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Métodos de identificación microbiana en suelo.

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Estoy intentando realizar un estudio de la vida en una muestra de suelo. Quiero saber qué especies de bacterias, hongos y otros organismos hay en él. Escuché que la secuenciación de ITS y la secuenciación de rRNA 16S son dos formas posibles de hacer esto, pero no sé lo suficiente sobre estas técnicas para entender cuál (si es que debo) usar, o cómo se interpreta el archivo de secuencia resultante entregado por el laboratorio. ¿Estas técnicas harán lo que quiero? ¿Cómo elijo uno sobre el otro? ¿Y cómo interpreto los resultados?


Las técnicas 16S e ITS intentan identificar organismos en sus muestras amplificando secuencias cortas de 'código de barras' del ADN de cada organismo y utilizando esas secuencias cortas para tratar de identificar el organismo del que provienen.

16S puede ser útil para distinguir entre procariotas (bacterias), al menos a nivel de género. Sin embargo, no siempre dará suficiente información para determinar la especie exacta. ITS puede ser particularmente útil para distinguir entre algunos eucariotas (plantas, hongos, etc.), incluso a nivel de especie. Si está interesado tanto en bacterias como en hongos, deberá realizar ambos análisis en sus muestras.

Un enfoque diferente es usar la metagenómica de escopeta, donde en lugar de amplificar solo la región 16S o ITS, extrae y secuencia cualquier ADN que pueda de la muestra, y luego intenta asignar cada secuencia leída a una especie / género por alineación con una referencia recopilación (por ejemplo, tubería MEGAN) o por análisis kmer (por ejemplo, Kraken).

Hay algunos enfoques empaquetados para tratar con 16S. Qiime2 es popular y probablemente involucrará una cierta cantidad de trabajo en Python para que funcione. Hay un microbioma del paquete R, pero no tengo experiencia con esto. Mothur es un paquete independiente de larga data que es razonablemente fácil de usar, y MG-RAST es una versión basada en web que también es razonablemente fácil.

El análisis de ITS está menos desarrollado como tuberías, pero estoy seguro de que puede encontrar algunos en la literatura al buscar estudios de otras personas sobre microbiomas del suelo.

Esta revisión de técnicas y enfoques podría ser útil si está interesado en aprender más sobre los enfoques completos del genoma / metagenómica: http://ccb.jhu.edu/people/salzberg/docs/Breitwieser-etal-2017-Metagenomics-review- reprint.pdf


16S sigue siendo uno de los métodos más populares para identificar organismos. La técnica está muy bien establecida y funciona bien. Sin embargo, tiene algunas limitaciones, por ejemplo, existe una variación significativa del número de copias de estos genes en la especie. Lo que hace que la cuantificación no sea muy fiable.

Para decidir qué herramientas son mejores para analizar sus resultados, puede echar un vistazo al documento de desafío CAMI. Se comparan varias herramientas para diferentes partes del análisis entre laboratorios. Las herramientas más populares no siempre son las mejores para su análisis.


Microbiología del suelo (preguntas y respuestas del examen) | Microbiología

Respuesta: (1) Asociación de hongos y algas en líquenes.

(2) Protozoos que sirven como hospedadores de algas unicelulares que viven dentro del citoplasma de protozoos. Los protozoos dan espacio y protección, mientras que las algas proporcionan nutrientes adicionales para el huésped.

Q.3. ¿Qué es el comensalismo?

Respuesta: En el comensalismo, un organismo se beneficia de la relación sin afectar al otro, por ejemplo, algunas bacterias pueden degradar polímeros como la celulosa en un componente más simple de glucosa que es utilizado fácilmente por los eliminadores vecinos.

Q.4. ¿Qué es el co-metabolismo?

Respuesta: Algunos organismos no pueden degradar los productos químicos resistentes como los pesticidas, pero pueden hacerlo si se les proporciona una fuente primaria de energía como la glucosa.

Q.5. ¿Por qué se considera el suelo como & # 8220 incendio biológico & # 8221.

Respuesta: La hoja desprendida por un árbol es consumida fácilmente por el suelo convirtiendo su materia orgánica en carbono, nitrógeno y otros compuestos químicos.

Q.6. ¿Cuál es el porcentaje de materia orgánica en el suelo?

Respuesta: Es del 2 al 10% en suelos agrícolas y hasta el 95% en suelos de turberas.

Respuesta: El material de color oscuro en el suelo que consiste en materia orgánica parcialmente descompuesta se llama humus.

Q.8. ¿Por qué los gases del suelo generalmente tienen una alta proporción de dióxido de carbono y una baja proporción de oxígeno?

Respuesta: Debido a la respiración de los organismos del suelo.

Q.9. ¿Dónde existen los gases del suelo?

Respuesta: Los gases del suelo existen en los poros y espacios entre las partículas del suelo o se disuelven en el agua que contiene.

Q.10. Nombra los animales que se encuentran en suelo fértil.

Respuesta: Van desde nematodos (gusanos diminutos) hasta formas grandes como insectos, milpiés, ciempiés, arañas, babosas, caracoles, lombrices de tierra, ratones, topos, tuzas (roedores excavadores) y reptiles.

Q.11. ¿A qué profundidad en el suelo de un jardín se produce el número máximo de microorganismos por gramo?

Respuesta: A una profundidad de 3-8 cm.

Respuesta: El material gaseoso producido por los actinomicetos que proporciona al suelo la característica de olor a humedad se llama geosmina.

Respuesta: La masa total de organismos vivos en un volumen dado es biomasa. La biomasa de actinomicetos es aproximadamente igual a la biomasa de todas las bacterias presentes en el suelo.

P.14. El número de protozoos tiende a aumentar o disminuir con las poblaciones bacterianas. ¿Por qué?

Respuesta: Por el hábito depredador de muchos de ellos.

Q.15. Nombra los patógenos microbianos comunes del suelo.

Respuesta: Las bacterias formadoras de endosporas son sobrevivientes comunes en el suelo, por ejemplo, Bacillus anthracis, agente causante del ántrax en animales, Clostridium tetani, que causa el tétanos, Clostridium botulinum, el organismo causante del botulismo y Clostridium perfringens, el organismo causante de la gangrena gaseosa.

P.16. Nombra la bacteria del suelo que es un patógeno de insectos.

Respuesta: Bacilo turingiensico.

Q.17. ¿Qué elementos dependen de los ciclos biogeoquímicos?

Respuesta: Estos son carbono, nitrógeno, azufre y fósforo.

P.18. De donde proviene el carbono inorgánico utilizado en la síntesis de compuestos orgánicos.

Respuesta: De CO2.

P.19. ¿Qué es el efecto invernadero?

Respuesta: Es el aumento de dióxido de carbono en la atmósfera debido al uso excesivo de combustibles fósiles que universalmente resulta en el calentamiento de la tierra.

Q.20. ¿Cómo se comporta el amoníaco liberado por la descomposición de proteínas en el suelo?

Respuesta: En suelo seco, el amoníaco se desvanece, mientras que en suelo húmedo se solubiliza.

Los iones de amonio así formados son utilizados por bacterias y plantas para la síntesis de aminoácidos.

Q.21. ¿Qué es la nitrificación? Nombra las dos especies bacterianas asociadas con la nitrificación.

Respuesta: El proceso de oxidación del ion amonio a nitrato se llama nitrificación. Las bacterias nitrificantes autótrofas que viven en el suelo son Nitrosomonas y Nitrobacter. La nitrificación se lleva a cabo en los dos pasos que se indican a continuación:

Q.22. ¿Qué es la desnitrificación? Nombra la especie bacteriana que la causa.

Respuesta: La descomposición de los nitratos en nitrógeno atmosférico es la desnitrificación, por ejemplo,

Las bacterias desnitrificantes comunes son Pseudomonas. Algunos otros géneros incluyen Paracoccus, Thiobacillus y Bacillus.

Q.23. Nombra las bacterias fijadoras de nitrógeno no simbióticas.

Respuesta: Son Azotobacter y algunas cianobacterias. Las otras especies son Clostridum, Klebsiella, Enterobacter (anaeróbico) y Rhodospirillum y Chlorobium (aerobio fotoautotrófico).

Q.24. ¿Qué es la rizósfera?

Respuesta: La región donde el suelo y las raíces hacen contacto, particularmente en los pastizales. Esta región es rica en población microbiana.

Q.25. Nombra los fijadores de nitrógeno simbióticos.

Respuesta: Rhizobium y Bradyrhizobium que forman nódulos en las raíces de las leguminosas.

Q.26. Dé un ejemplo de economía del nitrógeno en un bosque que involucre algas y hongos.

Respuesta: Liquen.

Q.27. Nombra tres simbiontes de cianobacterias.

Respuesta: (1) Anthoceros un briófito

(2) Azolla, un pequeño helecho flotante y

Q.28. Dé un ejemplo de un nódulo de la raíz fijadora de nitrógeno simbiótico formado por un miembro de actinomicetos.

Respuesta: Frankia.

Q.29. Dar pasos en la formación de nódulos radiculares.

Respuesta: (1) Fijación de Rhizobium en la raíz del cabello.

(2) Formación de un hilo de infección a través del cual entran las bacterias.

(3) Las células bacterianas se transforman en bactericida pleomórfico y las células de la raíz empaquetadas aumentan de tamaño.

(4) Las células de la raíz agrandadas forman un nódulo.

Q.30. ¿Qué es la obstinación? ¿Dar un ejemplo?

Respuesta: Es resistencia a la degradación, por ejemplo, DDT como recalcitrante.

Q.31. ¿Cuál es una de las principales causas de la eliminación de las águilas y otras aves depredadoras que disfrutaban de abundancia de alimentos hace dos décadas en las llanuras del norte de la India?

Respuesta: Acumulación de DDT de alimentos contaminados que da como resultado un deterioro de su sistema reproductivo.


Función microbiana (actividad enzimática)

Los lectores de placas fluorimétricos y colorimétricos utilizados para medir el color visible o la fluorescencia
(foto del Dr. S. Grayston)

La actividad enzimática se evaluó mediante la técnica de microplacas, que implica probar la actividad enzimática exponiendo muestras de suelo molido a un sustrato de prueba. ¿Cuando? las enzimas reaccionan con el sustrato de prueba, cambia de color (colorimétrico) o se ilumina con fluorescencia. En esta técnica se utilizó un compuesto fluorescente para detectar la actividad hidrolítica (como la fosfatasa). Se evaluó colormétricamente una actividad enzimática oxidativa (como la fenol oxidasa).

Dr. Alice Chang con cromatógrafo de gases (GC) utilizado para identificar PLFA
(foto del Dr. S. Grayston)

Referencias

Adams IP, Glover RH, Monger WA, Mumford R, Jackeviciene E, Navalinskiene M, Samuitiene M, Boonham N (2009) Secuenciación de próxima generación y análisis metagenómico: una herramienta de diagnóstico universal en virología vegetal. Mol Plant Pathol 10: 537–545

Ansorge WJ (2009) Técnicas de secuenciación de ADN de próxima generación. New Biotechnol 25: 195-203

Bardgett RD, Freeman C et al (2008) Contribuciones microbianas al cambio climático a través de la retroalimentación del ciclo del carbono. ISME J 2: 805–814

Bertaux J, Gloger U, Schmid M, Hartmann A, Scheu S (2007) Hibridación rutinaria de fluorescencia en el suelo. J Microbiol Methods 69: 451–460

Calbrix R, Laval K, Barray S (2005) Análisis de la diversidad funcional potencial de la comunidad bacteriana en el suelo: un procedimiento reproducible utilizando perfiles de utilización de fuente única de carbono. Eur J Soil Biol 41: 11–20

Cho J-C, Tiedje TM (2001) Determinación de especies bacterianas a partir de la hibridación ADN-ADN mediante el uso de fragmentos de genoma y micro matrices de ADN. Appl Environ Microbiol 67: 3677–3682

Cowan D, Meyer Q, Stafford W, Muyanga S, Cameron R, Wittwer P (2005) Descubrimiento del gen metagenómico: pasado, presente y futuro. Trends Biotechnol 23 (6): 321–329

Dahllof I (2002) Análisis de la comunidad molecular de la diversidad microbiana. Curr Opin Biotechnol 13: 213-217.

Davis KER, Joseph SJ, Jansen PH (2005) Efectos del medio de crecimiento, el tamaño del inóculo y la incubación sobre la capacidad de cultivo y el aislamiento de bacterias del suelo. Appl Environ Microbiol 71: 826–834

Deldes C, Moletta R, Godon JJ (2000) Monitoreo de la dinámica de actividad de una bacteria digestor anaeróbico usando análisis de polimorfismo de conformación de cadena simple de reacción en cadena de polimerasa ARNr 16 S. Environ Microbiol 2: 506–515

Doolittle WF, Zhaxybayeva O (2009) Sobre el origen de las especies procariotas. Genome Res 19: 744–756

Dubois GW, Hill S, England LS, Edge T, Masson L, Trevors JT, Brousseau E (2004) Una matriz basada en microarreglos de ADN para la caracterización de productos formulados comercialmente. J Microbiol Methods 58: 251–262

Ehrenreich A (2006) Tecnología de microarrays de ADN para el microbiólogo: una descripción general. Appl Microbiol Biotechnol 73: 255–273

Gentry TJ, Wickham GS, Schadt CW, He ZJ (2006) Aplicaciones de microarrays en la investigación de la ecología microbiana. Microb Ecol 52: 159-175

Grayston SJ, Campbell CD, Bardgett RD, Mawdsley JL, Clegg CD, Ritz K, Griffiths BC, Rodwell JS, Edwards SJ, Davies WJ, Elston DJ, Millard P (2004) diferente intensidad de manejo utilizando CLPP, técnicas de ADN de la comunidad PLFA. Aplicación Soil Ecol 25: 63–84

Handelsman J (2004) Metagenómica: aplicación de la genómica a microorganismos no cultivados. Microbiol BioI Rev 68: 669–685

Hirsch PR, Mauchline TH, Clark IM (2010) Técnicas moleculares independientes del cultivo para la ecología microbiana del suelo. Soil Biol Biochem 42: 878–887

Imfeld G, Vuilleumier S (2012) Midiendo los efectos de los pesticidas en las comunidades bacterianas en el suelo: una revisión crítica. Eur J Soil Biol 49: 22–30

Juste A, Thomma BPHJ, Lievens B (2008) Avances recientes en técnicas moleculares para estudiar microbios en matrices y procesos asociados a alimentos. Food Microbiol 25: 745–76

Kakirde KS, Parsley LC, Liles MR (2010) El tamaño sí importa: enfoques basados ​​en aplicaciones para la metagenómica del suelo. Soil Biol Biochem 42: 1911-1923

Kirk JL, Beaudette LA, Hart M, Moutoglis P, Klironomos JM, Lee H, Trevor JT (2004) Métodos de estudio de la diversidad microbiana del suelo. J Microbiol Methods 58: 169–188

Lew S, Lew M, Mieszczynski T, Szarek J (2010) Técnicas fluorescentes seleccionadas para la identificación del estado fisiológico de las células bacterianas individuales del agua y del suelo: revisión. Folia Microbiol 55 (2): 107–118

Lichtman JW, Conchello JA (2005) Microscopía de fluorescencia. Nat Methods 2: 910–919

Lozupone CA, Knight R (2008) Divergencia de especies y medición de la diversidad microbiana. FEMS Microbiol 32: 557–578

MacGregor BJ, Amann R (2006) Polimorfismo conformacional monocatenario para la separación de rRNAS mixto (rRNA-SSCP), un nuevo método para perfilar comunidades microbianas. Syst Appl Microbiol 29: 661–670

Malik S, Beer M, Megharaj M, Naidu R (2008) El uso de técnicas moleculares para caracterizar las comunidades microbianas en suelos y agua contaminados. Environ Int 34: 265–276

Mardis ER (2008) El impacto de la tecnología de secuenciación de próxima generación en la genética. Trends Genet 24: 133–141

Margulies M, Egholm M, Altman WE, Attiya S, Bader JS, Bemben LA, Berka J, Braverman MS, Chen YJ, Chen Z, Dewell SB, Du L, Fierro JM, Gomes XV, Godwin BC, He W, Helgesen S , Ho CH, Irzyk GP, Jando SC, Alenquer ML, Jarvie TP, Jirage KB, Kim JB, Knight JR, Lanza JR, Leamon JH, Lefkowitz SM, Lei M, Li J, Lohman KL, Lu H, Makhijani VB, Mc -Dade KE, McKenna MP, Myers EW, Nickerson E, Nobile JR, Plant R, Puc BP, Ronan MT, Roth GT, Sarkis GJ, Simons JF, Simpson JW, Srinivasan M, Tartaro KR, Tomasz A, Vogt KA, Volkmer GA, Wang SH, Wang Y, Weiner MP, Yu P, Begley RF, Rothberg JM (2005) Secuenciación del genoma en reactores de picolitro de alta densidad microfabricados. Naturaleza 437: 376–380

McGrath KC, Thomas-Hall SR, Cheng CT, Leo L, Alexa A, Schmidt S, Schenk PM (2008) Aislamiento y análisis de ARNm de comunidades microbianas ambientales. J Microbiol Methods 75: 172-176

Morales SE, Holben WE (2011) Vinculando identidades bacterianas y procesos ecosistémicos: ¿puede ser “ómico” más que la suma de sus partes? FEMS Microbiol Ecol 75: 2–16

Nocker A, Burr M, Camper AK (2007) Perfiles de la comunidad microbiana genotípica: una revisión técnica crítica. Ecol microbiano 54: 276–289

Novais RC, Thorstenson YR (2011) La evolución de la pirosecuenciación para microbiología: de genes a genomas. J Métodos de microbiología 86 (1): 1–7

Nunan N, Wu KJ, Young IM, Crawford JW, Ritz K (2003) Distribución espacial de las comunidades bacterianas y sus relaciones con el suelo de microarquitectura. FEMS Microbiol Ecol 44: 203–215

Obsorn AM, Moore ERB, Timmis KN (2000) Una evaluación del análisis de polimorfismo de longitud de fragmentos de restricción terminal (T-RFLP) para el estudio de la estructura y dinámica de la comunidad microbiana. Environ Microbiol 2: 39–50

Pettersson E, Lundeberg J, Ahmadian A (2009) Generaciones de tecnologías de secuenciación. Genómica 93: 105-111

Rajendhran J, Gunasekaran P (2008) Estrategias para acceder al metagenoma del suelo para las aplicaciones deseadas. Biotechnol Adv 26: 576–590

Ranjard L, Richaume A (2001) Métodos cuantitativos y cualitativos Distribución a microescala de bacterias en el suelo. Res Microbiol 152: 707–716

Ranjard L, Poly F, Nazaret F (2000) Monitoreo de comunidades bacterianas complejas usando técnicas moleculares independientes del cultivo: aplicación al medio ambiente del suelo. Res Microbiol 151: 167-177

Ranjard L, Poly F, Lata JC, Mougel C, Thioulouse J, Nazaret S (2001) Caracterización de comunidades de suelo bacterianas y fúngicas mediante huellas dactilares de análisis de espaciador intergénico ribosómico automatizado: variabilidad biológica y metodológica. Appl Environ Microbiol 67: 4479–4487

Riesenfeld CS, Schloss PD, Handelsman J (2004) Metagenómica: análisis genómico de comunidades microbianas. Annu Rev Genet 38: 525–552

Ronaghi M (2001) La pirosecuenciación arroja luz sobre la secuenciación del ADN. Genoma Res 11: 3–11

Schoenfeld T, Liles M, Wommack EK, Polson SW, Godiska R, Mead D (2009) Metagenómica viral funcional y la próxima generación de herramientas moleculares. Trends Microbiol 18: 20-29

Scholz MB, Lo CC, Chain PSG (2011) Generación de secuenciación y cuellos de botella bioinformáticos: el estado actual del análisis de datos metagenómicos. Curr Opin Biotechnol 23: 1–7

Schroder W (2006) SIG, geoestadística, bancos de metadatos y modelos basados ​​en árboles para el análisis y el mapeo de datos en modelos ambientales y epidemiología. Int J Med Microbiol 296: 23–36

Scowa KM, Schwartza E, Johnsona MJ, Macaladya JL (2001) Biodiversidad microbiana, medición de, En: Encyclopedia of Biodiversity, vol 4. Academic, San Diego, pp 177-190

Sessitsch A, Weilharter A, Gerzabek MH, Kirchman H, Kandeler E (2001) Estructura de la población microbiana en fracciones de tamaño de partículas del suelo de un experimento de campo de fertilizantes a largo plazo. Appl Environ Microbiol 67: 4215–4224

Singh BK, Munro S, Reid E, Ord B, Potts JM, Paterson E, Millard P (2006) Investigación de la estructura de la comunidad microbiana en suelos mediante métodos moleculares fisiológicos y bioquímicos. Eur J Soil Sci 57: 72–82

Smit E, Leeflang P, Gommans S, Van de Broek J, Van MS, Wernars K (2001) Diversidad y de los miembros dominantes de la comunidad bacteriana del suelo en un campo de trigo según lo determinado por métodos de cultivo y moleculares. Appl Environ Microbiol 67: 2284–2291

Söderberg KH, Probanza A, Jumpponenc BE (2004) La comunidad microbiana en la rizosfera determinada por perfiles fisiológicos a nivel de comunidad (CLPP) y técnicas directas de suelo y CFU-PLFA. Appl Soil Ecol 25: 135-145

Speksnijder AGCL, Kowalchuck GA, De Jong S, Kline E, Stephen JR, Laanbroek HJ (2001) Artefactos de microvariación introducidos por PCR y clonación de secuencias de genes de ARNr 16 S estrechamente relacionadas. Appl Environ Microbiol 67: 469–472

Strausberg RL, Levy S, Rogers YS (2008) Tecnologías emergentes de secuenciación de ADN para la medicina genómica humana. Drug Discov Today 13 (13-14): 569-77

Tabacchioni S, Chiainni L, Bevivino A, Cantale C, Dalmastri C (2000) Sesgo causado por el uso de diferentes medios de aislamiento para evaluar la diversidad genética de una población microbiana natural. Ecol microbiano 40: 169-176

Terrat S, Christen R, Dequiedt S, Lelievre M, Nowak V, Regnier T, Cachar D, Plassart P, Winker P, Jolivet C, Bispo A, Lemanceau P, Maron PA, Mougel C, Ranjard L (2012) Biomasa y metataxogenómica evaluación de las comunidades microbianas del suelo influidas por el procedimiento de extracción del suelo. Biotecnología microbiana 5 (1): 135-141

Tringe SG, Von Mering C, Kobayashi A, Salamov AA, Chen K, Chang HW, Podar M, Short JM, Mathur EJ, Detter JC, Bork P, Hugenholtz P, Rubin EM (2005) Comparative metagenomics of microbial Communities. Sci 308: 554–557

Van Elsas JD, Balley MJ (2002) La ecología de la transferencia de elementos genéticos móviles. FEMS Microbiol Ecol 42: 187–197

Van Elsas JD, Boersma FGH (2011) Una revisión de métodos moleculares para estudiar la microbiota del suelo y la micosfera. Eur J Soil Biol 47: 77–87

Van Elsas JD, Rutgers M (2005) Estimación de la diversidad microbiana del suelo y la composición de la comunidad. En: Bloem J, Hopkins DW, Benedetti A (eds) Métodos microbiológicos para evaluar la calidad del suelo. CABI, Cambridge

Voelkerding KV, Dames SA, Durtschi JD (2009) Secuenciación de próxima generación: de la investigación básica al diagnóstico. Clin Chem 55 (4): 641–658

Wang MC, Liu YH, Wang O, Gong M, Hua XM, Pang YJ, Hu S, Yang YH (2008) Impactos del metamidofos en las características bioquímicas, catabólicas y genéticas de las comunidades microbianas del suelo. Soil Biol Biochem 40: 778–788

Williamson KE, Kan J, Polson SW, Williamson SJ (2011) Optimización de la extracción indirecta de ADN procariótico de suelos. Soil Biol Biochem 43: 736–748

Xu J (2006) Ecología microbiana en la era de la genómica y la metagenómica: conceptos, herramientas y avances recientes. Mol Ecol 15: 1713–1731

Yilmaz S, Singh AK (2011) Secuenciación del genoma de una sola célula. Curr Opin Biotechnol 23: 1–7

Zhang X, Liu X, Liu S, Liu F, Chen L, Xu G, Zhong C, Su P, Cao Z (2011) Respuestas de Triqueter Scirpus, enzimas del suelo y comunidad microbiana durante el suelo contaminado con pireno en un humedal simulado. J Materiales peligrosos 193: 45–51

Zhou J, Xia B, Treves DS, Wu L-Y, Marsh TL, O 'Neill RV, Palumbo AV, Tiedje JM (2002) Factores espaciales y de recursos que influyen en la alta diversidad microbiana en el suelo. Appl Environ Microbiol 68: 326–334


Pruebas biológicas del suelo


La figura muestra un gel DGGE con cada carril representando una muestra de suelo diferente.
Dentro de cada carril, las bandas representan especies bacterianas putativas de la muestra de suelo.
de ahí que se produzca una "huella dactilar comunitaria" a partir de ese suelo.

Para obtener información sobre DJPR, comuníquese con:

& copy State of Victoria (Agriculture Victoria) 1996 -.

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Discusión

El metabolismo microbiano es un factor importante para determinar la magnitud y duración de la descomposición y las concentraciones de aleloquímicos fenólicos en los suelos. En este estudio, aislamos microbios que pueden descomponer de manera efectiva los fenólicos de los suelos de las tres especies de plantas, bambú, pino y arroz, lo que indica que todos estos suelos vegetales tienen potencial para descomponer compuestos fenólicos a través de microbios. Nuestros resultados también mostraron que la inoculación de microbios del suelo en soluciones de cultivo y suelos de bambú se descomponían efectivamente pag-ácido cumarico y fenólicos relacionados. Estos microbios se pueden utilizar para la descomposición y recuperación de suelos contaminados con una gran cantidad de fenólicos. En comparación con nuestros primeros informes (Li et al. 2007) sobre la oxidación química de aleloquímicos fenólicos en suelos de bambú, en los que pag-El ácido cumarico en el suelo de bambú se descompuso en un 32 o 37% cuando se trató con 0 · 1 o 1% de H2O2 del reactivo de Fenton, los tratamientos microbianos mostraron 70-80% de descomposición de pag-ácido cumarico (Fig. 1c). Sin embargo, la descomposición microbiana necesita un período de tiempo mucho más largo (30 días).

Nuestros resultados revelan que las condiciones del suelo son factores importantes para el crecimiento y metabolismo de los microbios, así como para la descomposición microbiana de los compuestos fenólicos del suelo. El crecimiento y las funciones de los cuatro aislamientos del suelo dependen en gran medida de las condiciones medias de pH, temperaturas e iones metálicos. Por ejemplo, las dos cepas de PD. putida 4CD1 y 4CD3 no pudieron crecer en condiciones de pH 4 · 0 y 3 · 0 (Fig. 4a), que son comunes en la mayoría de los suelos acidificados de nuestra área. R. glutinis 4CD4 no pudo crecer bien a temperaturas superiores a 30 ° C (Fig. 4b) mientras que las tres cepas de Pseudomonas no pudo crecer en suelos contaminados con Co 2+ (Fig. 5). Esto puede explicar la acumulación de altas concentraciones de fenoles en los suelos de bambú de los cuales PD. nitroreductores 4CD2 y R. glutinis Se aislaron 4CD4. El problema común de la acidificación del suelo en nuestra región puede haber restringido el crecimiento de PD. nitroreductores 4CD2, y el largo período de alta temperatura de más de 35 ° C podría inhibir el crecimiento de R. glutinis 4CD4.

Estos resultados indicaron que, en condiciones de laboratorio o controladas (a 30 ° C y con un pH inicial de 6 · 0), la inoculación de microbios puede descomponer eficazmente pag-ácido cumarico en soluciones de cultivo (Fig. 1a, b) y suelos de bambú (Fig. 1c) y revierte sus inhibiciones sobre la germinación de semillas y el crecimiento de plántulas (Figs. 2 y 3). Para mejorar el crecimiento microbiano y la descomposición de compuestos fenólicos en el suelo, la modificación de las condiciones del suelo, como el pH y los iones metálicos tóxicos, parece ser más importante que la inoculación de microbios en el suelo.

Se ha estudiado ampliamente la degradación de contaminantes tóxicos por microbios del suelo, como la degradación del 2,4-diclorofenol (Chen et al. 1999), ácido 2,4-diclorofenoxiacético (Michel et al. 1995), 2,4,6-triclorofenol (Godoy et al. 1999), 2,4,6-trinitrotolueno (Esteve-Núñez et al. 2001), atrazina (Radosevich y Tuovinen 2004), benzoxazolinona y benzoxazinona (Fomsgaard et al. 2004), dicloro-difenil-tricloroetano (DDT, Aislabie et al. 1997), naftaleno (Tuleva et al. 2005), fenantreno (Tao et al. 2007), polihidroxialcanoatos (Jendrossek y Handrick 2002) y otros compuestos (Healy y Young 1979 Song et al. 2000 Manickam et al. 2008). Las tres especies bacterianas identificadas como PD. putida, PD. nitroreductores y R. glutinis son microbios comunes en el medio ambiente y se ha demostrado que son efectivos en la descomposición y transformación de compuestos orgánicos tóxicos (Hinteregger et al. 1992 Delneri et al. 1995 Heinaru et al. 2000 González et al. 2001 Kwon et al. 2003 Margesin et al. 2004 Qualls 2005 Sampaio et al. 2007 Unno et al. 2007). Sin embargo, la degradación de los aleloquímicos fenólicos en los suelos por parte de los microbios no se ha investigado en gran medida. Los tres microbios se aislaron por primera vez de los suelos de bambú, pino y arroz y demostraron ser eficaces en la descomposición de aleloquímicos fenólicos en los suelos. Zeng y Mallik (2006) señalaron que las especies ectomicorrízicas pueden controlar las interacciones de las especies en plantas superiores al cambiar la química de la rizosfera. Nuestros resultados indicaron que más microbios del suelo tienen esta función.

Utilización microbiana de derivados del ácido cinámico (p. Ej. pag-ácidos cumaricos y ferúlicos) implica transformaciones de varios pasos y conduce a la producción de otros compuestos fenólicos, como pag-hidroxibenzaldehído, pag-ácido hidroxibenzoico y catecol o vainillina, ácido vanílico y ácido protocatecuico, antes de la escisión del anillo aromático y su posterior oxidación en componentes del ciclo del ácido tricarboxílico (Venturi et al. 1998 Priefert et al. 2001). En muchas especies de microbios y plantas, este proceso se inicia con la ligasa cumarato-CoA o la feruloil-CoA sintetasa que utiliza varios fenólicos como sustratos, tales como pag-ácidos cumarico, ferúlico y cafeico. El conjunto completo de genes responsables de la conversión de ácidos cumarico o ferúlico en la escisión del anillo aromático se ha identificado a partir Pseudomonas sp. cepa HR199 (Priefert et al. 2001). Esto explica que el Pseudomonas sp. que aislamos de los suelos podemos utilizar pag-ácido cumarico, ácido ferúlico, pag-ácido hidroxibenzoico y pag-hidroxibenzaldehído. Nuestros resultados también muestran que R. glutinis puede utilizar los cuatro compuestos fenólicos como única fuente de carbono, lo que indica que probablemente tiene procesos metabólicos similares para la descomposición de compuestos fenólicos.

En resumen, cuatro cepas de microbios con alta eficiencia en la utilización pag-el ácido cumarico se aisló por primera vez de los suelos de crecimiento del bambú (B. chungii), pino (Pi. massoniana) y arroz (O. sativa) utilizando un medio de cribado inorgánico con pag-ácido cumarico como única fuente de carbono. Fueron identificados y designados como PD. putida 4CD1, PD. nitroreductores 4CD2, PD. putida 4CD3 y R. glutinis 4CD4, mediante análisis morfológico, bioquímico y de secuencia de ADNr ribosómico. Las cuatro cepas pueden crecer y descomponerse de manera efectiva. pag-ácido cumarico en soluciones inorgánicas o LB que contienen 1 g l −1 pag-ácido cumarico como fuente única o de cocarbono. También pueden descomponer eficazmente el ácido ferúlico, pag-ácido hidroxibenzoico y pag-hidroxibenzaldehído. Los tratamientos con los cuatro microbios pueden descomponerse eficazmente. pag-ácido cumarico y revertir su inhibición sobre la germinación de semillas y el crecimiento de plántulas de plantas en solución de cultivo y suelos de plantas en condiciones de laboratorio. Sin embargo, el crecimiento de los microbios depende en gran medida de los pH, las temperaturas y los iones metálicos del cultivo. Los resultados indicaron que los altos contenidos de fenoles en las soluciones de cultivo de plantas y los suelos de bambú pueden descomponerse eficazmente mediante la aplicación de microbios en condiciones favorables. Pero la modificación de los entornos de crecimiento de los microbios es importante en suelos ácidos o contaminados con iones metálicos.


4. Discusión

Se utilizaron varias medidas para evaluar las diferencias en las comunidades microbianas en este tipo de suelo. Los tamaños de las poblaciones microbianas totales fueron similares, pero hubo indicios de diferencias en la estructura de la comunidad. Estas diferencias estructurales fueron mostradas por los perfiles de utilización del sustrato obtenidos con Biolog ™, por el número de grupos de microbios cultivables medidos por recuentos en placa y en placas selectivas y por la extracción directa de ácidos grasos de los suelos. Cabe esperar que las muestras tomadas de sitios con altas adiciones de lodos se alteren no solo en la composición de las comunidades microbianas, sino también en el tamaño de la población y la biomasa total [29]. En los suelos tratados con lodos T1, T2 y T3, las concentraciones de metales pesados ​​aumentaron con DOC e indicaron una tasa más alta de aplicación de aguas residuales a T3, que tenía con mucho el mayor contenido de materia orgánica y, en consecuencia, de metales. Los recuentos microscópicos totales y el número de bacterias heterótrofas cultivables fueron significativamente mayores en T3, pero la proporción de pseudomonas fluorescentes fue menor, lo que indica una diferencia en la estructura de la comunidad (Tabla 2). Esto puede deberse o no a los tratamientos a largo plazo, ya que no podemos excluir la posibilidad de que las poblaciones fueran diferentes antes de que comenzaran las adiciones de lodos. El organismo indicador para el bioensayo de toxicidad aguda fue también una pseudomona, que mostró una reducción de la bioluminiscencia en todo el suelo tratado con lodos en comparación con los suelos de pastizales (Cuadro 2).

Bååth y Arnebrant [7] no encontraron ningún efecto de la aplicación de cal sobre el recuento directo de bacterias en el suelo, pero sí observaron un aumento en la proporción de bacterias que crecieron en placas de agar con respecto al recuento bacteriano total al aumentar el pH. Por lo tanto, la comparación de los suelos fangosos y de pastizales en nuestro estudio podría estar influenciada por el encalado y también por el aumento de carbono orgánico, metales y fosfatos en el fango, así como otros factores. Smit y col. [30] no mostró diferencias con el conteo directo, pero encontró una menor diversidad de aislamientos en suelos contaminados con 750 kg ha -1 de Cu agregado en comparación con suelos de pastizales no contaminados.

El total de FAME extraídos muestra una tendencia similar a los recuentos en placa bacteriana (Tabla 2), con valores más altos en las parcelas tratadas con lodos. El método utilizado para los FAME también extrae ácidos grasos de fuentes no microbianas y células muertas, pero en este caso, los FAME parecen reflejar la biomasa bacteriana viva. En suelos que contenían aproximadamente el doble de carbono y una concentración máxima de Zn y Cu de 1230 y 473 mg kg -1, respectivamente (Cuadro 1), hemos mostrado poco efecto sobre la comunidad microbiana según lo medido por FAME. Las diferencias pueden atribuirse al efecto del encalado. Frostegård y col. [31] mostró que el encalado y el aumento resultante en el pH, cambiaron la composición de PLFA en el suelo. Gran parte de este cambio se atribuyó a una mayor disponibilidad de carbono [32]. Los estudios en los que los cambios medidos por los PFLA se atribuyeron a los metales en el suelo se mostraron en suelos con concentraciones mucho más altas de metales [4, 11, 33].

Los índices de diversidad de Shannon y Gini derivados del análisis de Biolog ™ no indicaron diferencias significativas entre los suelos (Tabla 2). However, closer examination of the patterns of carbon substrate utilisation showed that microbial activities in the soil extracts were not identical and so the similarity between the indices is due to retention of the overall community structure, while changes may have occurred in the frequencies of individual species. It was important to consider not just the responses of the soil extracts to individual substrates at any one time, but also to compare growth curves. This highlights the importance of examining information carefully before assuming that an index is providing a true picture of the information.

There has long been an interest in the relationship between community diversity and the stability of communities responding to perturbations, such as toxic challenges. This interest has been sharpened recently by the work of Tilman [ 9] on plant communities confirming that biodiversity stabilises community and ecosystem processes, but not population processes (i.e. individual populations are less stable). In our study, the response of bacterial communities to sewage sludge in soils was considered, investigating the taxonomic (FAMEs) and catabolic (Biolog™) diversity alongside the total and viable bacterial numbers. Our results indicate that diversity was relatively stable, while individual species and functions underwent limited fluctuations, such as the decline in fluorescent pseudomonads and different carbon substrate utilisation patterns. The addition of sewage sludge with its associated land-management practices may have influenced the numbers of micro-organisms, and their catabolic and taxonomic profiles, but it is difficult to identify the most relevant comparisons to make when undertaking this type of field monitoring. There were no unlimed sludged sites available, and the grassland sites chosen had completely different management. A controlled long-term experiment would need to be set up to look at changes due specifically to the treatments. Nevertheless, it is interesting that the two grassland sites did not show great differences when compared with the sludged sites. However, the considerable spatial variability at the site, in terms of soil C and metals, means that the samples cannot be viewed strictly as with and without sludge. Variability in some soil properties ( Table 1) was as great within the treated arable and untreated grassland areas as it was between them.

This work highlights the need for integrated approaches when looking at microbial population structures in any soils, whether they are under different management or perturbed in some way. A number of different techniques, both biological and chemical, are needed when monitoring soils for impacts of land management practices on microbial communities. Our comparison of similar soil types with different managements showed no great impact on the microbial populations by all the techniques tested. However, it also indicated that there were differences in specific microbial parameters and populations and that it is necessary to use a number of different techniques including acute assays and measures of community diversity and function. The results do indicate that fluorescent pseudomonads are particularly sensitive indicators of soil perturbations that affect microbial communities.


8.3: Introduction to Bacterial Identification using Genotypic methods

Throughout this semester, we have learned about many methods to characterize and identify bacteria. These methods include characterizing cell shape (cellular morphology), identifying Gram status or specialized cellular features through staining, growth requirements (oxygen, pH, temperature, etc), appearance of colonies (colony morphology), and through biochemical reactions (enterotubes, selective and/or differential media types, etc.). All of these are primarily Phenotypic methods of analysis and characterization, that is, the results are a product of the expresión of their genes.

Cellular morphology: cell shape--through microscopy

Staining characteristics: Gram status, cell structures such as flagella, endospores---microscopy

Growth characteristics: culturing requirements such as oxygen, osmotic pressure, temperature, colony morphology----culturing techniques

Genotypic methods

The last method used for the identification of bacteria is Genetic analysis through the use of nucleic acid probes or other molecular techniques.

The application of molecular techniques for detecting and identifying pathogens is widely used. In particular, in surveillance studies these methods provide reliable epidemiological data for tracing the source of human infections, such as a foodborne illness outbreak. A wide range of molecular techniques (including pulsed field gel electrophoresis, multilocus sequence typing, random amplified polymorphism deoxyribonucleic acid, repetitive extragenic palindromic, deoxyribonucleic acid sequencing, multiplex polymerase chain reaction and many more) have been used for detecting, speciating, typing, classifying and/or characterizing pathogens of great significance to humans.

The advent of the &ldquomolecular biology age&rdquo has provided a plethora of tools and techniques for the detection, identification, characterization, and typing of bacteria for a range of clinical and research purposes. Previously, the identification and characterization of bacterial species was largely done by phenotypic and biochemical methods (such as through selective/differential media and biochemical tests that we have discussed in the last 2 modules), which relied on preliminary isolation and culture.

While these methods continue to hold place in certain settings, molecular-based techniques have provided unprecedented insights into bacterial identification and typing. To name a few examples, genotypic methods have enabled the identification of a large diversity of previously unknown taxa, the characterization of uncultivable bacteria, and facilitated metagenomics studies on large and diverse bacterial communities. Both clinical and research setting have provided in depth insights into bacterial virulence, pathogenesis, antibiotic resistance, and epidemiological typing, as well as identification of novel, emerging, and re-emerging species. In addition, the widespread use and availability of molecular tools for bacterial genotyping has resulted in high throughput analysis, more sensitive and discriminatory results, and rapid turn-around-times, which are only likely to get better with automated tools and data analysis pipelines.

Most molecular methods for bacterial identification are based on some variation of DNA analysis, either amplification or sequencing based. These methods range from relatively simple DNA amplification-based approaches (PCR, real-time PCR, RAPD-PCR) towards more complex methods based on restriction fragment analysis, targeted gene and whole-genome sequencing, and mass spectrometry. In addition to this, approaches based on unique protein signatures such as matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS) and similar variations have also been explored.

Polymerase Chain Reaction

Many of these molecular techniques utilize the polymerase chain reaction or PCR. A technique you have probably heard of in other classes. Polymerase chain reaction (PCR) enables researchers to produce millions of copies of a specific DNA sequence in approximately two hours. This automated process bypasses the need to use bacteria for amplifying DNA. During the course of a bacterial infection, the rapid identification of the causative agent(s) is necessary for the determination of effective treatment options, thus molecular methods such as PCR is a popular option due to its speed. You may already know that for detection of the SARS-CoV2 virus, RT-PCR is widely used.

PCR allows DNA amplification so that specific segments of DNA can be copied numerous times, and then separated and analyzed by gel electrophoresis. The presence of a specific fragment of amplified DNA can be used to either identify an organisms or a particular characteristic such as antibiotic resistance. We often use the 16S rRNA gene for bacterial identification purposes because it is present in all bacteria, it is highly conserved sequences (large regions of nucleotide similarity) which are interspersed with variable regions that are genus- or species-specific. Bacteria can be identified by nucleotide sequence analysis of the 16S rRNA PCR product and comparing it to a database with known sequences.


Figura 1: Schematic PCR primers binding to the 16S rRNA gene for amplification from a bacterial chromosome.

In a PCR reaction, the is a series of steps that occur. Usually the dsDNA is denatured to ssDNA. At 55-58degC, a pair of synthesized oligonucleotide primers anneal to the ssDNA that flank the sequence of interest. At 72degC, a thermostable DNA polymerase will replicate the ssDNA to dsDNA sequences. The cycle repeats itself 20-40x to amplify the DNA.

Figure 2: PCR reaction. Image by Erica Suchman, Colorado State University, Ft. Collins, CO.


Beyond denitrification: The role of microbial diversity in controlling nitrous oxide reduction and soil nitrous oxide emissions

Center for Environmental Biotechnology, Department of Microbiology, Department of Civil and Environmental Engineering, Department of Biosystems Engineering and Soil Science, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA

Biosciences Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA

School of Civil and Environmental Engineering and School of Biological Sciences, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA

Departments of Plant Biology and Geology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA

Wendy H. Yang, Mailing Address: 286 Morrill Hall, 505 South Goodwin Ave, Urbana, IL 61801, USA.

State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Changshu National Agro-Ecosystem Observation and Research Station, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, China

Department of Geology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA

Global Change and Photosynthesis Research Unit, United States Department of Agriculture – Agricultural Research Station,, Urbana, IL, USA

Program in Ecology, Evolution, and Conservation Biology, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA

Center for Environmental Biotechnology, Department of Microbiology, Department of Civil and Environmental Engineering, Department of Biosystems Engineering and Soil Science, University of Tennessee, Knoxville, TN, USA

Biosciences Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA

School of Civil and Environmental Engineering and School of Biological Sciences, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA

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Abstracto

Many biotic and abiotic processes contribute to nitrous oxide (N2O) production in the biosphere, but N2O consumption in the environment has heretofore been attributed primarily to canonical denitrifying microorganisms. los nosZ genes encoding the N2O reductase enzyme, NosZ, responsible for N2O reduction to dinitrogen are now known to include two distinct groups: the well-studied Clade I which denitrifiers typically possess, and the novel Clade II possessed by diverse groups of microorganisms, most of which are non-denitrifiers. Clade II N2O reducers could play an important, previously unrecognized role in controlling N2O emissions for several reasons, including: (1) the consumption of N2O produced by processes other than denitrification, (2) hypothesized non-respiratory functions of NosZ as an electron sink or for N2O detoxification, (3) possible differing enzyme kinetics of Clade II NosZ compared to Clade I NosZ, and (4) greater nosZ gene abundance for Clade II compared to Clade I in soils of many ecosystems. Despite the potential ecological significance of Clade II NosZ, a census of 800 peer-reviewed original research articles discussing nosZ and published from 2013 to 2019 showed that the percentage of articles evaluating or mentioning Clade II nosZ increased from 5% in 2013 to only 22% in 2019. The census revealed that the slowly spreading awareness of Clade II nosZ may result in part from disciplinary silos, with the percentage of nosZ articles mentioning Clade II nosZ ranging from 0% in Agriculture and Agronomy journals to 32% in Multidisciplinary Sciences journals. In addition, inconsistent nomenclature for Clade I nosZ and Clade II nosZ, with 17 different terminologies used in the literature, may have created confusion about the two distinct groups of N2O reducers. We provide recommendations to accelerate advances in understanding the role of the diversity of N2O reducers in regulating soil N2O emissions.


Abd-Alla, M. H., El-Sayed, E. S. A., and Rasmey, A. H. M. (2013). Biosynthesis of L-glutaminase by Streptomyces variabilis ASU319 isolated from rhizosphere of triticum vulgaris. Univ. J. Microbiol. Res. 1, 27�. doi: 10.13189/ujmr.2013.010301

Abd-Alla, M. H., Rasmey, A. H. M., El-Sayed, E. S. A., El-Kady, I. A., and Yassin, I. M. (2016). Biosynthesis of anti-inflammatory immunosuppressive metabolite by Streptomyces variabilis ASU319. EUR. J. Biol. Res. 6, 152�. Available online at: http://www.journals.tmkarpinski.com/index.php/ejbr/article/view/455

Aoyagi, T., Hatsu, M., Kojima, F., Hayashi, C., Hamada, M., and Takeuchi, T. (1992). Benarthin: a new inhibitor of pyroglutamyl peptidase. i taxonomy, fermentation isolation and biological activities. J. Antibiot. 45, 1079�. doi: 10.7164/antibiotics.45.1079

Arishima, M., Sakamoto, J., and Sato, T. (1956). An antibiotic Streptomyces no. 689 strain. I. Taxonomic studies. Nippon Nogei Kagaku Kaishi 30, 469�. doi: 10.1271/nogeikagaku1924.30.8_469

Berdy, J. (2005). Bioactive microbial metabolites, a personal view. J. Antibiot. 58, 1�. doi: 10.1038/ja.2005.1

Brockmann, H., and Musso, H. (1954). Antibiotics from actinomycetes. XXIX. Geomycin 2. Chem. Ber. 87, 1779�. doi: 10.1002/cber.19540871128

Cho, H., Beale, J. M., Graff, C., Mocek, U., Nakagawa, A., Omura, S., et al. (1993). Studies on the biosynthesis of the antibiotic reductiomycin in Streptomyces xanthochromogenus. Mermelada. Chem. Soc. 115, 12296�. doi: 10.1021/ja00079a009

Griffiths, P. J. F., and Ellis, G. P. (1972). Benzopyrones—VI1: the ultraviolet absorption spectra of chromone and 2-substituted chromones. Spectrochim. Acta A Mol. Spectros. 28, 707�. doi: 10.1016/0584-8539(72)80039-4

Hayakawa, M. (2008). Studies on the isolation and distribution of rare actinomycetes in soil. Actinomycetologica 22, 12�. doi: 10.3209/saj.SAJ220103

Hayakawa, M., Sadakata, T., Kajiura, T., and Nonomura, H. (1991). New methods for the highly selective isolation of Micromonospora and Microbispora from soil. J. Fermen. Bioeng. 72, 320�. doi: 10.1016/0922-338X(91)90080-Z

Hazato, T., Naganawa, H., Kumagai, M., Aoyagi, T., and Umezawa, H. (1979). Beta-Galactosidase-inhibiting new isoflavonoids produced by actinomycetes. J. Antibiot. 32, 217�. doi: 10.7164/antibiotics.32.217

Holt, J. G., Krieg, N. R., Sneath, P. H. A., Staley, J. T., and Williams, S. T. (1994). Bergey's Manual of Determinative Bacteriology, 9th Edn. Baltimore, MD Philadelphia Hong Kong London Munch Sydney Tokyo: William and Wilkins.

Hopwood, D. A., and Wright, H. M. (1973). A plasmid of Streptomyces coelicolor carrying a chromosomal locus and its inter-specific transfer. J. Gen. Microbiol. 79, 331�. doi: 10.1099/00221287-79-2-331

Kang, M. J., Strap, J. L., and Crawford, D. L. (2010). Isolation and characterization of potent antifungal strains of the Streptomyces violaceusniger clade active against Candida albicans. J. Ind. Microbiol. Biotechnol. 37, 35�. doi: 10.1007/s10295-009-0641-9

Kekuda, P. T. R., Onkarappa, R., and Jayanna, N. D. (2014). Characterization and antibacterial activity of a glycoside antibiotic from Streptomyces variabilis PO-178. Sci. Technol. Arts Res. J. 3, 116�. doi: 10.4314/star.v3i4.17

Kim, C., Lee, K., Kwon, O., Park, D., and Shimazu, A. (1995). Isolation of rare actinomycetes on various types of soil. Kor. J. Appl. Microbiol. Biotechnol. 23, 36�.

Kim, C., Lee, K., Kwon, O., Yoo, I., and Shimazu, A. (1994). Selective isolation of actinomycetes by physical pretreatment of soil sample. Kor. J. Appl. Microbiol. Biotechnol. 22, 222�.

Kurtböke, D. I., Chen, C. F., and Williams, S. T. (1992). Use of polyvalent phage for reduction of streptomycetes on soil dilution plates. J. Appl. Bacteriol. 72, 103�. doi: 10.1111/j.1365-2672.1992.tb01810.x

Madigan, M. T., Martiko, J. M., and Parker, J. (1997). 𠇊ntibiotics: isolation and characterization,” in Brock Biology of Microorganisms, 8th Edn., ed M. T. Madigan (New Jersey: Prentice-Hall International Inc.), 440�.

Marques, D. A. V., Santos-Ebinuma, V. D. C., de Oliveira, P. M. S., de Souza Lima, G. M., Araújo, J. M., Lima-Filho, J. L., et al. (2014). Screening of wild type Streptomyces isolates able to overproduce clavulanic acid. Braz. J. Microbiol. 45, 919�. doi: 10.1590/S1517-83822014000300022

Ohba, K., Nakayama, H., Furihata, K., Shimazu, A., Endo, T., Seto, H., et al. (1987). Nitropeptin, a new dipeptide antibiotic possessing a nitro group. J. Antibiot. 40, 709�.

Okami, Y., and Hotta, K. (1988). “Search and discovery of new antibiotics,” in Actinomycetes in Biotechnology, eds M. Goodfellow, S. T. Williams, and M. Mordarski (London: Academic Press), 37�.

Onda, M., Konda, Y., Hinotozawa, K., and Omura, S. (1982). The alkaloid AM-6201 from Streptomyces xanthochromogenus. Chem. Pharmaceut. Bull. 30, 1210�. doi: 10.1248/cpb.30.1210

Otake, N., Seto, H., Nakayama, H., Endo, T., Oba, K., Iwata, M., et al. (1988). Antibiotic 6257 manufacture with Streptomyces for Pyricularia oryzae infection control in rice. Jpn. Kokai Tokkyo Koho. JP 63126495 (Accessed May 30, 1988).

Praveen, V., Tripathi, D., Tripathi, C. K. M., and Bihari, V. (2008). Nutritional regulation of actinomycin-D production by a new isolate of Streptomyces sindenensis using statistical methods. Indian J. Exp. Biol. 46, 138�.

Ramalingam, V., and Rajaram, R. (2016). Antioxidant activity of 1-hydroxy-1-norresistomycin derived from Streptomyces variabilis KP149559 and evaluation of its toxicity against zebra fish Danio rerio. RSC Adv. 6, 16615�. doi: 10.1039/C5RA22558B

Shibamoto, N., Terasawa, T., Okamoto, R., Shin, T., and Murao, S. (1993). Novel postproline endopeptidase and its manufacture with Streptomyces species. Jpn. Kokai Tokkyo Koho. Patent No. JP 05244947, Indexing: Fermentation and Bioindustrial Chemistry (Section 16-4).

Shirling, E. B., and Gottlieb, D. (1966). Methods for characterization of Streptomyces sp. En t. J. Syst. Bacteriol. 16, 313�. doi: 10.1099/00207713-16-3-313

Singh, V., and Tripathi, C. K. M. (2011). Olivanic acid production in fed batch cultivation by Streptomyces olivaceus MTCC 6820. Res. J. Pharmaceut. Biol. Chem. Sci. 2, 726�.

Singh, V., Praveen, V., Banga, J., and Tripathi, C. K. M. (2009). Antimicrobial activities of microbial strains isolated from soil of stressed ecological niches of Eastern Uttar Pradesh, India. Indian J. Exp. Biol. 47, 298�.

Takahashi, Y., and Omura, S. (2003). Isolation of new actinomycete strains for the screening of new bioactive compounds. J. Gen. Appl. Microbiol. 49, 141�. doi: 10.2323/jgam.49.141

Tanaka, Y., and Omura, S. (1990). Metabolism and products of actinomycetes. An introduction. Actinomycetolgica 4, 13�. doi: 10.3209/saj.4_13

Williams, S. T., Goodfellow, M., and Alderson, G. (1989). �rgey's manual of systematic bacteriology,” in Genus Streptomyces Waksman and Henrici 1943, 339AL, Vol. 4, eds S. T. Williams, M. E. Sharpe, and J. G. Holt (Baltimore, MD: Williams and Wilkins), 2452�

Wu, R. Y. (1984). Studies on the Streptomyces SC4. II Taxonomic and biological characteristics of Streptomyces strain SC4. Bot. Bull. Acad. Pecado. 25, 111�.

Zhang, L., Zhang, J., Yang, W., and Bai, G. (2008). Classification of Streptomyces strain Z314 and purification of its product pravastatin. Wei Sheng Wu Xue Bao 48, 33�.

Keywords: antibiotic production, antimicrobial activity, Streptomyces sp., chromone antibiotics, non-polyenes

Citation: Singh V, Haque S, Singh H, Verma J, Vibha K, Singh R, Jawed A and Tripathi CKM (2016) Isolation, Screening, and Identification of Novel Isolates of Actinomycetes from India for Antimicrobial Applications. Parte delantera. Microbiol. 7:1921. doi: 10.3389/fmicb.2016.01921

Received: 09 July 2016 Accepted: 15 November 2016
Published: 06 December 2016.

Vijai Kumar Gupta, National University of Ireland, Ireland

Alok Kumar Pandey, International Centre for Genetic Engineering and Biotechnology, India
Praveen Chandra Verma, Council of Scientific and Industrial Research-National Botanical Research Institute, India

Copyright © 2016 Singh, Haque, Singh, Verma, Vibha, Singh, Jawed and Tripathi. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia de atribución Creative Commons (CC BY). Se permite el uso, distribución o reproducción en otros foros, siempre que se acredite al autor (es) original (es) o al licenciante y se cite la publicación original en esta revista, de acuerdo con la práctica académica aceptada. No se permite ningún uso, distribución o reproducción que no cumpla con estos términos.


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