Využití metody MIS Sherlock pro charakterizaci druhové diverzity půdního bakteriálního společenstva

0040220 - BC 2007 RIV SK cze C - Conference Paper (international conference)
Petrásek, Jiří - Elhottová, Dana - Jirout, Jiří
Využití metody MIS Sherlock pro charakterizaci druhové diverzity půdního bakteriálního společenstva.
[Application of the MIS Sherlock method for strain diversity characterization of soil bacterial community.]
Život v pode 7. Bratislava: Československá spoločnosť mikrobiologická, 2006, s. 274-283. ISBN 80-223-2162-1.
[Život v pode /7./. Bratislava (SK), 24.01.2006-25.01.2006]
R&D Projects: GA ČR(CZ) GA526/04/0325; GA ČR(CZ) GA526/03/1259
Institutional research plan: CEZ:AV0Z60660521
Keywords : MIS Sherlock * soil bacteria * forest litter
Subject RIV: EH - Ecology, Behaviour

Půdní bakterie představují nejpočetnější složku edafonu. Identifikace a determinace neznámých mikroorganismů je důležitá pro pochopení funkce a vztahů v ekosystému. Dostupným systémem pro automatickou druhovou identifikaci mikroorganismů na základě analýzy mastných kyselin je MIS Sherlock (MIDI, Newark, DE, USA). Dominantní kmeny bakterií, vyizolované během terénního experimentu, byly identifikovány tímto systémem. Pomocí automatické identifikace systémem MIS Sherlock se podařilo určit 40% dominant do druhu. Dominanty bakterií, které nebyly automatickou identifikací určeny do druhu, byly dále determinovány pomocí klastrové analýzy (Dendrogram cluster analysis - DCA). Zpřesněnou determinací byla přiřazena druhová příslušnost 61% ze všech dominant. Takto upřesněná data umožní vyšší efektivitu následných statistických analýz, které se týkají druhové diverzity bakteriálního společenstva.

Soil bacteria represent the most numerous part of edaphon. Identification and determination of unknown microorganisms is very important to understand of their functions and interactions in the ecosystem. MIS Sherlock (MIDI), Newark, DE, USA) is system based on the fatty acids analysis and it is the most available system for automatic identification of microorganisms, to species level. Dominant bacterial strains, which had been isolated during the field trial, were identified with this system. Using the automatic identification of MIS Sherlock system, 40% of bacterial dominants were determined to a species level. The dominant strains, which had not been identified to the species level, were subsequently determined by the Dendrogram Cluster Analysis (DCA). The specified determination assigned the species classification to 61% of all dominants. These specified data enable the higher efficiency of the subsequent statistical analyses of species diversity of the soil bacterial community.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0134016