volte, anche da parte della International Organization for Standardization 2. L'obiettivo di questo lavoro è quello di presentare un facile da seguire e robusto protocollo che può essere utile per il suologli scienziati che stanno cercando di imparare la tecnica PLFA.
Per ridurre al minimo ed evitare errori di interpretazione dei dati PLFA, attento screening dei dati deve essere fatto perché alcuni PLFAs che si trovano nella comunità microbica del suolo sono presenti negli organismi eucarioti singole e multicellulari, come le radici delle piante, alghe e animali terreno anche. Inoltre, Archaea non contengono PLFAs; invece, membrane archeali sono costituiti da fosfolipidi lipidi etere (PLELs). Di conseguenza, il protocollo PLFA non può essere utilizzato per caratterizzare comunità archeali nel suolo.
Associazione singoli PLFAs a specifici gruppi microbici deve essere esercitata con cautela (vedere la pubblicazione 2011 da Frostegård e colleghi 34 per un eccellente discussione di alcuni dei limiti del metodo PLFA). Invece, può essere più appropriato, come è stato fatto nella figura 2, per PLFAs gruppi in base alla loro struttura chimica, ad esempio, i) PLFAs saturi a catena lineare, ii) PLFAs saturi con mid-chain (10-metil) ramificate, acidi grassi saturi iii) terminali-ramificati, IV) PLFAs monoinsaturi, v) PLFAs polinsaturi, e VI) acidi grassi idrossiacidi.
peso del campione può avere bisogno di essere regolata in base alla quantità di PLFAs estraibili contenuti in un determinato campione di suolo. Evitando di regolare la quantità di terreno estratto nei suoli attivi meno microbi, gli utenti sono a rischio di non ottenere un numero sufficiente di risposte PLFA (picchi) per rappresentare accuratamente la comunità microbica complessiva. In terreni altamente microbiologicamente attivi con elevate concentrazioni di PLFAs, gli utenti sono a rischio di sovraccaricare la colonna GC, impedendo in tal modo la quantificazione precisa della PLFAs. In entrambi i casi, i campioni di suolo devono essere nuovamente analizzati per PLFAs. Un buon punto di partenza è quello di aggiungere 0,5 g di campioni di suolo organici (come i pavimenti delle foreste), e circa 3 g di campioni di terreno minerali. Poiché la quantità di PLFAs estraibili è tipicamente correlata alla quantità di carbonio organico contenuto in un terreno, abbiamo campioneestra può essere regolato in base al contenuto di carbonio del suolo, ad esempio, 1 g di campione di terreno minerale può essere sufficiente per ottenere una buona quantificazione PLFA quando il contenuto di carbonio è del 10-15%, mentre> 5 g può essere necessaria se il contenuto di carbonio è ≤ 0,5 %. E 'sempre una buona idea per fare un giro di prova con alcuni campioni per ottimizzare il peso del campione prima che l'intero set viene eseguito.
strategie di risoluzione dei problemi comuni per il protocollo PLFA e l'analisi GC sono i seguenti. Se la linea di base GC cromatogramma è troppo alta, la bombola del gas H 2 deve essere cambiato. Se i picchi di solvente o ISTD mancano dal cromatogramma, ci potrebbe essere un problema con iniezione del campione (ad esempio, collegato siringa, problema con campionatore automatico, fiala vuota o mancante, errori di posizionamento flaconcino). Se vengono rilevate più di tre picchi nel vuoto metodo / campione, c'è contaminazione del vuoto, e vi è un'alta probabilità che lo stesso contaminante (s) sarà presente nel campione GC chromatograms. Trovare la fonte di contaminazione (supporti solito acquosa), o per lo meno, assicurarsi che i picchi corrispondenti al contaminante vengono rimossi dai cromatogrammi di esempio e che questi picchi non sono inclusi in ogni analisi statistica dei dati PLFA. Inoltre, è una buona idea per eseguire esano risciacqua tra i campioni quando si sospetta riporto. Ulteriori picchi nel risciacquo esano indicheranno riporto (cioè componenti più pesanti eluizione dalla precedente esecuzione).
I lipidi sono particolarmente sensibili all'ossidazione, e particolare attenzione deve essere esercitato in tutto il protocollo per proteggere i campioni di esposizione all'aria e alla luce, come ad esempio la loro memorizzazione nel buio e tenerli sotto azoto. Tutti i campioni e gli spazi devono avere sufficienti C19: 0 standard surrogata. A C19 mancante: 0 picco, in entrambi i campioni o spazi vuoti, indica un povero recupero o una completa perdita di analiti. Una risposta di C19: 0 nei campioni che è notevolmente inferiore alla mgrezzi etodo / di esempio indica una perdita di analiti a un certo punto nella metodologia PLFA. Di fronte a scarsa C19: 0 di recupero, tutti gli aspetti del procedimento devono essere attentamente considerati ed esaminati compreso dell'estrazione iniziale, tutte le fasi di trasferimento del campione, estrazione SPE, metilazione acido grasso, essiccazione, stoccaggio e manipolazione del campione al fine di isolare il fase o fasi in cui si perdono analiti. D'altra parte, può essere che l'estrazione di alcuni campioni di terreno può produrre C19: 0, nel qual caso il recupero della norma surrogata può essere sovrastimato. Durante l'utilizzo di due standard ((PC (19: 0/19: 0) e MeC10: 0) non è un requisito assoluto, abbiamo trovato che questo è molto utile quando si ha bisogno per risolvere Finché il MeC10:. 0 risposta è adeguata , la risoluzione dei problemi può concentrarsi sui gradini prima dell'analisi GC.
Come indicato in precedenza, la cautela deve essere utilizzato nell'interpretazione ecologici di significatività e di ecosistema relazioni basate esclusivamente sui biomarcatori derivanod dai dati PLFA, perché gli studi coltura pura rivelano che isolati ceppi batterici conterranno diverse categorie di PLFAs. Invece, PLFAs biomarcatori devono essere considerati come un'utile aggiunta in una suite di prove, quando fare inferenze ecologici più ampi. In letteratura, singoli PLFAs sono state proposte ed utilizzate come marcatori per i diversi gruppi microbici. PLFAs saturi sono in genere utilizzati per rappresentare i batteri gram-positivi e monoinsaturi PLFA sono utilizzati per i batteri gram-negativi. biomarcatori riconosciuti per i batteri gram-negativi includono gli acidi grassi monoinsaturi con l'insaturazione al ω5 o la posizione ω7, come ad esempio C16: 1ω7, C18: 1ω7 e C18: 1ω5. Inoltre, acidi grassi ciclopropil possono anche essere rappresentativi di batteri gram-negativi 35. Quindi, PLFAs da batteri gram-negativi può essere calcolato come pari alla somma di A: 1ω5 + A: 1ω7 + A: 0cyclo. biomarcatori riconosciuti per i batteri gram-positivi sono terminali ramificati saGli acidi grassi turated, iso-ramificati, come C15: 0i, C16: 0i, C17: 0i; o anteiso-ramificati, come ad esempio C15: 0a e C17: 0a. Saturi PLFAs con mid-catena (10-metil) ramificazione, come ad esempio 10Me16: 0 e 10Me18: 0 sono tipicamente presenti in attinomiceti 36. Così, PLFAs da batteri gram-positivi possono essere calcolati come pari alla somma di A: 0 (ISO, ANTEISO, 10-metil).
Molti biomarcatori associati fungine PLFA sono spesso polinsaturi, ma alcuni biomarcatori fungine sono monoinsaturi. Per esempio, in termini di biomarcatori monoinsaturi fungine, C16: 1ω5 è stata identificata come un indicatore di funghi micorrizici arbuscolari (AMF) 37, C18: 1ω9 è comune nei funghi saprofiti, e ectomicorrize in genere contengono C16: 1ω9. La presenza di di-insaturi C18: 2ω6,9 verifica spesso in combinazione con C18: 1ω9 e correla bene anche con dell'ergosterolo steroli fungina, che indica che C18: 2ω6,9 può rappresentare adeguatamente ectomycorrhizae e funghi saprofiti 38. Il tri-insaturi C18: 3ω 6,9,12 è stato anche utilizzato come biomarker per i funghi 10; tuttavia, C18: 3ω6c può essere trovato in altri organismi eucarioti, tra cui piante e alghe, anche se è in genere non trovato nei batteri. In termini di protisti del suolo, C20: 4ω6c è stato riconosciuto come un biomarcatore protista 39, anche se, delle altre attività non è riuscito a rilevare C20: 4ω6c anche quando le popolazioni protisti vitali sono stati confermati visivamente mediante microscopia ottica 40.
Molti studi affrontano questioni ecologiche legate alla comunità globale microbica del suolo utilizzando tecniche di coordinamento multivariata come uno strumento di analisi dei dati PLFA. Quando si utilizza questo approccio, alcuni autori hanno scelto di escludere PLFAs rari dal set di dati rimuovendo PLFAs che sono presenti in meno del 5% dei campioni 4. Gli acidi grassi saturi normale C16: 0 e C18: 0 sono abbondanti in tutti i microrganismi del suolo, compresi i procarioti e EUKaryotes. Quindi, alcuni ricercatori scelgono di rimuovere questi PLFAs prima analisi statistica sulla base del fatto che essi non possono essere indicatori sensibili della composizione della comunità microbica del suolo – anche se C16: 0 e C18: 0 sono ancora da inserire quando sommando tutti PLFAs per un indice di biomassa microbica. In termini di analisi statistiche, molti ricercatori scelgono di condurre una scala multidimensionale (NMDS) ordinazione non metriche come questa tecnica è adatta a dati che non può essere distribuita normalmente 33. Ulteriori analisi relativi a variabili categoriali possono includere l'analisi specie indicatrici, che può riguardare il verificarsi di PLFAs specifici ai raggruppamenti categoriali e multi procedure di risposta di permutazione (MRPP), che possono aiutare a determinare somiglianze o differenze tra le comunità microbiche assegnati ai gruppi categoriali. Inoltre, gli alberi di regressione multivariata (MRT) può essere particolarmente utile quando l'influenza delle molteplici variabili sperimentali otrattamenti deve essere valutata come potenziali variabili esplicative 5 (ad esempio, la tessitura del suolo, l'umidità, l'età di bonifica).
Una volta stabilito, il protocollo PLFA è relativamente semplice metodo analitico che può essere molto utile quando quantificare terreno risposta microbica ai cambiamenti ambientali e di disturbo antropico. Mentre le tecniche molecolari, come impronte genetiche sono più adatti alla caratterizzazione dettagliata delle comunità microbiche, il metodo PLFA presenta il vantaggio di fornire informazioni quantitative sul totale biomassa microbica 34. Nel nostro laboratorio di ricerca, una persona in grado di elaborare comodamente un gruppo di 20 campioni su 4 giorni, e abbiamo trovato il protocollo presentato qui per essere una tecnica robusta e riproducibile per valutare la qualità biologica del suolo.
La forza del metodo PLFA può essere notevolmente ampliato con l'accoppiamento ad analisi degli isotopi stabili 41, 42. In particolare, oltre of 13 substrati C-marcato ai terreni consente la quantificazione del substrato incorporazione in microrganismi del suolo anche se l'analisi isotopica dei singoli PLFAs 41. Inoltre, questo metodo sembra essere uno strumento molto promettente per chiarire i collegamenti trofiche nel suolo alimentare reti 42.
The authors have nothing to disclose.
This work was financed in part by the Natural Sciences and Engineering Council of Canada. The authors acknowledge Jela Burkus, Donna Macey, and Jennifer Lloyd for their technical expertise and their contribution to the optimization of this method.
Pierce Reacti-Vap III-evaporator gassing manifold with 27 ports | Used in Steps 1-3 | ||
Compressed Nitrogen | Praxair | Ni-T | Dangerous: Use only after training and minimize contact and use; Used in Steps 1-3 |
Disposable centrifuge tube and Teflon-lined cap | Fisher Scientific | 05-569-3 | Used for Step 1 (1 per sample) and Step 2 (1 per sample) |
Disposable glass long-necked Pasteur pipettes | Fisher Scientific | 13-678-20D | Used for Step 1 (2 per sample) |
Disposable glass short-necked Pasteur pipettes | Fisher Scientific | 13-678-4 | Used for Step 2 (1 per sample), Step 3 (1 per sample), GC analysis (1 per sample),, and one for each type of solution dispensed during PLFA methods (~10 per batch of samples) |
Elastic band | Grand & Toy | 42199 | 1 per sample for freeze drying |
Freeze Dryer-Labconco 7806002 and 7753000 | Used for preparing samples for PLFA analysis – use whatever model your lab has | ||
Freezer (-20 °C, -80 °C) | Revco | ULT2586-5-A36 | Minus 80 °C is used for freezing freshly collected soil samples, -20 °C is used for storing samples at end of each of 3 steps of PLFA analysis |
Gas chromatograph – Agilent 6890 Series capillary gas chromatograph (GC;, Wilmington, DE) equipped with a 50 m Ultra 2 (5%-phenyl)-methylpolysiloxane column | Agilent Technologies | Used for GC analysis, other models of GC could also be used (1 needed) | |
Analytical column | Agilent Technologies | 19091B-105 | |
Gas chromatograph insert | Agilent Technologies | 5183-4692 | Used for GC analysis (1 per sample) |
Gas chromatograph vial and lid | Agilent Technologies | 5188-6592 | Used for GC analysis (1 per sample) |
Hexanes | Fisher Scientific | H292-4 | Hazardous: use only in fume hood, Read MSDS, minimize use and wear appropriate PPE; Total volume per sample = 4 ml (2.0 ml + 2.0 ml (step 3) |
Hot water bath -Isotemp 220 | Fisher Scientific | Used for Step 3 (1 per batch of samples) | |
Kimwipe | Fisher Scientific | 06-666-2 | Used for freeze drying samples |
KOH, ACS grade | Fisher Scientific | P250-500 | Hazardous: Use only in fume hood, Read MSDS, minimize use and wear appropriate PPE; Used for making citrate buffer (used in Step 1) and methanolic KOH (step 3) |
Lab quake end-over-end shaker for centrifuge tubes | Barnstead/Thermolyne | 3,625,485 | Used for Step 1 (1 per batch of samples of appropriate holding capacity) |
MeC10:0 methyl decanoate internal standard | Sigma-Aldrich | 299030-2.5G | Used for GC analysis |
Methanol | Fisher Scientific | A454-4 | Hazardous: Use only in fume hood, Read MSDS, minimize use and wear appropriate PPE; Total volume per sample = 15.5 ml (5 ml + 5 ml (step 1) + 5 ml (step 2) + 0.5 ml (step 3)) |
MIDI Peak Identification Software | MIDI, Inc., Newark, DE | Used for interpreting GC analysis output | |
MIDI Calibration Standard Mix for Microbial Identification System | Lab Sphere Inc | 1200-A | Used as a Calibration mix for TSBA 40 |
Nitrile gloves | Fisher Scientific | 27-058-52 | Used always when conducting PLFA lab work |
pH Meter – Accumet XL200 | Fisher Scientific | Used for making citrate buffer | |
Pipette (0.2 – 2 ml)- Socorex -Calibra Digital 832 Macropipette | Socorex | 832.02 | Used throughout Steps (1 per sample) |
250 µL gastight syringe | Hamilton | 1725 | Used for GC analysis (1 per sample) |
silver shield gloves | Sigma-Aldrich | Z529575 | For use when handling chloroform |
solid phase extraction (SPE) column | Agilent Technologies | 5982-2265 | Used for Step 2 (1 per sample) |
SPE glass column holder with spigots and vacuum apparatus attached | Sigma-Aldrich | Used for Step 2 (1 per batch of samples) | |
Vortex – Barnstead International Maxi Mix II- M37615 | Barnstead International | M37615 | Used in Steps 1-3 |
Water - ultra-pure and Chromosolv HPLC grade | Sigma-Aldrich | 270733-4L | Used throughout analysis |
Whirl-Pak® bags | Fisher Scientific | 01-812-120 | Used in sample collection – 2 bags required per sample collected |