Predictive functional profiling of microbial communities in fermentative hydrogen production system using PICRUSt

小桶 发酵 代谢途径 化学 微生物代谢 新陈代谢 生物化学 次生代谢 生物 食品科学 细菌 基因 生物合成 遗传学 基因表达 转录组
作者
Yanan Yin,Jianlong Wang
出处
期刊:International Journal of Hydrogen Energy [Elsevier BV]
卷期号:46 (5): 3716-3725 被引量:97
标识
DOI:10.1016/j.ijhydene.2020.10.246
摘要

Abstract PICRUSt (phylogenetic investigation of communities by reconstruction of unobserved states) is based on 16S rRNA sequencing data, which can analyze the microbial functions in fermentation system. In this study, PICRUSt was adopted to figure out the direct evidence of functions of the microbial community in biohydrogen production system. PICRUSt analysis demonstrated that metabolic flux shifted from acid-producing pathway to hydrogen-producing pathway, and the hydrogen-consuming homoacetogenic pathway was eliminated by ionizing radiation pretreatment at 5 kGy. KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) based functional genes analysis showed enriched energy metabolism and diminished homoaceto gene, which enhanced the hydrogen production. However, the diminished carbohydrate metabolism indicated that the pretreatment reduced the activity of microbial consortia to degrade various substrates. This study suggested that PICRUSt is an effective approach to analyze the functional profiling of microbial community in fermentative hydrogen production system.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
whl完成签到,获得积分10
1秒前
Duncan完成签到,获得积分10
2秒前
泡泡完成签到,获得积分10
3秒前
英俊的铭应助TE采纳,获得10
4秒前
莫琳完成签到 ,获得积分10
5秒前
优美巧曼完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
叶子666发布了新的文献求助10
7秒前
何曼慈应助ThreegoldHu采纳,获得10
8秒前
10秒前
dde发布了新的文献求助10
11秒前
复杂的夜香完成签到,获得积分10
13秒前
lan发布了新的文献求助10
15秒前
顾矜应助无聊的小蘑菇采纳,获得10
17秒前
19秒前
20秒前
丰富凡白完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
CJaiWendy发布了新的文献求助30
22秒前
77在七月发布了新的文献求助10
24秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
ww发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
Nole应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
何曼慈应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
lixinglei应助科研通管家采纳,获得20
25秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
dde应助科研通管家采纳,获得20
25秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
mufcyang发布了新的文献求助10
26秒前
26秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
26秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
26秒前
无聊的小蘑菇完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583552
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162285
关于积分的说明 19606612
捐赠科研通 7165597
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266296
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257764