2.2 Quantitative PCR analyses and b

2.2 Quantitative PCR analyses and barcoded pyrosequencing
of fungal communities
Quantitative PCR assays were performed targeting the 18S
ribosomal RNA (rRNA) genes on a BIO-RAD IQ5 thermal
cycler (Bio-Rad Laboratories, Inc., CA, USA) to determine
the fungal abundance. Primer pair NS1 (GTAGTCATATGC
TTGTCTC) and FUN (ATTCCCCGTTACCCGTTG) was
used in the quantification of 18S rRNA genes (May et al.
2001). The 25-μl PCR reaction mixture contained 12.5 μl
Premix Ex TaqTM (Takara Biotechnology, Dalian, China),
1 μl DNA template, 2.5 μl of each primer (10 μM), and
6.5 μl sterilized H2O.
The primer pair EF4 (GGAAGGGRTGTATTTATTAG)
and FUN5 (GTAAAAGTCCTGGTTCCCC) targeting 18S
rRNA gene was used in the barcoded pyrosequencing (Smit
et al. 1999). Primer A-Key (CGTATCGCCTCCCTCGCGCC
ATCAG) and Primer B-Key (CTATGCGCCTTGCCAGCC
CGCTCAG) were respectively linked to the 5′ end of the
forward and reverse primer as the adaptor. Between the forward
primer and the Primer A-Key, a 10-bp MID sequence
was added for barcode identification. The 25-μl PCR reaction
system contained 12.5 μl Premix Ex Taq™ Version 2.0
(Takara Biotechnology), 2 μl DNA template (1–10 ng), 1 μl
of each primer (10 μM), and 8.5 μl sterilizedH2O. The resultant
PCR amplicons were purified with a Wizard SV Gel and
PCR Clean-Up System (Progema Corporation, Madison,
USA) following the manufacturer’s instructions. The purified
amplicons were mixed equimolarly in a 2-ml tube and sequenced
on a 454 GS FLX Titanium pyrosequencer (Roche
454 Life Sciences, Branford, USA).
2.3 Pyrosequencing data processing
Processing of the raw sequences obtained through highthroughput
barcoded pyrosequencing was performed using
the Quantitative Insights into Microbial Ecology (QIIME)
pipeline (Caporaso et al. 2010b). Reads with quality scores
lower than 20, ambiguous bases and improper primers were
discarded before clustering. Chimeras were eliminated by
performing the identify_chimeric_seqs.py and filter_fasta.py
scripts within QIIME. The resultant high-quality sequences
were then clustered into operational taxonomic units (OTUs)
at 97 % similarity using UPARSE (Edgar 2013). Taxonomic
classification of representative sequences from individual
OTU was performed by BLASTing against the QIIME-compatible
versions of the Silva database (Pruesse et al. 2007).
PyNAST was chosen as the alignment algorithm against the
Silva database (Caporaso et al. 2010a). Fungal community
composition was described by the mean relative abundance
of sequences assigned to different taxa.
Before diversity calculation, a resampling procedure was
employed at a depth of 285 sequences per sample to eliminate
the bias on diversity comparison as caused by unevenly sequencing.
Fungal richness was demonstrated using the OTU
counts at the 97 % similarity, and Faith’s phylodiversity index
was calculated to compare the phylodiversity. Evenness of the
fungal community was evaluated using Simpson’s evenness
index. The weighted UniFrac matrix was calculated as the
beta diversity metrics on community variance along altitude
(Lozupone et al. 2007).
2.4 Statistical analysis
Spearman’s correlation analysis was performed to examine
the relationships among altitude, edaphic factors, and mean
annual temperature (MAT) (Hijmans et al. 2005). Nonmetric
multidimensional scaling (NMDS) analysis based on the
weighted UniFrac distances matrix was performed to uncover
the variance of fungal communities along altitude using the
nmds.py script in QIIME. Linear and quadratic fittings were
performed in SPSS 18.0 to explore the altitudinal patterns of
fungal abundance and diversity, and the significance was examined
through analysis of variance (ANOVA). A distancebased
multivariate linear model (DistLM) was performed to
evaluate the effects of different environmental factors on fungal
distribution pattern (Anderson 2001) using the Vegan
package (Oksanen et al. 2007) in R (R Core Team. 2013).
A network analysis based on the 97 % OTU identity was
performed in CoNet (Faust et al. 2012) to explore the linkage
among different fungal taxa. A filtering procedure was performed
in advance to exclude OTUs with less than 10

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.2 เชิงปริมาณวิเคราะห์ PCR และ barcoded pyrosequencingชุมชนเชื้อราAssays PCR เชิงปริมาณได้ดำเนินการกำหนดเป้าหมาย 18Sribosomal อาร์เอ็นเอ (rRNA) ยีนบนร้อน IQ5 BIO RADcycler (Bio Rad ห้องปฏิบัติการ Inc., CA, USA) เพื่อกำหนดอุดมสมบูรณ์เชื้อรา คู่รองพื้น NS1 (GTAGTCATATGCTTGTCTC) และสนุก (ATTCCCCGTTACCCGTTG)ใช้ในการนับของยีน rRNA 18S (May et al2001) 12.5 μl ประกอบด้วยส่วนผสมของปฏิกิริยา PCR 25-μlPremix Ex TaqTM (Takara เทคโนโลยีชีวภาพ ต้าเหลียน จีน),แม่แบบดีเอ็นเอ 1 μl, μl 2.5 แต่ละพื้น (10 μM), และ6.5 μl sterilized H2Oคู่รองพื้น EF4 (GGAAGGGRTGTATTTATTAG)และ FUN5 (GTAAAAGTCCTGGTTCCCC) กำหนดเป้าหมาย 18Sมีใช้ยีนใน rRNA ใน pyrosequencing barcoded (Smitร้อยเอ็ด al. 1999) รองพื้น A-คีย์ (CGTATCGCCTCCCTCGCGCCATCAG) และพื้น B-คีย์ (CTATGCGCCTTGCCAGCCCGCTCAG) การเชื่อมโยงไปยังท้าย 5′ ลำดับรองพื้นไปข้างหน้า และย้อนกลับเป็นอะแด็ป ระหว่างไปข้างหน้ารองพื้นและรองพื้น A-คีย์ MID 10 bp ลำดับมีเพิ่มรหัสบาร์โค้ด ปฏิกิริยา PCR 25-μlμl 12.5 Premix Ex Taq ™รุ่น 2.0 ประกอบด้วยระบบ(Takara เทคโนโลยีชีวภาพ), 1 μl, 2 μl ดีเอ็นเอแม่แบบ (ng 1 – 10)ของแต่ละสีรองพื้น (10 μM), และ sterilizedH2O 8.5 μl การ resultantPCR amplicons ที่บริสุทธิ์ที่ มีช่วยเอสเจ และระบบล้าง PCR (Progema Corporation เมดิสันสหรัฐอเมริกา) ตามคำแนะนำของผู้ผลิต ที่บริสุทธิ์amplicons equimolarly ผสมในหลอด 2 มล. และเรียงลำดับบน 454 GS FLX ไทเทเนียม pyrosequencer (โรช454 วิทยาศาสตร์สุขภาพ Branford สหรัฐอเมริกา)2.3 ประมวลผลข้อมูล Pyrosequencingการประมวลผลลำดับดิบที่รับผ่าน highthroughputbarcoded pyrosequencing ถูกดำเนินการโดยใช้ความเข้าใจเชิงปริมาณในนิเวศวิทยาจุลินทรีย์ (QIIME)ไปป์ (Caporaso et al. 2010b) อ่าน ด้วยคะแนนคุณภาพต่ำกว่า 20 ฐานคลุมเครือ และมีไพรเมอร์ที่ไม่เหมาะสมยกเลิกก่อนคลัสเตอร์ Chimeras ถูกตัดโดยทำ identify_chimeric_seqs.py และ filter_fasta.pyสคริปต์ภายใน QIIME ลำดับที่คุณภาพผลแก่แล้วก็จับกลุ่มเป็นปฏิบัติหน่วยอนุกรมวิธาน (OTUs)ที่คล้าย 97% ที่ใช้ UPARSE (Edgar 2013) อนุกรมวิธานประเภทลำดับพนักงานจากบุคคลทำ OTU โดย BLASTing กับ QIIME-เข้ากันได้รุ่นฐาน Silva (Pruesse et al. 2007)PyNAST ถูกเลือกให้เป็นอัลกอริทึมการจัดตำแหน่งกับการฐานข้อมูล Silva (Caporaso et al. 2010a) ชุมชนเชื้อราองค์ประกอบที่อธิบายความสัมพันธ์หมายถึงลำดับกำหนด taxa ที่แตกต่างกันก่อนที่จะคำนวณความหลากหลาย มีกระบวนการ resamplingทำงานที่ความลึกของลำดับ 285 ต่อตัวอย่างเพื่อกำจัดความโน้มเอียงในการเปรียบเทียบความหลากหลายทางชีวภาพเป็นสาเหตุลำดับเบสซึ่งร่ำรวยเชื้อรามีสาธิตใช้ OTU จะนับเฉพาะ 97% และดัชนีของศรัทธา phylodiversityมีคำนวณการเปรียบเทียบ phylodiversity Evenness ของชุมชนเชื้อราถูกประเมินโดยใช้ evenness ของซิมป์สันดัชนี มีคำนวณเมทริกซ์ UniFrac ถ่วงน้ำหนักเป็นการเบต้าหลากหลายวัดในชุมชนต่างตามระดับความสูง(Lozupone et al. 2007)2.4 วิเคราะห์ทางสถิติดำเนินการตรวจสอบวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของ spearmanความสัมพันธ์ระหว่างระดับความสูง ปัจจัย edaphic และค่าเฉลี่ยปีอุณหภูมิ (พรม) (Hijmans et al. 2005) Nonmetricหลายมาตราส่วนวิเคราะห์ (NMDS) ตามทำการถ่วงน้ำหนัก UniFrac ระยะทางเมตริกซ์เผยความแปรปรวนของชุมชนเชื้อราตามความสูงโดยใช้การสคริปต์ nmds.py ใน QIIME อุปกรณ์เชิงเส้น และกำลังสองได้ดำเนินการในโปรแกรม 18.0 การสำรวจรูปแบบของ altitudinalเชื้อราที่อุดมสมบูรณ์ และความหลากหลาย และที่สำคัญถูกตรวจสอบผ่านการวิเคราะห์ของต่าง (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) Distancebased การแบบจำลองเชิงเส้นตัวแปรพหุ (DistLM) ทำให้ประเมินผลกระทบของปัจจัยแวดล้อมที่แตกต่างกันในเชื้อรารูปแบบกระจาย (2001 แอนเดอร์สัน) ใช้แบบมังสวิรัติแพ็คเกจ (Oksanen et al. 2007) ใน R (R Core ทีม. 2013)การวิเคราะห์เครือข่ายตามเอกลักษณ์ OTU 97% ถูกดำเนินการใน CoNet (Faust et al. 2012) สำรวจการเชื่อมโยงระหว่าง taxa เชื้อราต่าง ๆ มีดำเนินการขั้นตอนการกรองล่วงหน้าเพื่อแยก OTUs มีน้อยกว่า 10

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.2 การวิเคราะห์เชิงปริมาณ PCR และ barcoded pyrosequencing
ของชุมชนเชื้อราตรวจปริมาณ PCR ได้ดำเนินการกำหนดเป้าหมาย 18S โซมอลอาร์เอ็นเอ (rRNA) ยีนบน BIO-RAD IQ5 ความร้อนCycler (ห้องปฏิบัติการ Bio-Rad, Inc, CA, USA) เพื่อตรวจสอบความอุดมสมบูรณ์ของเชื้อรา. คู่ไพรเมอร์ NS1 (GTAGTCATATGC TTGTCTC) และความสนุก (ATTCCCCGTTACCCGTTG) ถูกนำมาใช้ในปริมาณของยีน18S rRNA นี้ (พฤษภาคม et al. 2001) 25 ไมโครลิตรผสมปฏิกิริยา PCR ที่มีอยู่ 12.5 ไมโครลิตรพรีมิกซ์อดีตTaqTM (Takara เทคโนโลยีชีวภาพต้าเหลียน, จีน) ดีเอ็นเอแม่แบบ 1 ไมโครลิตร 2.5 ไมโครลิตรของแต่ละไพรเมอร์ (10 ไมครอน) และ6.5 ไมโครลิตรฆ่าเชื้อ H2O. คู่ไพรเมอร์ EF4 (GGAAGGGRTGTATTTATTAG) และ FUN5 (GTAAAAGTCCTGGTTCCCC) กำหนดเป้าหมาย 18S ยีน rRNA ถูกใช้ใน barcoded pyrosequencing (Smit et al. 1999) ไพรเมอร์คีย์ (CGTATCGCCTCCCTCGCGCC ATCAG) และไพรเมอร์ B-Key (CTATGCGCCTTGCCAGCC CGCTCAG) ตามลำดับมีการเชื่อมโยงไปที่ปลาย 5 'ของไพรเมอร์ไปข้างหน้าและย้อนกลับเป็นอะแดปเตอร์ ระหว่างไปข้างหน้าไพรเมอร์และรองพื้น A-Key ซึ่งเป็นลำดับ MID 10 bp ถูกเพิ่มเข้ามาสำหรับการระบุบาร์โค้ด 25 ไมโครลิตรปฏิกิริยา PCR ระบบที่มีอยู่ 12.5 ไมโครลิตรพรีมิกซ์ Ex Taq ™เวอร์ชั่น 2.0 (Takara เทคโนโลยีชีวภาพ) 2 ดีเอ็นเอแม่แบบไมโครลิตร (1-10 นาโนกรัม) 1 ไมโครลิตรของแต่ละไพรเมอร์(10 ไมครอน) และ 8.5 ไมโครลิตร sterilizedH2O ผลลัพธ์amplicons PCR บริสุทธิ์ที่มีตัวช่วยสร้างเอเจลและPCR Clean-Up ระบบ (Progema คอร์ปอเรชั่น Madison, USA) ตามคำแนะนำของผู้ผลิต บริสุทธิ์amplicons ถูกผสม equimolarly ในหลอด 2 มล. และติดใจใน454 GS FLX ไทเทเนียม pyrosequencer (Roche 454 วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต, ฟอร์ดสหรัฐอเมริกา). 2.3 pyrosequencing การประมวลผลข้อมูลการประมวลผลของลำดับดิบที่ได้รับผ่านhighthroughput pyrosequencing barcoded ได้รับการดำเนินการโดยใช้เจาะลึกลงไปในปริมาณจุลินทรีย์นิเวศวิทยา (QIIME) ท่อ (Caporaso et al. 2010b) อ่านที่มีคุณภาพที่มีคะแนนต่ำกว่า 20 ฐานที่ไม่ชัดเจนและไพรเมอร์ที่ไม่เหมาะสมถูกยกเลิกก่อนที่จะจัดกลุ่ม ไคมีร่าถูกตัดออกจากการแสดง identify_chimeric_seqs.py และ filter_fasta.py สคริปต์ภายใน QIIME ลำดับที่มีคุณภาพสูงผลถูกคลัสเตอร์แล้วเป็นหน่วยจัดหมวดหมู่ในการดำเนินงาน (Otus) ที่คล้ายคลึงกัน 97% โดยใช้ UPARSE (เอ็ดการ์ 2013) การจัดหมวดหมู่การจัดหมวดหมู่ของลำดับตัวแทนจากแต่ละOTU ได้ดำเนินการโดยการระเบิดกับ QIIME เข้ากันได้กับรุ่นของฐานข้อมูลซิลวา(Pruesse et al. 2007). PyNAST รับเลือกให้เป็นขั้นตอนวิธีการจัดตำแหน่งกับฐานข้อมูลของซิลวา(Caporaso et al. 2010a) ชุมชนเชื้อราองค์ประกอบถูกอธิบายโดยหมายถึงความอุดมสมบูรณ์ของลำดับที่กำหนดให้กับแท็กซ่าที่แตกต่างกัน. ก่อนที่จะคำนวณความหลากหลายขั้นตอนการ resampling ได้ทำงานอยู่ที่ระดับความลึก285 ลำดับต่อตัวอย่างเพื่อขจัดอคติในการเปรียบเทียบความหลากหลายเป็นที่เกิดจากการเรียงลำดับไม่สม่ำเสมอ. ความร่ำรวยเชื้อราเป็น แสดงให้เห็นถึงการใช้ OTU นับที่คล้ายคลึงกัน 97% และดัชนี phylodiversity ศรัทธาที่คำนวณได้เพื่อเปรียบเทียบphylodiversity สมดุลของชุมชนของเชื้อราได้รับการประเมินโดยใช้สมดุลของซิมป์สันดัชนี เมทริกซ์ถ่วงน้ำหนัก UniFrac ที่คำนวณได้เป็นตัวชี้วัดความหลากหลายเบต้าในแปรปรวนชุมชนตามระดับความสูง(Lozupone et al. 2007). 2.4 การวิเคราะห์สถิติการวิเคราะห์ความสัมพันธ์สเปียร์แมนได้ดำเนินการเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างความสูงปัจจัยทางดินและหมายถึงปีอุณหภูมิ(MAT) ( Hijmans et al. 2005) Nonmetric ปรับหลายมิติ (NMDS) การวิเคราะห์บนพื้นฐานของการถ่วงน้ำหนักUniFrac เมทริกซ์ระยะทางที่ได้ดำเนินการในการค้นพบความแปรปรวนของชุมชนเชื้อราตามระดับความสูงโดยใช้สคริปต์nmds.py ใน QIIME เชิงเส้นและสมการกำลังสองอุปกรณ์ได้รับการดำเนินการในโปรแกรม SPSS 18.0 ในการสำรวจรูปแบบความสูงของความอุดมสมบูรณ์และความหลากหลายของเชื้อราและความสำคัญได้รับการตรวจสอบผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวน(ANOVA) distancebased แบบจำลองเชิงเส้นหลายตัวแปร (DistLM) ได้ดำเนินการประเมินผลกระทบของปัจจัยแวดล้อมที่แตกต่างกันเชื้อรารูปแบบการกระจาย(แอนเดอ 2001) โดยใช้มังสวิรัติแพคเกจ(Oksanen et al. 2007) ในการวิจัย (R แกนทีม. 2013). การวิเคราะห์เครือข่าย ขึ้นอยู่กับตัวตน OTU 97% ได้รับการดำเนินการในCONET (เฟาสต์ et al. 2012) ในการสำรวจการเชื่อมโยงในกลุ่มแท็กซ่าเชื้อราที่แตกต่างกัน ขั้นตอนการกรองที่ได้ดำเนินการล่วงหน้าที่จะไม่รวม Otus ที่มีน้อยกว่า 10

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.2 การวิเคราะห์เชิงปริมาณและเทคนิคไพโรซีเควนซิงบรรณานุกรม
ที่มีปริมาณ PCR คือการใช้ชุมชน

เป้าหมายพบยีนไรโบโซมอล อาร์เอ็นเอ ( rRNA ) ใน iq5 Thermal cycler Bio-rad
( ไบโอ ราด Laboratories , Inc , CA , USA ) หา
ความอุดมสมบูรณ์รา 1 คู่ไพรเมอร์ ( gtagtcatatgc
ttgtctc ) และสนุกสนาน ( attccccgttacccgttg ) คือ
ใช้ในปริมาณของยีน 18S rRNA ( อาจ et al .
2001 ) 25 - μ L เพื่อตรวจหาส่วนผสมที่มีอยู่ 12.5 μ L
รวมอดีต taqtm ( Takara เทคโนโลยีชีวภาพ Dalian , จีน ) ,
1 L μดีเอ็นเอแม่แบบ , 2.5 ลิตรละμรองพื้น ( 10 μ m ) และ
6.5 μฉันฆ่าเชื้อ h2o
ไพรเมอร์คู่ ef4 ( ggaagggrtgtatttattag )
fun5 ( และ gtaaaagtcctggttcccc 18S rRNA ยีนเป้าหมาย
) ถูกใช้ในบรรณานุกรมไพโรซีเควนซิง ( SMIT
et al . 1999 ) รองพื้น a-key ( cgtatcgcctccctcgcgcc
atcag ) และไพรเมอร์ b-key ( ctatgcgccttgccagcc
cgctcag ) ตามลำดับที่เชื่อมโยงกับปลาย 5 ’
ไปข้างหน้าและย้อนกลับ ไพรเมอร์เป็นอะแดปเตอร์ ฝาก primer forward
( the primer a-key สามารถผมสายเคเบิลความพยายาม bp mid sequence
เขาไม่ใช่ฉัน for ขนมหวาน barcode . 25 - μ L เพื่อตรวจหา
ระบบที่มีอยู่μผมใช้แท็ก™ 12.5 EX รุ่น 2.0
( Takara เทคโนโลยีชีวภาพ ) 2 μ L ดีเอ็นเอแม่แบบ ( 1 – 10 ng l )
1 μของแต่ละสี ( 10 μ m ) และ 8.5 μผม sterilizedh2o . amplicons PCR ซึ่งได้ทำให้บริสุทธิ์ด้วยตัว SV

) เจลทำความสะอาดระบบ ( progema Corporation , Madison ,
USA ) ทำตามคำแนะนำของผู้ผลิต
amplicons บริสุทธิ์ผสม equimolarly ใน 2-ml หลอดและลำดับ
บน 454 GS flx ไทเทเนียมไพโรซีเควนเซอร์ ( โรช
454 ชีวิตวิทยาศาสตร์ แบรนฟอร์ด สหรัฐอเมริกา )
23 การประมวลผลข้อมูลการประมวลผลของไพโรซีเควนซิง
ดิบลำดับผ่าน highthroughput

บรรณานุกรมไพโรซีเควนซิงได้ดําเนินการโดยใช้ปริมาณข้อมูลเชิงลึกในนิเวศวิทยาจุลินทรีย์ ( qiime )
2 ( caporaso et al . 2010b ) . อ่านด้วยคะแนนคุณภาพ
ต่ำกว่า 20 ฐานไม่ชัดเจนและไม่เหมาะสมเป็นไพรเมอร์
ทิ้งก่อนแบ่งกลุ่มข้อมูล ไคเมร่าถูกคัดออกโดย
การแสดงและ identify_chimeric_seqs.py filter_fasta สคริปต์ PY
ภายใน qiime . ซึ่งมีลำดับ
แล้วเป็นกลุ่มเป็นหน่วยปฏิบัติการ ( ในการศึกษา ) ที่ใช้ uparse
ความเหมือน 97% ( Edgar 2013 ) มือ
classification sequences from เฮ้ย
otu was 4 blasting เฉพาะ the qiime compatible
รุ่นของฐานข้อมูล ซิลวา ( pruesse et al . 2007 ) .
pynast ถูกเลือกเป็นแนวอัลกอริทึมกับฐานข้อมูล
Silva ( caporaso et al . 2010a ) composition community
ดีเยี่ยมเขา described by the รายการ
abundance เนื้อที่ของ sequences assigned to ห้อง taxa .
before calculation diversity กับ resampling procedure was
employed at a กล่องดำของ 285 sequences per ไม่ eliminate
the อัสลาน ! diversity เสด็จ as caused by unevenly sequencing .
. . was การพยาบาล the otu
counts at และนํ้า % ระบายสี , ( faith 's index phylodiversity
was calculated to มากๆ the phylodiversity . สมดุลของชุมชนถูกประเมินโดยใช้เชื้อรา

ซิมป์สัน ดักแด้ ดัชนี เมทริกซ์ unifrac คำนวณเป็น
ถัวเบต้าเมตริกในชุมชนตามความหลากหลายความระดับความสูง
( lozupone et al . 2007 ) .
analysis สก์เท่านั้นเอง . analysis
สะอาดหาง 's was performed to examine
the relationships among ย่า factors edaphic , ( รายการ
temperature ดิฉันใช้ mat ) ( hijmans et al . 2005 ) nonmetric
multidimensional scaling ( nmds ) การวิเคราะห์ตาม
เมทริกซ์ระยะทาง unifrac ได้ค้นพบ
ถัวความแปรปรวนของเชื้อราที่ชุมชนตามระดับความสูงด้วย
nmds.py สคริปต์ใน qiime . เชิงเส้นและอุปกรณ์แสดงในรูปกำลังสองได้
18.0 เพื่อสำรวจรูปแบบของเชื้อรา altitudinal
ความอุดมสมบูรณ์และความหลากหลายและความสำคัญตรวจสอบ
ผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) เป็น distancebased
หลายตัวแปรเชิงเส้นแบบ (

distlm ) กำหนดศึกษาผลของปัจจัยสิ่งแวดล้อมต่าง ๆ ในรูปแบบการกระจายของเชื้อรา
( แอนเดอร์สัน 2001 ) โดยใช้มังสวิรัติ
แพคเกจ ( oksanen et al . 2007 ) R ( ทีมงานหลัก R . 2013 .
เครือข่ายการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับ 97% otu เอกลักษณ์คือ
ดำเนินการใน conet ( เฟาสต์ et al . 2012 ) เพื่อศึกษาความเชื่อมโยงระหว่างเชื้อรา
แตกต่างกันและ . การกรองขั้นตอนการปฏิบัติ
ล่วงหน้าเพื่อยกเว้นในน้อยกว่า 10