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J-GLOBAL ID：201902212092546347   整理番号：19A1957294

複雑な試料中の汚染物質の生物分解の解明へのシステム生物学的アプローチ-高分解能分析と分子ツールの統合【JST・京大機械翻訳】

Systems biology approach to elucidation of contaminant biodegradation in complex samples - integration of high-resolution analytical and molecular tools

著者 (4件)： Gauchotte-Lindsay Caroline (Infrastructure and Environment Research Division, School of Engineering, University of Glasgow, Glasgow G12 8QQ, UK. [e-mail]) ,  Aspray Thomas J. ,  Knapp Mara ,  Ijaz Umer Z.
資料名： Faraday Discussions  (Faraday Discussions)
巻： 218  ページ： 481-504  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0377A  ISSN： 1359-6640  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,汚染土壌の生物分解における微生物群集の役割を支える相互作用と機構を理解する目的で,汚染環境に対する生物工学的解決の合理的な設計のためのデータ駆動システム生物学フレームワークを提示する。包括的二次元ガスクロマトグラフィー(GC×GC)により生成された高分解能分析データを含む化学データとハイスループット配列決定データ(16S rRNAアンプリコン)を組み合わせるために,新しいin silicoツールを用いるマルチオミクス法を検討した。このアプローチを評価するために,著者らは,2つの以前に製造されたガスプラントサイトからのサンプルに利用可能な微生物学的および化学的特徴を有するマッチングデータセットを考慮した。このデータセットにおいて,生態学的原理(主に多様性測度)により情報を与えられた数値手順と,同じサンプル空間上の複数のデータセット間の共分散を最大化することにより識別特徴とそれらの相関を与える最近発表された統計的アプローチを適用した。特に,スパース射影を潜在判別分析に利用し,その導関数をDIABLOと呼ばれるN積分アルゴリズムである複数のデータセットに利用した。著者らの結果は,汚染環境に依存する微生物群集構造を示し,微生物種のいくつかの生物分解能との有望な相互作用を明らかにした。著者らの知る限りでは,これはGC×GCを通して得られた炭化水素の前例のない高レベル分布をマイクロバイオームに組み込んだ最初の研究である。Copyright 2019 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  共分散 ,  *生物分解 ,  測度 ,  プラント ,  導関数 ,  射影 ,  マッチング ,  微生物 ,  アルゴリズム ,  rRNA
準シソーラス用語： アンプリコン ,  ハイスループット ,  包括的二次元ガスクロマトグラフィー ,  微生物コンソーシアム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電解質水溶液  (CB05020K) ,  光化学反応  (CB08020F)

タイトルに関連する用語 (9件)： 試料 ,  汚染物質 ,  生物分解 ,  システム生物学 ,  高分解能 ,  分析 ,  分子 ,  ツール ,  統合