Spelling suggestions: "subject:"amplicons pyrosequencing""
1 |
Development of DNA massive sequencing techniques and Real-Time PCR for the detection, identification and quantitation of Phytophthora spp. in environmental samplesCatalá García, Santiago 07 November 2017 (has links)
In recent years the increase of global plant trade and human movement has promoted the risk of introduction of invasive plants and exotic pathogens. Biological invasions operate globally and are considered to be the second cause of biodiversity loss after direct habitat alteration and destruction. In this context, Phytophthora is one of the most important and aggressive plant pathogen in agriculture and forestry. Early detection and identification of its pathways are of high importance to minimize the threat that they pose to natural ecosystems. Different molecular-based methods, including real-time PCR and Next Generation Sequencing, have been developed and applied for the detection of plant pathogens in environmental samples. These methods allow fast and accurate pathogen detection and identification even when the inoculum amount is low. Therefore, the main objective of this thesis was the development of a new method for Phytophthora detection in environmental samples starting from extraction of environmental DNA (eDNA) from different sources (soil, roots and water) and different ecosystems. Different studies have applied High Throughput Sequencing (HTS) for the detection of Phytophthora species in soil samples, but not, to date, for water.
In the Chapter 3, genus-specific primers were adapted to assess Phytophthora species diversity in natural ecosystems using high-throughput amplicon pyrosequencing of eDNA from soil and water environments, based in the polymorphic and widely accepted barcoding target Internal Transcribed Spacer 1 (ITS1). The assay was validated with a control reaction with DNA of pure cultures. The objectives raised and developed of this study were: a) as main objective, development and application of HTS (High Throughput Sequencing) of Phytophthora-specific PCR amplicons to investigate the presence of Phytophthora in soil samples from different plant communities in natural forests, plantations and aquatic environments in the north of Spain; b) optimization of the conditions for emPCR amplification in order to obtain the best results in the pyrosequencing run; c) development of a bioinformatics pipeline for NGS data, focusing in the optimization of a barcoding threshold value to separate Molecular Operational Taxonomic Units (MOTUs).
Different score coverage threshold values were tested for optimal Phytophthora species separation in the bioinformatics analyses. Clustering at 99 % was the best criteria to separate most of the Phytophthora species. Multiple Molecular Operational Taxonomic Units (MOTUs) corresponding to 36 distinct Phytophthora species were amplified in the environmental samples. Pyrosequencing of amplicons from soil samples revealed low Phytophthora diversity (13 species) in comparison with the 35 species detected in water samples. Thirteen of the MOTUs detected in rivers and streams did not show significant matches to sequences in international sequence databases, revealing that eDNA pyrosequencing is a useful strategy to assess Phytophthora species diversity in natural ecosystems.
Once the technique was developed and validated, another objective was proposed in Chapter 2, focused on the oak decline. The evergreen holm oak (Quercus ilex) is the most representative tree species in the Iberian Peninsula and the main tree in oak-rangeland ecosystems (dehesas). Oak decline in non-calcareous soils in south-western Spain has been associated with Phytophthora cinnamomi for decades. However, other Phytophthora species such as P. quercina and P. psychrophila have been associated with Quercus decline in the eastern part of Spain where calcareous soils are predominant. With the aim of investigating the involvement of Phytophthora spp. in oak decline in eastern Spain, two forests in different geographical areas (Alcoi and Vallivana) were selected as sampling sites. Soil and root samples were analysed in parallel by amplicon pyrosequencing and real-time PCR. Metabarcoding analyses showed Phytophthora / En los últimos años, el aumento del comercio mundial de plantas y el movimiento humano ha promovido el riesgo de introducción de plantas invasoras y patógenos exóticos. Las invasiones biológicas operan a nivel mundial y se consideran como la segunda causa de pérdida de biodiversidad después de la alteración y destrucción directas del hábitat. En este contexto, Phytophthora es uno de los patógenos vegetales más importantes y agresivos en la agricultura y la silvicultura. La detección temprana y la identificación de sus vías son de gran importancia para minimizar la amenaza que representan para los ecosistemas naturales. Se han desarrollado y aplicado diferentes métodos moleculares para la detección de patógenos de plantas en muestras ambientales. Estos métodos permiten una detección e identificación de patógenos rápida y precisa incluso cuando la cantidad de inóculo es baja. Por lo tanto, se propone un nuevo método mejorado para su detección en muestras ambientales a partir de la extracción de ADN ambiental (eDNA) de diferentes fuentes (suelo, raíces y agua) y diferentes ecosistemas.
El objetivo del primer capítulo fue aplicar HTS (High Throughput Sequencing) para investigar la presencia de Phytophthora en diferentes comunidades de plantas en bosques naturales, plantaciones y ambientes acuáticos en el norte de España. El eDNA se extrajo del suelo y del agua de los ríos y arroyos de los bosques de Fagus sylvatica y Abies alba y de plantaciones de Chamaecyparis lawsoniana y Pseudotsuga menziesii en el norte de España (bosque de Irati y Villanúa). Se diseñó y aplicó un ensayo específico para la detección de Phytophthora mediante la secuenciación masiva de amplicones basado en la región ITS1. Diferentes valores de threshold se analizaron para la separación óptima de especies de Phytophthora en los análisis bioinformáticos. El agrupamiento al 99% fue el mejor criterio para separar la mayor parte de las especies de Phytophthora. Múltiples Unidades Operacionales Taxonómicas Moleculares (MOTU) correspondientes a 36 especies distintas de Phytophthora se amplificaron en las muestras ambientales. La pirosequenciación de amplicones de muestras de suelo reveló una diversidad baja de Phytophthora (13 especies) en comparación con las 35 especies detectadas en muestras de agua. Trece de los MOTU detectados en los ríos y arroyos no mostraron homología con secuencias depositadas en las bases de datos, lo que revela que la pirosequenciación del ADN ambiental es una estrategia útil para evaluar la diversidad de especies Phytophthora en los ecosistemas naturales.
Una vez que la técnica fue desarrollada y validada, se propuso otro objetivo enfocado en el decaimiento de la carrasca. La carrasca (Quercus ilex) es la especie arbórea más representativa de la Península Ibérica y el árbol principal de las dehesas. El decaimiento de la carrasca en suelos no calcáreos en el suroeste de España se ha asociado con Phytophthora cinnamomi durante décadas. Sin embargo, otras especies de Phytophthora como P. quercina y P. psychrophila se han asociado con el declive de Quercus en la parte oriental de España donde predominan los suelos calcáreos. Con el objetivo de investigar la implicación de Phytophthora spp. en el declive de la carrasca en el este de España, se seleccionaron dos bosques en diferentes zonas geográficas (Alcoi y Vallivana) como lugares de muestreo. Las muestras de suelo y raíz se analizaron por pirosequenciación de amplicones. Los resultados de la secuenciación masiva mostraron la diversidad de especies de Phytophthora, y reveló que un taxón nunca aislado de Phytophthora, llamado provisional Phytophthora taxon ballota, fue la especie predominante en ambas áreas. Además, se desarrolló un ensayo de PCR a tiempo real, basado en los resultados de la pirosequenciación, para la detección de este taxón de Phytophthora nunca aislado, y también para la detección de P. quercina / En els últims anys, l'augment del comerç mundial de plantes i el moviment humà ha promogut el risc d'introducció de plantes invasores i patògens exòtics. Les invasions biològiques operen a nivell mundial i es consideren de com la segona causa de pèrdua de biodiversitat després de l'alteració i destrucció directa de l'hàbitat. En aquest context, Phytophthora és un dels mes importants patògens vegetals i agressius en l'agricultura i la silvicultura. La detecció primerenca i la identificació de les seves vies resulten de gran importància per a minimitzar l'amenaça que representen per als ecosistemes naturals. S'han desenvolupat i aplicat diferents mètodes moleculars per a la detecció de patògens de plantes en mostres ambientals. Aquests mètodes permeten una detecció i identificació de patògens ràpida i precisa fins i tot quan la quantitat d'inòcul és baixa. Per tant, es proposa un nou mètode millorat per a la seva detecció en mostres ambientals a partir de l'extracció d'ADN ambiental (eDNA) de diferents fonts (sòl, arrels i aigua) i diferents ecosistemes.
L'objectiu del primer capítol va ser aplicar HTS (High Throughput Sequencing) per investigar la presència de Phytophthora en diferents comunitats de plantes en boscos naturals, plantacions i ambients aquàtics al nord d'Espanya. L'eDNA es va extraure del sòl i de l'aigua dels rius i rierols dels boscos de Fagus sylvatica i Abies alba i de plantacions de Chamaecyparis lawsoniana i Pseudotsuga menziesii al nord d'Espanya (bosc d'Irati i Villanúa). Es va dissenyar i va aplicar un assaig específic per a la detecció de Phytophthora mitjançant la seqüenciació massiva de amplicons basat en la regió ITS1. Diferents valors de threshold es van analitzar per a la separació òptima d'espècies de Phytophthora en les anàlisis bioinformàtics. L'agrupament al 99% va ser el millor criteri per separar la major part de les espècies de Phytophthora. Múltiples Unitats Operacionals Taxonòmiques Moleculars (MOTU) corresponents a 36 espècies diferents de Phytophthora es van amplificar en les mostres ambientals. La piroseqüenciació d'amplicons de mostres de sòl va revelar una diversitat baixa de Phytophthora (13 espècies) en comparació amb les 35 espècies detectades en mostres d'aigua. Tretze dels MOTU detectats en els rius i rierols no van mostrar homologia amb seqüències dipositades en les bases de dades, el que revela que la pirosequenciació de l'ADN ambiental és una estratègia útil per avaluar la diversitat d'espècies de Phytophthora en els ecosistemes naturals.
Una vegada que la tècnica va ser desenvolupada i validada, es va proposar un altre objectiu enfocat en el decaïment de la carrasca. La carrasca (Quercus ilex) és l'espècie arbòria més representativa de la Península Ibèrica i l'arbre principal de les deveses. El decaïment de la carrasca en sòls no calcaris al sud-oest d'Espanya s'ha associat amb Phytophthora cinnamomi durant dècades. No obstant això, altres espècies de Phytophthora com P. quercina i P. psychrophila s'han associat amb el declivi de Quercus a la part oriental d'Espanya on predominen els sòls calcaris. Amb l'objectiu d'investigar la implicació de Phytophthora spp. en el declivi de la carrasca a l'est d'Espanya, es van seleccionar dos boscos en diferents zones geogràfiques (Alcoi i Vallivana) com a llocs de mostreig. Les mostres de sòl i arrel es van analitzar per piroseqüenciació d'amplicons. Els resultats de la seqüenciació massiva van mostrar la diversitat d'espècies de Phytophthora, i va revelar que un taxó mai aïllat de Phytophthora, anomenat de forma provisional Phytophthora taxon ballota, va ser l'espècie predominant en les dues àrees. A més, es va desenvolupar un assaig de PCR a temps real, basat en els resultats de la piroseqüenciació, per a la detecció d'aquest taxó de Phytophthora mai aïllat, i també per a la detecció de P. quercina. Els assajos de qPCR es van aplicar en mo / Catalá García, S. (2017). Development of DNA massive sequencing techniques and Real-Time PCR for the detection, identification and quantitation of Phytophthora spp. in environmental samples [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90644 / TESIS
|
Page generated in 0.0622 seconds