不同真菌物种注释数据库对群落组成的影响
Journal：Biology and Fertility of Soils
IF=3.788
Corresponding authors: Qirong Shen &James M. Tiedje
背景
本文以三种生物燃料作物的根际真菌群落为研究对象，考察了不同参考数据库对得到物种的影响。
三种数据库：Unite, warcup，LSU
引物：ITS9 (GAACGCAGCRAAIIGYGA) /ITS4 (TCCTCCGCTTATTGATATGC) 扩增ITS2；
LR3 (CCGTGTTTCAAGACGGG) 和LR0R (ACCCGCTGAACTTAAGC) 扩增 LSU；
LSU区域在454上测序，ITS在Illumina Miseq上测序。
数据处理
在RDPipeline (http://pyro.cme.msu.edu) 中进行数据处理。去除低质量序列(Q score < 20 for LSU and < 26 for ITS reads) 和短序列(length < 220 bp). Uchime 去除嵌合体. Resample数为 4217。
LSU序列和LSU 数据库比对，数据库包含11,442 条序列，1895 个属。ITS 序列分别和UNITE 与Warcup数据库比对。 Warcup 数据库包含17,923 条序列，1461个属, UNITE数据库包含145,019条序列，2137个属。
结果
1. UNITE鉴定出的物种数量最多，未鉴定的物种百分比也最多。移除了未鉴定的物种后，LSU鉴定的比例最高，其次是Warcup和UNITE。
Fig. 1 LSU, UNITE, Warcup从门到属可鉴定的比例
2. LSU覆盖度较低。UNITE和Warcup这两个ITS区域的数据库得到的群落更相似。不同数据库覆盖度不同，相同序列用不同的数据库得到的群落也会有差异。
Fig. 2 UNITE, WARCUP, LSU 门到属独有和共有的物种数
3. PERMANOVA和MRT表明植物类型（一年 vs 多年生）是驱动群落变化的主要动力。MRT中占据了第一次分枝。Warcup和LSU其次按照生物燃料类型分开，最后是采样时间。而UNITE先按照时间最后按照生物燃料类型。
Fig. 3 LSU, UNITE, Warcup属水平上的多元回归树Multipleregression tree (MRT)
4. Beta多样性在三个数据库无显著差异。而三种生物燃料及旱季或者雨季之间的差异很大，和数据库无关。
作者讨论
虽然ITS可以精确到种，但是只有小部分的序列达到了这个标准（35.1% Warcup, 16.3% UNITE）。且ITS的物种信息存在更多的冲突，这可能是因为ITS序列更多造成的。
不同数据库侧重点不同。Warcup侧重植物相关的真菌，UNITE致力于提高所有真菌类群的覆盖度。LSU有着更好的系统发育等级。
只有不到50%的属在不同数据库之间共享，表明了数据库对物种分类影响很大。但是不同数据库分类的模式(pattern)相同，表明对群落beta多样性影响不大。
我的一些想法
1. 该文章讨论了不同数据库对物种注释带来的影响。但是观测到的影响到底是数据库的差异还是引物带来的差异呢？ITS和LSU每个区域都只选择一对引物，不同引物对之间的偏好性可能已经很强了。本来引物扩增的物种就不一样，再经过不同数据库的放大，我们看到的差异可能就更大了。
2. Resample数只有4127，太少了。文中也没有稀释曲线，不清楚测序深度如何。但是看resample数应该不够。
[1] Xue C, Hao Y, Pu X, et al. Effect of LSUand ITS genetic markers and reference databases on analyses of fungalcommunities [J]. Biology andFertility of Soils, 2018.
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