Giải thích dữ liệu
Dữ liệu được tạo ra từ chụp quang điện được giải thích theo một trong các cách sau.
So sánh các mẫu
Trong so sánh các mẫu hình chung của các hình ảnh điện áp của các mẫu khác nhau được so sánh với những thay đổi như sự có mặt không có đỉnh của các phép điều trị, kích thước tương đối của chúng, vv
Bổ sung một thư viện nhân bản
Nếu một thư viện nhân bản được xây dựng song song với phân tích T-RFLP thì các dòng vô tính có thể được sử dụng để đánh giá và giải thích hồ sơ T-RFLP. Trong phương pháp này, TRF của mỗi clone được xác định trực tiếp (tức là thực hiện phân tích T-RFLP trên mỗi bản sao đơn) hoặc bằng cách phân tích silico của chuỗi đó. Bằng cách so sánh hồ sơ T-RFLP với một thư viện nhân bản, có thể xác nhận mỗi đỉnh là chính xác cũng như để đánh giá sự phong phú tương đối của mỗi biến thể trong thư viện.
Giải quyết bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu đỉnh cao
Một số ứng dụng máy tính cố gắng để liên quan đến các đỉnh cao trong một electropherogram cho các vi khuẩn cụ thể trong một cơ sở dữ liệu. Thông thường loại phân tích này được thực hiện bằng cách đồng thời giải quyết một số cấu hình của một mẫu duy nhất thu được với các enzyme hạn chế khác nhau. Phần mềm sau đó giải quyết hồ sơ bằng cách cố gắng tối đa các kết hợp giữa các đỉnh cao trong các cấu hình và các mục trong cơ sở dữ liệu sao cho số lượng các đỉnh núi mà không có một chuỗi kết hợp là tối thiểu. Phần mềm rút khỏi cơ sở dữ liệu chỉ có những trình tự có TRF của họ trong tất cả các phân tích hồ sơ.
Phân tích đa biến
Một cách gần đây để phân tích các cấu hình T-RFLP đang sử dụng các phương pháp thống kê đa biến để giải thích dữ liệu T-RFLP. Thông thường các phương pháp được áp dụng là những phương pháp thường được sử dụng trong sinh thái và đặc biệt là trong nghiên cứu đa dạng sinh học. Trong số đó, việc tuyển chọn và phân tích cụm được sử dụng rộng rãi nhất. Để thực hiện phân tích thống kê đa biến về dữ liệu T-RFLP, dữ liệu đầu tiên phải được chuyển đổi sang bảng được gọi là “mẫu theo bảng loài” mô tả các mẫu khác nhau (T-RFLP profile) so với loài (T-RFS) với chiều cao hoặc diện tích của đỉnh là các giá trị.
Những thuận lợi và bất lợi
Vì T-RFLP là một kỹ thuật lấy dấu vân tay nên ưu điểm và nhược điểm của nó thường được thảo luận so với các kỹ thuật tương tự khác, chủ yếu là DGGE.
Ưu điểm
Ưu điểm chính của T-RFLP là sử dụng một bộ tự động tự động cho kết quả tái sản xuất cao cho các mẫu lặp đi lặp lại. Mặc dù cấu trúc di truyền không hoàn toàn tái tạo được và một số đỉnh nhỏ xuất hiện là không thể tạo ra hình dạng tổng thể của đồ điện và đồ thị của các đỉnh chính được coi là tái tạo được. Việc sử dụng một trình tự tự động tạo ra các kết quả trong một định dạng số số cũng cho phép dễ dàng lưu trữ dữ liệu và so sánh các mẫu và thí nghiệm khác nhau. Định dạng số liệu có thể và đã được sử dụng cho việc phân tích thống kê và thống kê tương đối (mặc dù không tuyệt đối). Mặc dù dữ liệu trình tự không thể suy luận dứt khoát trực tiếp từ cấu hình T-RFLP, việc phân bổ các đỉnh cho các chuỗi hiện tại có thể đạt được ở một mức độ nhất định.
Nhược điểm
Vì T-RFLP dựa vào các phương pháp tách chiết DNA và PCR, các thành kiến của cả hai sẽ ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Ngoài ra, thực tế là chỉ có các mảnh đầu cuối đang được đọc có nghĩa là bất kỳ hai trình tự khác biệt nào có cùng vị trí hạn chế đầu cuối sẽ cho kết quả chỉ có một đỉnh trên đồ thị điện và sẽ không thể phân biệt được. Thật vậy, khi T-RFLP được áp dụng trên một cộng đồng vi khuẩn phức tạp, kết quả thường là sự nén của tổng số sự đa dạng đến bình thường 20-50 đỉnh điểm riêng biệt chỉ đại diện cho mỗi một số không rõ ràng của các trình tự khác biệt. Mặc dù hiện tượng này làm cho các kết quả T-RFLP dễ dàng hơn để xử lý, nó tự nhiên giới thiệu những thành kiến và đơn giản hóa sự đa dạng thực sự. Cố gắng giảm thiểu (nhưng không phải là overcom
Google Dịch dành cho doanh nghiệp:Bộ công cụ DịchTrình biên dịch Trang web