The environmental conditions driving the microbial community dynamics in crop soils remain unclear. Here, we focused on the spatial and temporal dynamics of microbial communities in soils cultivated with sugarcane under different soil managements, during two years. Our work was divided into three essential parts, where i) we discuss ecological models and theories for the microbial exploration in crop soils, arguing that those ecological models, which partitioned the microbial communities, may increase the resolution of the environmental and the microbial interactions; ii) we developed a probabilistic model based on the occurrence frequency of microorganisms across systems identifying the core microbial community. The model is based on the Poisson distribution, and it was tested in four datasets available in the Earth Microbiome Project; iii) we identified the core bacterial and fungal communities across soils cultivated with sugarcane, verifying which abiotic components could drive the composition of groups. We increased the resolution of the environmental and the microbial interactions, showing that the core and the variable microbial communities are driven by distinct abiotic components. We also observed that the core and variable microbial communities harbor distinct potential functionality, as nitrogen fixation being more predicted to the core bacterial commmunity, and nitrification process for the variable bacterial community. Our finds increase the knowledge of microbial dynamics and functionality, helping to reveal and explore the crop system microbiome. / As condições ambientais que podem modular a dinâmica da comunidade microbiana em solos de culturas são pouco conhecidas. O presente trabalho foi dividido em três partes essenciais, onde i) discutiu-se modelos e teorias ecológicas para a exploração microbiana em solo agrícolas, argumentando-se que os modelos ecológicos que particionam as comunidades microbianas, poderiam aumentar a resolução entre interações microbianas e o ambiente, ii) desenvolveu-se um modelo probabilístico baseado na freqüência de ocorrência de microorganismos através de sistema identificando a comunidade microbiana \"core\". O modelo baseou-se na distribuição de Poisson, sendo este testado em quatro conjuntos de dados disponíveis no Projeto \"Earth Microbiome\", e iii) identificou-se as comunidades bacterianas e fúngicas core em solos cultivados com cana-de-açúcar, verificando-se quais componentes abióticos poderiam modular a composição dos grupos. Com isso, elevou-se a resolução das interações ambiental e microbiana, indicando que o core microbiano e as comunidades microbianas variáveis são moduladas por componentes abióticos distintos. Observou-se também que as comunidades core e variável possuem funcionalidade potencial distinta, como fixação de nitrogênio mais predita para o core bacteriano e processo de nitrificação para a comunidade variável de bactérias. Os resultados do presente trabalho elevam o conhecimento da dinâmica e funcionalidade microbiana, ajudando a revelar e explorar o microbioma do sistema de cultivo.

The environmental conditions driving the microbial community dynamics in crop soils remain unclear. Here, we focused on the spatial and temporal dynamics of microbial communities in soils cultivated with sugarcane under different soil managements, during two years. Our work was divided into three essential parts, where i) we discuss ecological models and theories for the microbial exploration in crop soils, arguing that those ecological models, which partitioned the microbial communities, may increase the resolution of the environmental and the microbial interactions; ii) we developed a probabilistic model based on the occurrence frequency of microorganisms across systems identifying the core microbial community. The model is based on the Poisson distribution, and it was tested in four datasets available in the Earth Microbiome Project; iii) we identified the core bacterial and fungal communities across soils cultivated with sugarcane, verifying which abiotic components could drive the composition of groups. We increased the resolution of the environmental and the microbial interactions, showing that the core and the variable microbial communities are driven by distinct abiotic components. We also observed that the core and variable microbial communities harbor distinct potential functionality, as nitrogen fixation being more predicted to the core bacterial commmunity, and nitrification process for the variable bacterial community. Our finds increase the knowledge of microbial dynamics and functionality, helping to reveal and explore the crop system microbiome. / As condições ambientais que podem modular a dinâmica da comunidade microbiana em solos de culturas são pouco conhecidas. O presente trabalho foi dividido em três partes essenciais, onde i) discutiu-se modelos e teorias ecológicas para a exploração microbiana em solo agrícolas, argumentando-se que os modelos ecológicos que particionam as comunidades microbianas, poderiam aumentar a resolução entre interações microbianas e o ambiente, ii) desenvolveu-se um modelo probabilístico baseado na freqüência de ocorrência de microorganismos através de sistema identificando a comunidade microbiana \"core\". O modelo baseou-se na distribuição de Poisson, sendo este testado em quatro conjuntos de dados disponíveis no Projeto \"Earth Microbiome\", e iii) identificou-se as comunidades bacterianas e fúngicas core em solos cultivados com cana-de-açúcar, verificando-se quais componentes abióticos poderiam modular a composição dos grupos. Com isso, elevou-se a resolução das interações ambiental e microbiana, indicando que o core microbiano e as comunidades microbianas variáveis são moduladas por componentes abióticos distintos. Observou-se também que as comunidades core e variável possuem funcionalidade potencial distinta, como fixação de nitrogênio mais predita para o core bacteriano e processo de nitrificação para a comunidade variável de bactérias. Os resultados do presente trabalho elevam o conhecimento da dinâmica e funcionalidade microbiana, ajudando a revelar e explorar o microbioma do sistema de cultivo.

Um método baseado na extração de rRNA, seguido de RT-PCR rRNA 16S, clonagem e ARDRA foi otimizado e validado para a identificação das bactérias ativas em biofilmes. O método foi analisado primeiro com consórcios artificiais de três organismos. As etapas de clonagem e RT não causaram variações importantes na composição destes consórcios, do contrário da etapa de PCR, onde foi necessária a redução de 30 para 10 ciclos para limitar a distorção da proporção de templates. A análise de biofilmes reais indicou que clones dominantes podem ser identificados com o critério de ocorrência de >2% na biblioteca, mas que a reprodutibilidade de análises ainda é insatisfatória, possivelmente devido a fatores como a micro heterogeneidade espacial do biofilme, viés na reação de PCR e formação de mais de um clone de ARDRA por organismo. O armazenamento do biofilme a -20 °C por 2 meses não levou à alterações expressivas em sua composição. O perfil de clones detectado com o kit (Mo Bio) de extração de RNA foi muito diferente do perfil detectado com o método otimizado neste trabalho. / A method based on extraction of rRNA, followed by RT-PCR of 16S rRNA, cloning and ARDRA was optimized and validated for identification of bacteria active in biofilms. The method was first tested with artificial three-membered consortia. Cloning and RT did not lead to significant changes in the composition of the artificial consortia, but a reduction in cycle number in the PCR reaction from 30 to 10 was necessary for limiting the distortion in the proportion of amplicons relative to that of the templates. Analysis of real biofilms revealed that clones from active organisms occurred in frequencies >2% in the clone library, but reproducibility of analysis was unsatisfactory, probably due to factors such as the spatial heterogeneity of colonization of biofilms by microbes, PCR bias and more than one ARDRA clone per organism. Storage of biofilm samples at -20 °C for 2 months did not lead to important changes in composition. Very different clone profiles were obtained in the analysis of the same biofilm sample with the optimized method and with a kit (Mo Bio) for extraction of RNA.

Um método baseado na extração de rRNA, seguido de RT-PCR rRNA 16S, clonagem e ARDRA foi otimizado e validado para a identificação das bactérias ativas em biofilmes. O método foi analisado primeiro com consórcios artificiais de três organismos. As etapas de clonagem e RT não causaram variações importantes na composição destes consórcios, do contrário da etapa de PCR, onde foi necessária a redução de 30 para 10 ciclos para limitar a distorção da proporção de templates. A análise de biofilmes reais indicou que clones dominantes podem ser identificados com o critério de ocorrência de >2% na biblioteca, mas que a reprodutibilidade de análises ainda é insatisfatória, possivelmente devido a fatores como a micro heterogeneidade espacial do biofilme, viés na reação de PCR e formação de mais de um clone de ARDRA por organismo. O armazenamento do biofilme a -20 °C por 2 meses não levou à alterações expressivas em sua composição. O perfil de clones detectado com o kit (Mo Bio) de extração de RNA foi muito diferente do perfil detectado com o método otimizado neste trabalho. / A method based on extraction of rRNA, followed by RT-PCR of 16S rRNA, cloning and ARDRA was optimized and validated for identification of bacteria active in biofilms. The method was first tested with artificial three-membered consortia. Cloning and RT did not lead to significant changes in the composition of the artificial consortia, but a reduction in cycle number in the PCR reaction from 30 to 10 was necessary for limiting the distortion in the proportion of amplicons relative to that of the templates. Analysis of real biofilms revealed that clones from active organisms occurred in frequencies >2% in the clone library, but reproducibility of analysis was unsatisfactory, probably due to factors such as the spatial heterogeneity of colonization of biofilms by microbes, PCR bias and more than one ARDRA clone per organism. Storage of biofilm samples at -20 °C for 2 months did not lead to important changes in composition. Very different clone profiles were obtained in the analysis of the same biofilm sample with the optimized method and with a kit (Mo Bio) for extraction of RNA.