Bewertung verschiedener Ansätze zur Überprüfung, ob mikrobielle Gemeinschaften die gleiche Struktur aufweisen

Da die Untersuchungen der mikrobiellen Ökologie von beschreibenden Charakterisierungen einer Gemeinschaft zu hypothesengestützten ökologischen Forschungen fortgeschritten sind, wurden eine Reihe verschiedener statistischer Techniken entwickelt, um die Struktur mikrobieler Gemeinschaften zu beschreiben und zu vergleichen. Bisher wurden diese Methoden nur anhand von 16S rRNA-Gen-Sequenzdaten evaluiert, die aus unvollständigen Charakterisierungen mikrobieller Gemeinschaften gewonnen wurden. In dieser Untersuchung wurden Simulationen entworfen, um die statistische Power verschiedener Methoden zu testen, um Gemeinschaften mit bekannten Mitgliedschaften und Strukturen zu unterscheiden. Diese Simulationen haben drei wichtige Ergebnisse enthüllt, die die Interpretation der Testergebnisse beeinflussen. Erstens vergleichen integral-LIBSHUFF, TreeClimber, UniFrac, die Analyse der molekularen Varianz (AMOVA) und die Homogenität der molekularen Varianz (HOMOVA) die Struktur von Gemeinschaften und nicht nur deren Mitgliedschaften. Zweitens ist integral-LIBSHUFF nicht in der Lage, Fälle zu erkennen, wenn eine Gemeinschaftsstruktur eine Teilmenge einer anderen ist. Drittens bestimmt AMOVA, ob die genetische Vielfalt innerhalb von zwei oder mehr Gemeinschaften größer ist als ihre kombinierte genetische Vielfalt, und HOMOVA bestimmt, ob die genetische Vielfalt in jeder Gemeinschaft signifikant unterschiedlich ist. Integral-LIBSHUFF, TreeClimber und UniFrac fassen diese und andere Faktoren bei ihrer Analyse zusammen, was es schwierig macht, die Natur der Unterschiede zu erkennen, die zwischen den Gemeinschaften festgestellt werden. Diese Ergebnisse zeigen, dass die aktuelle statistische Toolbox, wenn sie korrekt angewendet wird, die Fähigkeit hat, spezifische ökologische Fragen zu den Unterschieden zwischen mikrobiellen Gemeinschaften zu adressieren.