ГЕНОМНІ ПІДХОДИ ДО МОНІТОРИНГУ МІКРОБІОМІВ ВЕТЛЕНДІВ ТА ОЗЕР

Стефані КАСТРО-МАРКЕС; Валтер ВОЛФСБЕРГЕР; Кеннет ГІЛКЕРТ; Ярослава ГАСИНЕЦЬ; Роман КІШ; Михайло ВАКЕРИЧ; Владислав МІРУТЕНКО; Олексій КУРУЦА; Андрій ВОЩЕПИНЕЦЬ; Віолета МІРУТЕНКО; Вікторія СТАНИНЕЦЬ; Одрі Дж. МАДЖЕСКЕ; Віктор ТОВТ; Тарас ОЛЕКСИК

doi:10.32782/1998-6475.2026.60.6

Автор(и)

Стефані КАСТРО-МАРКЕС Оклендський університет https://orcid.org/0000-0002-9766-1299
Валтер ВОЛФСБЕРГЕР Оклендський університет https://orcid.org/0000-0003-0980-645X
Кеннет ГІЛКЕРТ Оклендський університет https://orcid.org/0000-0002-1530-0415
Ярослава ГАСИНЕЦЬ Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0003-4325-4695
Роман КІШ Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0002-7986-3372
Михайло ВАКЕРИЧ Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0002-3268-7797
Владислав МІРУТЕНКО Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0003-3845-5003
Олексій КУРУЦА Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0001-7020-7996
Андрій ВОЩЕПИНЕЦЬ Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0001-8307-781X
Віолета МІРУТЕНКО Ужгородський національний університет https://orcid.org/0000-0003-3845-5003
Вікторія СТАНИНЕЦЬ Ужгородський національний університет https://orcid.org/0009-0002-2670-1705
Одрі Дж. МАДЖЕСКЕ Оклендський університет https://orcid.org/0000-0002-2178-5869
Віктор ТОВТ Інститут лімнологічних досліджень Балатону HUN-REN https://orcid.org/0000-0002-6182-2759
Тарас ОЛЕКСИК Оклендський університет https://orcid.org/0000-0002-8148-3918

DOI:

https://doi.org/10.32782/1998-6475.2026.60.6

Ключові слова:

екологічна ДНК, прісні води, водно-болотні угіддя, бактеріопланктон, довгочитне секвенування, Oxford Nanopore, 16S рРНК, екологічний моніторинг, бази даних

Анотація

Екологічна метагеноміка змінює підходи до моніторингу водних об’єктів (озер, водосховищ, річок) і ветлендів шляхом прямого аналізу ДНК і РНК безпосередньо з води та донних відкладів. Мікроорганізми (в т.ч. бактерії, одноклітинні водорості, гриби) швидко реагують на екологічні, гідрологічні та лімнологічні зміни довкілля (швидкість течії, коливання рівня води, накопичення неорганічних і органічних речовин, температурні зсуви тощо), що дозволяє їм виступати індикаторами ранніх сигналів змін в екосистемі. Цей огляд присвячений практичним аспектам прісноводної метагеноміки бактеріопланктону, зокрема можливостям використання портативного нанопорового секвенування довгочитів (довгих рідів, long-read nanopore sequencing) для забезпечення моніторингу безпосередньо у польових умовах. У роботі узагальнено практичні варіанти моніторингу прісних водойм з акцентом на портативній технології секвенування Oxford Nanopore (ONT). Ця технологія дозволяє впроваджувати робочі процеси в режимі близькому до реального часу безпосередньо на місцях відбору проб, а також проводити повнорозмірне профілювання 16S рРНК для підвищення точності таксономічної ідентифікації. Порівняно дві взаємодоповнювальні стратегії: рутинне ампліконне профілювання, яке є дешевшим й зручним для частого відбору проб та шотґан-метагеноміку (shotgun-metagenomics) – дорожчий, але більш інформативний для функціональної інтерпретації метод. Прагматична модель моніторингу полягає у використанні ампліконів для базового спостереження та переході до шотґан (дробового, shotgun) або цільового функціонального аналізу, якщо проби відхиляються від базових показників. Інтерпретація структурована на трьох рівнях: (1) склад угруповання, (2) функціональний потенціал і (3) розуміння процесів та прогнозування. Варто наголосити, що надійність висновків залежить від плану-дизайну відбору проб, узгодженого із гідрологічною зв’язаністю і структурою оселищ, а також повторюваністю у просторі та часі. Оскільки 16S-таблиці зазвичай є композиційними (відносними), обговорюються статистичні практики, які зменшують ризик хибних сигналів (наприклад, уникнення рутинної розрідженості (рарефакції, rarefaction) та використання методів, що враховують композиційну природу даних, а також підкреслюється цінність додавання абсолютної шкали, де це можливо. Нарешті, на прикладі гідрологічного континуума на градації озеро-ветленд між оз. Балатон і прилеглим ветлендом Кіш-Балатон в Угорщині окреслено потенційні індикатори, які дозволяють відрізняти стабільний стан ядра мікробіому від локальних переходів та наведено короткий чек-лист звітування, що сприяє відтворюваності результатів та їх довготривалому повторному використанню.

Посилання

AFSHINNEKOO, E., MEYDAN, C., CHOWDHURY, S., JAROUDI, D., BOYER, C., BERNSTEIN, N., MARITZ, J. M., REEVES, D., GANDARA, J., CHHANGAWALA, S., AHSANUDDIN, S., SIMMONS, A., NESSEL, L., SUNDARESH, B., PEREIRA, E., JØRGENSEN, T. S., KOLOKOTRONIS, S.-O., KIRCHBERGER, N., GARCIA, I., … MASON, C. E. (2016) Geospatial resolution of human and bacterial diversity with city-scale metagenomics. Microbiome, 4, 24. https://doi.org/10.1186/s40168-016-0168-z

AMANN, R. I., LUDWIG, W., SCHLEIFER, K.-H. (1995) Phylogenetic identification and in situ detection of individual microbial cells without cultivation. Microbiological Reviews, 59(1), 143–169. https://doi.org/10.1128/mr.59.1.143-169.1995

ANDERSON, M. J. (2001) A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology, 26(1), 32–46. https://doi.org/10.1111/j.1442-9993.2001.01070.pp.x

BENJAMINI, Y., HOCHBERG, Y. (1995) Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 57, 289-300. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x

BOLYEN, E., RIDEOUT, J. R., DILLON, M. R., BOKULICH, N. A., ABNET, C. C., AL-GHALITH, G. A., ALEXANDER, H., ALM, E. J., ARUMUGAM, M., ASNICAR, F., BAI, Y., BISANZ, J. E., BITTINGER, K., BREJNROD, A., BRISLAWN, C. J., BROWN, C. T., CALLAHAN, B. J., CARABALLO-RODRÍGUEZ, A. M., CHASE, J., … CAPORASO, J. G. (2019) Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nature Biotechnology, 37(8), 852–857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9

BRAY, J. R., CURTIS, J. T. (1957) An ordination of the upland forest communities of southern Wisconsin. Ecological Monographs, 27(4), 325–349. https://doi.org/10.2307/1942268

BYAPPANAHALLI, M. N., NEVERS, M. B., KORAJKIC, A., WHITMAN, R. L. (2021) Influence of filter pore size on bacterial communities in Lake Michigan coastal waters. Frontiers in Microbiology, 12, 665664. https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.665664

CALLAHAN, B. J., MCMURDIE, P. J., ROSEN, M. J., HAN, A. W., JOHNSON, A. J. A., HOLMES, S. P. (2016) DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nature Methods, 13(7), 581–583. https://doi.org/10.1038/nmeth.3869

CAPORASO, J. G., LAUBER, C. L., WALTERS, W. A., BERG-LYONS, D., LOZUPONE, C. A., TURNBAUGH, P. J., FIERER, N., KNIGHT, R. (2011) Global patterns of 16S rRNA diversity at a depth of millions of sequences per sample. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108 (Supplement 1), 4516–4522. https://doi.org/10.1073/pnas.1000080107

CASTRO-MARQUEZ, S. O., TÓTH, V. R., KOLCHANOVA, S., WOLFSBERGER, W. W., OLEKSYK, T. K. (2025) A long-read sequencing approach to high-resolution profiling of bacterioplankton diversity in a shallow freshwater lake. Scientific Reports, 15, 96558. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96558-7

CASTRO-WALLACE, S. L., CHIU, C. Y., JOHN, K. K., STAHL, S. E., RUBINS, K. H., MCINTYRE, A. B. R., … BURTON, A. S. (2017) Nanopore DNA sequencing and genome assembly on the International Space Station. Scientific Reports, 7, 18022. https://doi.org/10.1038/s41598-017-18364-0

DI TOMMASO, P., CHATZOU, M., FLODEN, E. W., BARJA, P. P., PALUMBO, E., NOTREDAME, C. (2017) Nextflow enables reproducible computational workflows. Nature Biotechnology, 35(4), 316–319. https://doi.org/10.1038/nbt.3820

DOUGLAS, G. M., MAFFEI, V. J., ZANEVELD, J. R., YURGEL, S. N., BROWN, J. R., TAYLOR, C. M., … LANGILLE, M. G. I. (2020) PICRUSt2 for prediction of metagenome functions. Nature Biotechnology, 38(6), 685–688. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0548-6

EWELS, P. A., PELTZER, A., FILLINGER, S., PATEL, H., ALNEBERG, J., WILM, A., GARCIA, M. U., DI TOMMASO, P., NAHNSEN, S. (2020) The nf-core framework for community-curated bioinformatics pipelines. Nature Biotechnology, 38(3), 276–278. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0439-x

FAITH, D. P. (1992) Conservation evaluation and phylogenetic diversity. Biological Conservation, 61(1), 1–10. https://doi.org/10.1016/0006-3207(92)91201-3

FARKAS, M., SZOBOSZLAY, S., VÖRÖS, L., LOVÁSZ, Z., MÉHES, N., MÁTYÁS, K., … KRISZT, B. (2022) Bacterial community dynamics along a river– wetland–lake system. Water, 14(21), 3519. https://doi.org/10.3390/w14213519

FAUST, K., LAHTI, L., GONZE, D., DE VOS, W. M., RAES, J. (2015) Metagenomics meets time series analysis: Unraveling microbial community dynamics. Current Opinion in Microbiology, 25, 56–66. https://doi.org/10.1016/j.mib.2015.04.004

FERNANDES, A. D., REID, J. N., MACKLAIM, J. M., MCMURROUGH, T. A., EDGELL, D. R., GLOOR, G. B. (2014) Unifying the analysis of high-throughput sequencing datasets: Characterizing RNA-seq, 16S rRNA gene sequencing and selective growth experiments by compositional data analysis. Microbiome, 2, 15. https://doi.org/10.1186/2049-2618-2-15

GLOOR, G. B., MACKLAIM, J. M., PAWLOWSKY-GLAHN, V., EGOZCUE, J. J. (2017) Microbiome datasets are compositional: And this is not optional. Frontiers in Microbiology, 8, 2224. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.02224

GOLDBERG, C. S., TURNER, C. R., DEINER, K., KLYMUS, K. E., THOMSEN, P. F., MURPHY, M. A., SPEAR, S. F., MCKEE, A., OYLER-MCCANCE, S. J., CORNMAN, R. S., LARAMIE, M. B., MAHON, A. R., LANCE, R. F., PILLIOD, D. S., STRICKLER, K. M., WAITS, L. P., FREMIER, A. K., TAKAHARA, T., HERDER, J. E., TABERLET, P. (2016) Critical considerations for the application of environmental DNA methods to detect aquatic species. Methods in Ecology and Evolution, 7(11), 1299–1307. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12595

GRÜNING, B., DALE, R., SJÖDIN, A., CHAPMAN, B. A., ROWE, J., TOMKINS-TINCH, C. H., VALIERIS, R., KÖSTER, J. (2018) Bioconda: Sustainable and comprehensive software distribution for the life sciences. Nature Methods, 15(7), 475–476. https://doi.org/10.1038/s41592-018-0046-7

HAMILTON, D. P., CAREY, C. C., ARVOLA, L., ARZBERGER, P., BREWER, C., COLE, J. J., GAISER, E., HANSON, P. C., IBELINGS, B. W., JENNINGS, E., KRATZ, T. K., LIN, F.-P., MCBRIDE, C. G., DE EYTO, E., WEATHERS, K. C. (2015) A Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON) for synthesising high-frequency sensor data for validation of deterministic ecological models. Inland Waters, 5(1), 49–56. https://doi.org/10.5268/IW-5.1.566

HAN, Y., HE, J., LI, M., PENG, Y., JIANG, H., ZHAO, J., LI, Y., DENG, F. (2024) Unlocking the potential of metagenomics with the PacBio high-fidelity sequencing technology. Microorganisms, 12(12), 2482. https://doi.org/10.3390/microorganisms12122482

HATVANI, I. G., KOVÁCS, J., SZÉKELY KOVÁCS, I., JAKUSCH, P., KORPONAI, J. (2011) Analysis of long-term water quality changes in the Kis-Balaton Water Protection System with time series-, cluster analysis and Wilks’ lambda distribution. Ecological Engineering, 37(4), 629–635. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2010.12.028

HATVANI, I. G., DE BARROS, V. D., TANOS, P., KOVÁCS, J., SZÉKELY KOVÁCS, I., CLEMENT, A. (2020) Spatiotemporal changes and drivers of trophic status over three decades in the largest shallow lake in Central Europe, Lake Balaton. Ecological Engineering, 151, 105861. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2020.105861

HUGENHOLTZ, P., GOEBEL, B. M., PACE, N. R. (1998) Impact of culture-independent studies on the emerging phylogenetic view of bacterial diversity. Journal of Bacteriology, 180(18), 4765–4774. https://doi.org/10.1128/JB.180.18.4765-4774.1998

ISTVÁNOVICS, V., CLEMENT, A., SOMLYÓDY, L., SPECZIÁR, A., G.-TÓTH, L., PADISÁK, J. (2007) Updating water quality targets for shallow Lake Balaton (Hungary), recovering from eutrophication. In B. Qin, Z. Liu, & K. Havens (Eds.), Eutrophication of Shallow Lakes with Special Reference to Lake Taihu, China. Springer. pp. 305–318. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6158-5_31

J. CRAIG VENTER INSTITUTE (2004) Global Ocean Sampling Expedition (GOS). https://www.jcvi.org/research/gos

JOHNSON, J. S., SPAKOWICZ, D. J., HONG, B.-Y., PETERSEN, L. M., DEMKOWICZ, P., CHEN, L., … WEINSTOCK, G. M. (2019) Evaluation of 16S rRNA gene sequencing for species and strain-level microbiome analysis. Nature Communications, 10, 5029. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13036-1

JOHNSON, S. S., ZAIKOVA, E., GOERLITZ, D. S., BAI, Y., TIGHE, S. W. (2017) Real-time DNA sequencing in the Antarctic Dry Valleys using the Oxford Nanopore sequencer. Journal of Biomolecular Techniques, 28(1), 2–7. https://doi.org/10.7171/jbt.17-2801-009

KIM, D., SONG, L., BREITWIESER, F. P., SALZBERG, S. L. (2016) Centrifuge: Rapid and sensitive classification of metagenomic sequences. Genome Research, 26(12), 1721–1729. https://doi.org/10.1101/gr.210641.116

KIM, M., PONGPANICH, M., PORNTAVEETUS, T. (2024) Unraveling metagenomics through long-read sequencing: A comprehensive review. Journal of Translational Medicine, 22, 111. https://doi.org/10.1186/s12967-024-04917-1

KNIGHT, R., JANSSON, J., FIELD, D., FIERER, N., DESAI, N., FUHRMAN, J. A., … GILBERT, J. A. (2012) Unlocking the potential of metagenomics through replicated experimental design. Nature Biotechnology, 30(6), 513–520. https://doi.org/10.1038/nbt.2235

KOPF, A., BICAK, M., KOTTMANN, R., SCHNETZER, J., KOSTADINOV, I., LEHMANN, K., … GLÖCKNER, F. O. (2015) The Ocean Sampling Day Consortium. Standards in Genomic Sciences, 10, 27. https://doi.org/10.1186/s13742-015-0066-5

KOVÁCS, J., NAGY, M., CZAUNER, B., SZÉKELY KOVÁCS, I., BORSODI, A. K., HATVANI, I. G. (2012) Delimiting sub-areas in water bodies using multivariate data analysis on the example of Lake Balaton (W Hungary). Journal of Environmental Management, 110, 151–158. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2012.06.002

KÖSTER, J., RAHMANN, S. (2012) Snakemake – A scalable bioinformatics workflow engine. Bioinformatics, 28(19), 2520–2522. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts480

LANGILLE, M. G. I., ZANEVELD, J., CAPORASO, J. G., MCDONALD, D., KNIGHTS, D., REYES, J. A., … BEIKO, R. G. (2013) Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences. Nature Biotechnology, 31(9), 814–821. https://doi.org/10.1038/nbt.2676

LI, H. (2018) Minimap2: Pairwise alignment for nucleotide sequences. Bioinformatics, 34(18), 3094–3100. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty191

LIN, X., WARING, K., GHEZZI, H., TROPINI, C., TYSON, J., ZIELS, R. M. (2024) High accuracy meets high throughput for near full-length 16S ribosomal RNA amplicon sequencing on the Nanopore platform. PNAS Nexus, 3(10), pgae411. https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae411

LINZ, A. M., AYLWARD, F. O., BERTILSSON, S., MCMAHON, K. D. (2020) Time-series metatranscriptomes reveal conserved patterns between phototrophic and heterotrophic microbes in diverse freshwater systems. Limnology and Oceanography, 65(8), 1767–1783. https://doi.org/10.1002/lno.11306

LOZUPONE, C., KNIGHT, R. (2005) UniFrac: A new phylogenetic method for comparing microbial communities. Applied and Environmental Microbiology, 71(12), 8228–8235. https://doi.org/10.1128/AEM.71.12.8228-8235.2005

MANDAL, S., VAN TREUREN, W., WHITE, R. A., EGGESBØ, M., KNIGHT, R., PEDDADA, S. D. (2015) Analysis of composition of microbiomes: A novel method for studying microbial composition. Microbial Ecology in Health and Disease, 26, 27663. https://doi.org/10.3402/mehd.v26.27663

MARRONE, B. L., BANERJEE, S., TALAPATRA, A., GONZALEZ-ESQUER, C. R., PILANIA, G. (2023) Toward a predictive understanding of cyanobacterial harmful algal blooms through AI integration of physical, chemical, and biological data. ACS ES&T Water, 4, 844–858. https://doi.org/10.1021/acsestwater.3c00369

McMURDIE, P. J., HOLMES, S. (2014) Waste not, want not: Why rarefying microbiome data is inadmissible. PLOS Computational Biology, 10(4), e1003531. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003531

MENEGON, M., CANTALONI, C., RODRIGUEZ-PRIETO, A., CENTOMO, C., ABDELFATTAH, A., ROSSATO, M., … DELLEDONNE, M. (2017) On site DNA barcoding by nanopore sequencing. PLOS ONE, 12(10), e0184741. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0184741

NATIONAL ECOLOGICAL OBSERVATORY NETWORK (NEON) (2024) Microbial community sampling protocol (NEON.DOC.015675). Available at: https://www.neonscience.org/

NEARING, J. T., DOUGLAS, G. M., HAYES, M. G., MACDONALD, J., DESAI, D. K., ALLWARD, N., … LANGILLE, M. G. I. (2022) Microbiome differential abundance methods produce different results across 38 datasets. Nature Communications, 13, 342. https://doi.org/10.1038/s41467-022-28034-z

NEWTON, R. J., JONES, S. E., EILER, A., MCMAHON, K. D., BERTILSSON, S. (2011) A guide to the natural history of freshwater lake bacteria. Microbiology and Molecular Biology Reviews, 75(1), 14–49. https://doi.org/10.1128/MMBR.00028-10

OLEKSYK, T. Kh., WOLFSBERGER, V. V., SHCHUBELKA, Kh. M., HASYNETS, Y. S., KISH, R. Y., VAKERYCH, M. M., MIRUTENKO, V. S., HUKLYVSKA, A. V., KURUTSA, O. S., DUBIV, O. V., SHYLOVA, N. O., KEDYK, H. V., SHTEFANIAK, I. I. (2025) Khab na kordoni: UzhNU yak tsentr bioinformatyky ta henomiky v umovakh viiny. Proceedings of the 79th Conference of professors and lecturers of UzhNU, Seriia Biolohiia, Tom I. 27.02.2025, Uzhhorod, Vydavnytstvo UzhNU «Hoverla», p. 19. (in Ukrainian)

PACE, N. R. (1997) A molecular view of microbial diversity and the biosphere. Science, 276(5313), 734–740. https://doi.org/10.1126/science.276.5313.734

QUAST, C., PRUESSE, E., YILMAZ, P., GERKEN, J., SCHWEER, T., YARZA, P., … GLÖCKNER, F. O. (2013) The SILVA ribosomal RNA gene database project: Improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Research, 41(D1), D590–D596. https://doi.org/10.1093/nar/gks1219

QUICK, J., LOMAN, N. J., DURAFFOUR, S., SIMPSON, J. T., SEVERI, E., COWLEY, L., … CARROLL, M. W. (2016) Real-time, portable genome sequencing for Ebola surveillance. Nature, 530(7589), 228–232. https://doi.org/10.1038/nature16996

QUINCE, C., WALKER, A. W., SIMPSON, J. T., LOMAN, N. J., SEGATA, N. (2017) Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nature Biotechnology, 35(9), 833–844. https://doi.org/10.1038/nbt.3935

QUINN, T. P., ERB, I., GLOOR, G. B., NOTREDAME, C., RICHARDSON, M. F., CROWLEY, T. M. (2019) A field guide for the compositional analysis of any-omics data. GigaScience, 8(9), giz107. https://doi.org/10.1093/gigascience/giz107

RUSCH, D. B., HALPERN, A. L., SUTTON, G., HEIDELBERG, K. B., WILLIAMSON, S., YOOSEPH, S., … VENTER, J. C. (2007) The Sorcerer II Global Ocean Sampling expedition: Northwest Atlantic through Eastern Tropical Pacific. PLOS Biology, 5(3), e77. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0050077

SCHRADER, C., SCHIELKE, A., ELLERBROEK, L., & JOHNE, R. (2012) PCR inhibitors—Occurrence, properties and removal. Journal of Applied Microbiology, 113(5), 1014–1026. https://doi.org/10.1111/j.1365-2672.2012.05384.x

SUNAGAWA, S., COELHO, L. P., CHAFFRON, S., KULTIMA, J. R., LABADIE, K., SALAZAR, G., … BORK, P. (2015) Ocean plankton: Structure and function of the global ocean microbiome. Science, 348(6237), 1261359. https://doi.org/10.1126/science.1261359

TÁTRAI, I., MÁTYÁS, K., KORPONAI, J., PAULOVITS, G., POMOGYI, P. (2000) The role of the Kis-Balaton Water Protection System in the control of water quality of Lake Balaton. Ecological Engineering, 16(1), 73–78. https://doi.org/10.1016/S0925-8574(00)00091-4

THOMPSON, L. R., SANDERS, J. G., MCDONALD, D., AMIR, A., LADAU, J., LOCEY, K. J., PRILL, R. J., TRIPATHI, A., GIBBONS, S. M., ACKERMANN, G., NAVAS-MOLINA, J. A., JANSSEN, S., KOPYLOVA, E., VÁZQUEZ-BAEZA, Y., GONZÁLEZ, A., MORTON, J. T., MIRARAB, S., ZECH XU, Z., JIANG, L., … KNIGHT, R. (2017) A communal catalogue reveals Earth’s multiscale microbial diversity. Nature, 551(7681), 457–463. https://doi.org/10.1038/nature24621

TÓTH, V. R. (2023) Exploring the functional connectivity between the Kis-Balaton Water Protection System and Lake Balaton using satellite data. Aquatic Sciences, 85, 4. https://doi.org/10.1007/s00027-023-01005-2

TÓTH, V. R., CASTRO-MARQUEZ, S., WOLFSBERGER, W., OLEKSYK, T. K. (2025) Effect of habitat type on the bacterioplankton communities in a semi-artificial wetland. Manuscript submitted for publication.

URBAN, L., HOLZER, A., BARONAS, J. J., HALL, M. B., BRAEUNINGER-WEIMER, P., SCHERM, M. J., … PALLEN, M. J. (2021) Freshwater monitoring by nanopore sequencing. eLife, 10, e61504. https://doi.org/10.7554/eLife.61504

VANDEPUTTE, D., KATHAGEN, G., D’HOE, K., VIEIRA-SILVA, S., VALLES-COLOMER, M., SABINO, J., … RAES, J. (2017) Quantitative microbiome profiling links gut community variation to microbial load. Nature, 551(7681), 507–511. https://doi.org/10.1038/nature24460

VENTER, J. C., REMINGTON, K., HEIDELBERG, J. F., HALPERN, A. L., RUSCH, D., EISEN, J. A., … SMITH, H. O. (2004) Environmental genome shotgun sequencing of the Sargasso Sea. Science, 304(5667), 66–74. https://doi.org/10.1126/science.1093857

WEISS, S., XU, Z. Z., PEDDADA, S., AMIR, A., BITTINGER, K., GONZALEZ, A., … KNIGHT, R. (2017) Normalization and microbial differential abundance strategies depend upon data characteristics. Microbiome, 5, 27. https://doi.org/10.1186/s40168-017-0237-y

WIDDER, S., ALLEN, R. J., PFEIFFER, T., CURTIS, T. P., WIUF, C., SLOAN, W. T., … KLAPPER, I. (2016) Challenges in microbial ecology: Building predictive understanding of community function and dynamics. The ISME Journal, 10(11), 2557–2568. https://doi.org/10.1038/ismej.2016.45

WILKINSON, M. D., DUMONTIER, M., AALBERSBERG, I. J., APPLETON, G., AXTON, M., BAAK, A., … MONS, B. (2016) The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

WOESE, C. R., FOX, G. E. (1977) Phylogenetic structure of the prokaryotic domain: The primary kingdoms. Proceedings of the National Academy of Sciences, 74(11), 5088–5090. https://doi.org/10.1073/pnas.74.11.5088

WOOD, D. E., LU, J., LANGMEAD, B. (2019) Improved metagenomic analysis with Kraken 2. Genome Biology, 20, 257. https://doi.org/10.1186/s13059-019-1891-0

YILMAZ, P., KOTTMANN, R., FIELD, D., KNIGHT, R., COLE, J. R., AMARAL-ZETTLER, L., GILBERT, J. A., KARSCH-MIZRACHI, I., JOHNSTON, A., COCHRANE, G., VAUGHAN, R., HUNTER, C., PARK, J., MORRISON, N., ROCCA-SERRA, P., STERK, P., ARUMUGAM, M., BAILEY, M., BAUMGARTNER, L., … GLÖCKNER, F. O. (2011) Minimum information about a marker gene sequence (MIMARKS) and minimum information about any (x) sequence (MIxS) specifications. Nature Biotechnology, 29(5), 415–420. https://doi.org/10.1038/nbt.1823

YOOSEPH, S., SUTTON, G., RUSCH, D. B., HALPERN, A. L., WILLIAMSON, S. J., REMINGTON, K., … VENTER, J. C. (2007) The Sorcerer II Global Ocean Sampling expedition: Expanding the universe of protein families. PLOS Biology, 5(3), e16. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0050016

ZHANG, T., LI, H., MA, S., CAO, J., LIAO, H., HUANG, Q., CHEN, W. (2023) The newest Oxford Nanopore R10.4.1 full-length 16S rRNA sequencing enables the accurate resolution of species-level microbial community profiling. Applied and Environmental Microbiology, 89(10), e00605-23. https://doi.org/10.1128/aem.00605-23

ГЕНОМНІ ПІДХОДИ ДО МОНІТОРИНГУ МІКРОБІОМІВ ВЕТЛЕНДІВ ТА ОЗЕР

Автор(и)

DOI:

Ключові слова:

Анотація

Посилання

##submission.downloads##

Опубліковано

Номер

Розділ

Ліцензія

Мова