海量文献不知道该如何选择？
众多的关键词，乱花渐欲迷人眼？
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今天小编为大家推荐如下文章，包含了众多可引用的亮点，无论是实验设计、研究方法、数据分析、还是结果呈现，都清晰明了，详实有用。接下来，为大家逐一分析，将文中可引用的内容整合出来，以便参考。
使用特定的引物（341F：5′-CCTAYGGGRBGCASCAG-3′，806R: 5′-GGACTACNNGGGTATCTAAT-3′）对16S rRNA基因的V3和V4区域扩增，扩增过程中使用6bp条形码，以便后续区分不同样本的序列。这对引物组合（341F-806R）在针对特定微生物群落研究中具有良好的通用性和特异性，如果在研究类似的微生物群落结构时，可以直接使用此对引物。
移除低质量reads后，剩余的paired-end reads使用FLASH工具进行合并。接着，进一步筛选序列以去除嵌合体和重复序列。使用QIIME 2中的DADA2软件100%降噪处理，获得物种组成的ASV特征表，最后使用naive Bayes classifier将ASV与SILVA v.138数据库进行分类学分配。首先使用Fastp对宏基因组数据进行质量控制，以修剪接头序列。然后，使用 BWA-MEM去除宿主牛、饲料中的植物序列，以及人类的序列，饲料中植物的参考基因组包括小麦、苜蓿、水稻、玉米以及大豆，从而有效降低背景干扰，提高数据的准确性和针对性，为微生态研究的数据预处理提供了很好的范例。采用 MEGAHIT进行宏基因组组装。
宏基因组组装获得的contigs通过MaxBin、MetaBAT2和CONCOCT三种不同方法进行binning，并使用 metaWRAP的bin refinement模块对获得的基因组进行整合。
使用CheckM对Prokaryotic metagenome - assembled genomes（MAGs）进行完整性和污染评估，筛选完整性>50% 且污染<10%的MAGs，并使用dRep进行去重（阈值为99% ANI），获得非冗余MAGs；将其中完整性>80%且污染<10% 的1374个MAGs定义为高质量MAGs，并通过Prokka预测基因。上一步获得的高质量MAGs均使用GTDB-Tk根据基因组分类数据库进行分类注释，使用PhyloPhlAn构建了一个最大似然的MAGs系统发育树，并通过iTol进行可视化。每个MAGs通过dbCAN2 注释碳水化合物活性酶（CAZyme），通过HMMER预测dockerin结构域；假定含有任何能够降解木质纤维素的CAZyme家族的基因组被识别为潜在的木质纤维素降解微生物群（LMs）；使用 PULpy预测多糖利用位点（PUL）；最后，获得的1353个LM-MAG被用作基因组数据库，以通过CoverM对来自12头奶牛反刍室和18个纤维附着型反刍室的宏基因组样本进行分配，并通过TPM来量化这些样本中每个基因组的丰度水平。采用 t 检验比较CON组和HG组在DM、NDF和ADF上的消化率；基于 Bray - Curtis距离的主坐标分析（PCoA）来识别两个组在ASV水平上的差异，并使用R的vegan包进行9999次置换的ANOSIM 检验；使用R包indicspecies和edgeR分析了CON组和HG组在8个时间点之间ASV的变化加权相关网络分析（WGCNA）用于构建基于显著变化丰度的ASV的共现模块。共发1353个高质量MAGs参与木质纤维素降解，包含23个门，其中 Bacteroidota、Firmicutes_A 等门占比较大，基因数量与基因组大小呈强正相关。![]()
图1 木质纤维素降解微生物组（LMs）的组成与酶基因分布在纤维素降解方面，Fibrobacter和Ruminococcus菌通过多种酶协同作用攻击纤维素纤维，且部分酶含CBM结构域；在半纤维素降解方面，Prevotella 和Cryptobacteroides通过PULs来处理半纤维素的主链和侧链。![]()
图2 参与木质纤维素降解的主要酶家族及来源微生物弦图高谷物饮食影响微生物群落和酶丰度，在纤维素降解中，Ruminococcus 和Hallerella丰度增加，Prevotella ruminicola等丰度降低；在半纤维素降解中，多种脱支酶和外切木聚糖酶丰度下降，主要归因于Prevotella丰度降低；木质素降解相关酶无显著变化。![]()
图3 HG组相比CON组瘤胃微生物群木质纤维素降解潜力的变化高谷物饮食降低了木质纤维素的降解，主要影响半纤维素降解，降低了中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）和半纤维素的表观消化率，且在瘤胃孵化初期影响半纤维素降解，扰乱微生物定植模式，降低微生物多样性。![]()
图4 高谷物饮食干预下瘤胃木质纤维素降解关键阶段剖析
这么优秀的文章如何引用呢？
Lin L, Ma H, Zhang J, Yang H, Zhang J, et al. 2024. Lignocellulolytic microbiomes orchestrating degradation cascades in the rumen of dairy cattle and their diet-influenced key degradation phases. Animal Advances 1: e002 doi: 10.48130/animadv-0024-0002
https://www.maxapress.com/article/doi/10.48130/animadv-0024-0002
南京农业大学与Maxim Academic Press合作出版，致力于传递动物科学领域的前沿发现和进展，专题包括：www.maxapress.com/animadv![]()
