TEIL 2 Regulatorischer Zusammenhang zwischen Qualitätsschwankungen und der Umgebung von Cistanche Deserticola in drei Ökotypen basierend auf Bodenmikrobiomanalyse
Mar 03, 2022
Für mehr Informationen, kontaktieren sie bitte:Joanna.jia@wecistanche.com
Korrelationen zwischen der Häufigkeit wichtiger mikrobieller Gemeinschaften, dem PhG-Gehalt und ökologischen Faktoren.Die redundante Analyse des Kerns, der Biomarker-Mikrobiomhäufigkeit, des PhG-Gehalts und der ökologischen Faktoren wurde auf Auftragsebene durchgeführt, und die Reanalyse wurde auf der Grundlage von Effekten durchgeführt. Die angepasste Interpretation der Varianz betrug 82,70 Prozent (Tabelle S7). Die Sphingomonadales erklärten 45,7 Prozent des PhG-Inhalts (p=0.002). Die Pseudonocardiales erklärten 22,4 Prozent des PhG-Gehalts (p=0.01). Das 2'-Acetylacteosid war signifikant positiv korreliert mit Pseudonocardiales und Oceanospirillales und negativ korreliert mit Sphingomonadales (Fig. 5a). Das Echinacosid war bei Sphingomonadales signifikant positiv.
CistancheExtrakt verhindern kannAlzheimerErkrankung
Es wurde eine Korrelationsanalyse für die Häufigkeit von Biomarkern durchgeführt,PhGInhaltsstoffe (Abb. S3 und Tabelle S5) und ökologische Faktoren (Tabelle S6). Die Ergebnisse der Korrelationsnetzwerke (Abb. 5b) zeigten, dass 2'-Acetylacteosid in allen Bodenproben signifikant positiv mit Oceanospirillales, Rhizobiales und Thiotrichales korrelierte, während es mit Pseudonocardiales und Nitrosomonadales negativ korrelierte. Die Heatmap (Abb. 5c–e) zeigte, dass A am Tisch negativ mit dem durchschnittlichen jährlichen Wasserdampfdruck in Kochsalz-Alkali korrelierteKorrelationen zwischen der Häufigkeit wichtiger mikrobieller Gemeinschaften, dem PhG-Gehalt und ökologischen Faktoren.Die redundante Analyse des Kerns, der Biomarker-Mikrobiomhäufigkeit,PhGsInhaltliche und ökologische Faktoren wurden auf Auftragsebene durchgeführt und eine Reanalyse auf der Basis von Effekten durchgeführt. Die angepasste Interpretation der Varianz betrug 82,70 Prozent (Tabelle S7). Die Sphingomonadales erklärten 45,7 Prozent des PhG-Inhalts (p=0.002). Die Pseudonocardiales erklärten 22,4 Prozent des PhG-Gehalts (p=0.01). Das 2'-Acetylacteosid war signifikant positiv korreliert mit Pseudonocardiales und Oceanospirillales und negativ korreliert mit Sphingomonadales (Fig. 5a). Das Echinacosid war bei Sphingomonadales signifikant positiv.
Für den Biomarker Abun I Land wurde eine Korrelationsanalyse durchgeführt. Unterdessen korrelierte Cistanosid A signifikant positiv mit Micrococcales und negativ korreliert mit Rhizobiales in Salz-Alkali-Land (Abb. 5c). Im Grünland war 2′-Acetylacteosid negativ mit der durchschnittlichen Jahrestemperatur korreliert (Abb. 5d). In sandigem Land war Tubulosid A negativ mit Nitrosomonadales korreliert (Abb. 5e).
die prädiktive Funktion des bakteriellen Mikrobioms in den drei Ökotypen von C. deserticola.Die Funktionsprofile des bakteriellen Mikrobioms wurden anhand der 16S-rRNA-Genkopienzahl von entschlüsselten Bakterientaxa mit Tax4Fun nach den KEGG-Ortholog-Gruppen (KOs) vorhergesagt. Die Ergebnisse der funktionellen Vorhersage (Abb. 6) zeigten, dass die funktionellen Metabolismen der Bodenmikrobiome in den drei Ökotypen von C. deserticola identisch waren. Unter den Metabolismen waren Kohlenhydrate, Aminosäuren, Co-Faktoren und Vitamin- und Energiemetabolismus reichlich vorhanden. Membrantransport und Signaltransduktion waren auch bei der Verarbeitung von Umweltinformationen reichlich vorhanden.
CistancheExtrakt hatAntiphlogistikumEigenschaften
Diskussion
Unsere früheren Arbeiten zeigten, dass die psbA-Turn-Sequenz und 2′-Acetylacteosid als molekulare und chemische Marker zur Unterscheidung verwendet werden könnenC. Deserticaaus Xinjiang und der Inneren Mongolei27. Bei Felduntersuchungen fanden wir heraus, dass C. desertica hauptsächlich drei Arten von Lebensräumen bewohnt, darunter Salz-Alkali-Land am Ebinur-See, Sandland um Alexa League und dazwischen liegendes Wüstengrasland. Die Stoffwechselprofile von drei Ökotypen C. desertica zeigten auch, dass 2′-Acetylacteosid als chemischer Marker zur Unterscheidung der drei Ökotypen verwendet werden kann1. Wir diskutierten die Variation der C. deserticola-Qualität und ihren Bildungsmechanismus aus den Dimensionen Vererbung, Stoffwechsel und klimatischen Faktoren. Daher aus einer Mikroperspektive die Korrelationsnetzwerkanalyse
der Mikrobiomfülle,PhGsInhalt und ökologische Faktoren wurden durchgeführt, um das Merkmal der mikrobiellen Bodengemeinschaft der drei Ökotypen aufzuklärenC. Deserticolaund ihre Beziehung zur Qualitätsvariation.
Wasser. Darüber hinaus produziert Bacillalescan reichhaltige Stoffwechselprodukte zur Synthese einer Vielzahl von organischen Säuren, Enzymen, physiologischen Aktivitäten und anderen Substanzen sowie einer Vielzahl anderer Nährstoffe, die leicht verwertet werden können33. Die gemeinsamen Umweltmerkmale der drei Ökotypen von C. Deserticolasind Dürre und Bodenverödung. Auch der Boden rund um den Ebinur-See wird von Salz-Alkali-Stress begleitet. Dies kann der Grund dafür sein, dass die mikrobiellen Gemeinschaften im Kernboden von drei Ökotypen bestimmte Eigenschaften wie Trockenheit, Salztoleranz, Alkaliresistenz und Stressresistenz aufweisen.
CistancheExtrakt widerstehen kannStrahlung
Mikrobielle Faktoren, die die Variation von PhGs in drei Ökotypen von C. deserticola beeinflussen.Abb. S3 zeigt ein Kastendiagramm des PhG-Gehalts der drei Ökotypen von C. deserticola. Die Abbildung zeigt, dass der Gehalt an 2′-Acetylacteosid in salz-alkalischen Böden höher ist als in Grünland und sandigen Böden, was mit den vorherigen Ergebnissen übereinstimmt1. Redundante Analyse- und Assoziationsnetzwerk-Ergebnisse zeigen, dass Oceanospirillales signifikant positiv mit 2′-Acetylacteosid korreliert ist. Oceanospirillales, der höchste Biomarker in Bezug auf den LDA-Score in salzalkalischen Böden, werden speziell angereichert. Diese Bakterien sind metabolisch und morphologisch vielfältig, von denen einige in Gegenwart von Sauerstoff wachsen können, während andere eine anaerobe Umgebung benötigen34. Oceanospirillales sind eine Ordnung von Proteobakterien, die aus zwei Familien besteht. Marines Spirillum ist oft ein Endosymbiont knochenfressender Würmer (Osedax)35. Die meisten Oceanospirillales bevorzugen oder benötigen hohe Salzkonzentrationen zum Wachsen. Trotz ihres Wachstums in verschiedenen Nischen beziehen Oceanospirillales Energie aus dem Abbau verschiedener organischer Produkte. Daher sind der hohe Salzgehalt und die Alkalität die Hauptgründe für die Anreicherung von Oceanospirillales in salzalkalischen Landböden. Dieses Ergebnis deutet stark darauf hin, dass der höchste Gehalt an 2′-Acetylacteosid in Salzlauge mit der Anreicherung von Oceanospirillles zusammenhängt. Die regulatorische Beziehung zwischen Oceanospirillales und 2′-Acetylacteosid ist jedoch noch unklar, und weitere Forschung ist erforderlich.
Die Gesamtgehalte der sieben PhGs sind im Grasland am höchsten, unter denen Echinacosid die dominierenden PhGs ist. Echinacosid ist signifikant positiv korreliert mit Sphingomonadales, einer Sequenz innerhalb des Alpha-Proteus, die die Familie der Erythrobacteraceae und Sphingomonadaceae darstellt. Beide Familien kommen in der Natur häufig vor, insbesondere in Böden, Ozeanen und Süßwasser36. Sphingomonadales hat eine breite Palette an Stoffwechselkapazitäten für aromatische Verbindungen, und einige Stämme können wertvolle extrazelluläre Biopolymere synthetisieren37. Alle bisher bekannten Mitglieder der Klasse Sphingomonas sind aerob und chemisch organisch. Einzige Ausnahme ist der fakultativ anaerobe Ethanolfermenter, der zur Herstellung von fermentiertem Getränkebrei verwendet wird. Bestimmte Arten der Gattung Rhodobacter, Porphyrin und Staphylococcus aureus sowie bestimmte Arten der Gattung Sphingomonas haben Chlorophyll a und sind daher optional photoorganotroph (durch Photosynthese erzeugte Energie)38. Die beste Qualität von C. deserticola im Grünland kann auf die reiche Diversität der mikrobiellen Gemeinschaft und die stoffwechselbezogenen Funktionen des Biomarkers (Sphingomonadales) zurückzuführen sein. Dieser Befund liefert neue Einblicke in die Studie zur Qualitätsvariation von C. deserticola in verschiedenen Ökotypen.
Vorhersage von Stoffwechselfunktionsprofilen von Bodenmikrobiomen der drei Ökotypen C. deserticola.Die metabolischen Funktionsprofile (Abb. 6 und Datei S1) von Bodenmikrobiomen von C. deserticola in den drei Ökotypen wurden in dieser Studie erstmals nachgewiesen. Stoffwechselseitig sind Kohlenhydratstoffwechsel (Stärke- und Saccharosestoffwechsel, ko00500; Aminozucker- und Nukleotidzuckerstoffwechsel, ko00520) und Aminosäurestoffwechsel (Arginin- und Prolinstoffwechsel, ko00330; Glycin-, Serin- und Threoninstoffwechsel, ko00260) stark angereichert Mikrobiome. Der Kohlenhydratstoffwechsel ist für die Bildung, den Abbau und die Umwandlung von Kohlenhydraten im Körper verantwortlich. Kohlenhydrate sind die Grundlage vieler wichtiger Stoffwechselwege39. Kohlenhydrate wie Glukose sind Teil mehrerer Stoffwechselwege über Arten hinweg. Kohlenhydrate werden von Pflanzen aus der Atmosphäre durch Photosynthese synthetisiert und können als Substrate für die Zellatmung verwendet werden40. Pflanzen und Mikroorganismen absorbieren Ammoniak, Ammoniumsalz, Nitrit, Nitrat und anderen anorganischen Stickstoff aus der Umgebung, um Proteine und stickstoffhaltige Substanzen zu synthetisieren. Einige Mikroben können N2 aus der Luft in Ammoniakstickstoff umwandeln, um Aminosäuren zu synthetisieren41. Die Stoffwechselfunktion von Bodenmikrobiomen wurde im Primärstoffwechsel angereichert. Diese Anreicherung deutet darauf hin, dass die Mikrobiome Pflanzen mit Nährstoffen versorgen und ihr Wachstum bei Trockenheit und anderen Belastungen fördern können.
Metabolische Funktionsprofile zeigten auch, dass bei der Umweltinformationsverarbeitung Membrantransport (ABC-Transporter, ko02010) und Signaltransduktion (Zweikomponentensystem, ko02020) in Mikrobiomen stark angereichert sind. Der Membrantransport ist eine Sammlung von Mechanismen, die den Durchgang von gelösten Stoffen wie Ionen und kleinen Molekülen durch einen Biofilm regulieren, der eine Doppelschicht aus Lipiden ist, die in Proteine eingebettet sind. Die Regulation von sich kreuzenden Membranen wird auf die Permeabilität selektiver Membranen zurückgeführt, eine Eigenschaft von Biofilmen, die die Trennung von Stoffen mit unterschiedlichen chemischen Eigenschaften ermöglicht. Mit anderen Worten, diese Membranen könnten für einige Substanzen durchlässig sein, für andere jedoch nicht42. Unter diesen Membranen war der ABC-Transporterweg in Bodenmikrobiomen stark angereichert. ATP-Bindungsbox (ABC)-Transporter sind universell in Mikroorganismen wie Bakterien vorhanden und sind eine der größten Proteinfamilien, die heute bekannt sind. Diese Transporter binden ATP-Hydrolyse, um am aktiven Transport vielfältiger Substrate wie Ionen, Peptide, Lipide, Medikamente, Zucker, Proteine und Sterole teilzunehmen. Die Struktur von ABC-Transportern in Prokaryoten besteht normalerweise aus drei Teilen. Im Allgemeinen haben zwei intakte Membranproteine jeweils sechs Transmembranfragmente: zwei periphere Proteine, die ATP binden und hydrolysieren, und ein peripheres (oder Lipoprotein) Substrat eines Bindungsproteins. Wie in den Genomen vieler Bakterien und Archaeen beobachtet, bilden viele Gene dieser drei Komponenten Operons43. Trockenheit, Salzgehalt und Alkalistress förderten die Membrantransportfunktion, insbesondere die Verbesserung der aktiven Transportfunktion von Bodenmikrobiomen.
Die Signaltransduktion ist ein Prozess, bei dem ein chemisches oder physikalisches Signal als eine Reihe molekularer Ereignisse durch eine Zelle übertragen wird. Die häufigste ist die Proteinkinase-katalysierte Proteinphosphorylierung. Das Zwei-Komponenten-System ist ein Signalweg, der viele bakterielle Eigenschaften wie Toxizität, Pathogenität, Symbiose, Beweglichkeit, Nährstoffaufnahme, Produktion von Sekundärmetaboliten, Stoffwechselregulation und Zellteilung reguliert. Diese Systeme regulieren physiologische Prozesse basierend auf Umwelt- oder Zellparametern und ermöglichen ihnen so, sich an veränderte Bedingungen anzupassen44. Die Signaltransduktion von Bodenmikrobiomen wurde durch Trockenheit oder Salz-Alkali-Stress gefördert.
CistancheDose extrahierenAntioxidans
Fazit
Diese Studie ist die erste, die die Bodenmikrobiome der drei Ökotypen von C. deserticola präsentiert. Es werden die folgenden Schlussfolgerungen gezogen: (1) Die Bodenmikrobengemeinschaft im Grasland ist unter den drei Lebensräumen am reichlichsten vorhanden. (2) Die Biomarker der drei Ökotypen wurden ebenfalls bestimmt: Oceanospirillales (salzig-alkalisches Land), Sphingomonadales (Grasland) und Propionibacteriales (Sandland). (3) Die Analyse des Kernmikrobioms zeigte, dass die mikrobiellen Gemeinschaften von C. deserticola im Boden hauptsächlich eine Trockenheit, Salztoleranz, Alkaliresistenz und Stressresistenz aufwiesen, wie Micrococcales und Bacillales. (4) Die Korrelationsanalyse zeigte, dass 2′-Acetylacteosid positiv mit Oceanospirillales und Echinacosid signifikant positiv mit Sphingomonadales korreliert ist. (5) Tax4Fun prognostiziert, dass die metabolischen Funktionsprofile von drei Ökotypen des Bodenmikrobioms im Stoffwechsel und in der Umweltinformationsverarbeitung angereichert werden.
Verweise
1. Zheng, S., Jiang, X., Wu, L., Wang, Z. & Huang, L. Chemische und genetische Diskriminierung von cistanches herba basierend auf UPLC-QTOF/MS und DNA-Barcoding. Plus One 9, e98061 (2014).
2. Li, Z. et al. Ökologische Modellierung von Cistanche deserticola YC Ma in Alxa, China. Wissenschaftliche Berichte 9, 13134, https://doi.org/10.1038/s41598-019-48397-6 (2019).
3. Joseph, E. et al. Struktur, Variation und Aufbau der wurzelassoziierten Mikrobiome von Reis. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 112, E911 (2015).
4. Jansson, JK & Hofmockel, KS Bodenmikrobiom und Klimawandel. Bewertungen der Natur. Mikrobiologie, https://doi.org/10.1038/s41579-019-0265-7 (2019).
5. Wang, X. et al. Vergleich der chemischen Profile und antioxidativen Aktivitäten verschiedener Teile kultivierter Cistanche deserticola unter Verwendung von Ultra Performance Liquid Chromatography-Quadrupol Time-of-Flight Mass Spectrometry und einem 1,1-Diphenyl-2--Picrylhydrazyl-basierten Assay. Moleküle 22, 2011 (2017).
6. Yang, L. et al. Vorteilhafte Wirkungen der aus Cistanche deserticola isolierten Gesamt-Phenylethanoidglykosidfraktion auf die Knochenmikrostruktur bei ovariektomierten Ratten. Oxidative Medizin und zelluläre Langlebigkeit 2019, 2370862, https://doi. org/10.1155/2019/2370862 (2019).
7. Liu, W. et al. Von (1)H-NMR-basierter nicht zielgerichteter zu LC-MS-basierter zielgerichteter Metabolomik-Strategie für eingehende Kamillenvergleiche zwischen vier Cistanche-Arten. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis 162, 16–27, https://doi.org/10.1016/j. jpba.2018.09.013 (2019).
8. Chen, H. et al. Kernmikrobiom der Heilpflanze Salvia miltiorrhiza Samen: Ein reiches Reservoir an nützlichen Mikroben für den Sekundärstoffwechsel? Internationale Zeitschrift für Molekularwissenschaften 19, 672 (2018).
9. Sonnenburg, JL & Backhed, F. Wechselwirkungen zwischen Ernährung und Mikrobiota als Moderatoren des menschlichen Stoffwechsels. Natur 535, 56–64, https://doi. org/10.1038/nature18846 (2016).
10. Ju, F. & Zhang, T. 16S rRNA-Gen-Hochdurchsatz-Sequenzierung Data Mining von mikrobieller Vielfalt und Interaktionen. Angewandte Mikrobiologie und Biotechnologie 99, 4119–4129 (2015).
11. Cui, J.-L., Vijayakumar, V. & Zhang, G. Partitionierung von Pilz-Endophyten-Ansammlungen in der wurzelparasitären Pflanze Cynomorium songaricum und ihrem Wirt Nitraria tangutorum. Grenzen in der Mikrobiologie 9, 666 (2018).
12. Fan, P., Liu, P., Song, P., Chen, X. & Ma, X. Eine moderate Proteinrestriktion in der Nahrung verändert die Zusammensetzung der Darmmikrobiota und verbessert die Barrierefunktion des Ileums in einem erwachsenen Schweinemodell. Wissenschaftliche Berichte 7, 43412 (2017).
13. Munyaka, PM et al. Pränatale antibiotische Behandlung mit Mo1774 erhöht die Anfälligkeit der Nachkommen für experimentelle Colitis: Eine Rolle der Darmmikrobiota. Plus One 10, e0142536 (2015).
14. Zhao, Y. et al. Die Auswirkung der Mischintensität auf die Leistung und mikrobielle Dynamik eines einzelnen vertikalen Reaktors, der acidogene und methanogene Phasen in den Aufschluss von Lignocellulose-Biomasse integriert. Bioressourcentechnologie 238, 542–551 (2017).
15. Cole, JR et al. Das Ribosomal Database Project: verbesserte Alignments und neue Tools für die rRNA-Analyse. (2009).
16. Edgar, RC UPARSE: Hochgenaue OTU-Sequenzen aus mikrobiellen Amplikon-Lesungen. Naturmethoden 10, 996 (2013).
17. Yu, W. et al. Vergleich der bakteriellen Diversität in Süßwasser, Gezeiten-Feuchtgebieten und Meeressedimenten unter Verwendung von Millionen von Illumina-Tags. Applied & Environmental Microbiology 78, 8264 (2012).
18. Jiang, XT et al. Illumina-Sequenzierung des 16S-rRNA-Tags enthüllte räumliche Variationen bakterieller Gemeinschaften in einem Mangroven-Feuchtgebiet. Mikrobielle Ökologie 66, 96–104 (2013).
19. Sanner, MF Python: eine Programmiersprache für Softwareintegration und -entwicklung. Journal of Molecular Graphics & Modeling
17, 57–61 (1999).
20. Caporaso, JG et al. QIIME ermöglicht die Analyse von Community-Sequenzierungsdaten mit hohem Durchsatz. Nat-Methoden 7, 335–336, https://doi. org/10.1038/nmeth.f.303 (2010).
21. Chong, J., Liu, P., Zhou, G. & Xia, J. Verwendung von MicrobiomeAnalyst für umfassende statistische, funktionelle und Metaanalysen von Mikrobiomdaten. Naturprotokolle, 1–23 (2020).
22. Dhariwal, A. et al. MicrobiomeAnalyst: ein webbasiertes Tool für umfassende statistische, visuelle und Metaanalysen von Mikrobiomdaten. Nukleinsäureforschung 45, W180–W188 (2017).
23. Šmilauer, P. & Lepš, J. Multivariate Analyse ökologischer Daten mit CANOCO 5. (Cambridge University Press (2014).
24. Shannon, P. et al. Cytoscape: eine Softwareumgebung für integrierte Modelle biomolekularer Interaktionsnetzwerke. Genomforschung 13, 2498–2504 (2003).
25. Asshauer, KP, Wemheuer, B., Daniel, R. & Meinicke, P. Tax4Fun: Vorhersage funktioneller Profile aus metagenomischen 16S-rRNA-Daten. Bioinformatics (Oxford, England) 31, 2882–2884, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv287 (2015).
26. Koo, H. et al. Vergleich zweier Bioinformatik-Tools zur Charakterisierung der mikrobiellen Diversität und der prädiktiven funktionellen Eigenschaften von mikrobiellen Matten aus dem Obersee, Antarktis. Journal of Microbiological Methods 140, 15–22 (2017).
27. Huang, L., Zheng, S., Wu, L., Jiang, X. & Chen, S. Ökotypen von Cistanche deserticola basierend auf chemischer Zusammensetzung und molekularen Merkmalen. Scientia Sinica Vitae 44, 318–328 (2014).
28. Gabriele, B. & Kornelia, S. Pflanzenart und Bodenart prägen gemeinsam die Struktur und Funktion mikrobieller Gemeinschaften in der Rhizosphäre. Fems Microbiology Ecology 68, 1–13 (2010).
29. Parte, AC LPSN – Liste prokaryotischer Namen mit Stellung in der Nomenklatur. Nucleic acid research 42, 613–616 (2014).
30. Pirog, T., Grinberg, T. & Malashenko, YR Schutzfunktionen von Exopolysacchariden, die von einem Acinetobacter sp. Microbiology (New York, NY) 66, 279–283 (1997).
31. Liu, Y.-H. et al. Diversitäts-, Gemeinschaftsverteilungs- und Wachstumsförderungsaktivitäten von Endophyten, die mit dem Halophyten Lycium ruthenicum Murr assoziiert sind. 3 Biotech 9, 144 (2019).
32. Staley, Bryant, Pfennig, Holt & JG Bergey's Manual of Systematic Bacteriology - Band 4. Bergeys Manual of Systematic Bacteriology 38, 89–100 (1989).
33. Pasqua, RD et al. Einfluss verschiedener Lignozellulosequellen auf die Endo-1-,4- --Glucanase-Genexpression und enzymatische Aktivität von Bacillus amyloliquefaciens B31C. Bioressourcen 9 (2014).
34. Pot, B. & Gillis, M. Oceanospirillum. (2015).
35. Euzeby, JP List of Bacterial Names with Standing in Nomenclature: ein im Internet verfügbarer Ordner. Internationale Zeitschrift für systematische Bakteriologie 47, 590–592, https://doi.org/10.1099/00207713-47-2-590 (1997).
36. Balkwill, DL, Fredrickson, JK & Romine, MF Sphingomonas und verwandte Gattungen. Prokaryoten 7, 605–629 (2003).
37. Takeuchi, M., Hamana, K. & Hiraishi, A. Vorschlag der Gattung Sphingomonas sensu stricto und drei neuer Gattungen, Sphingobium, Novosphingobium und Sphingopyxis, auf der Grundlage phylogenetischer und chemotaxonomischer Analysen. Internationale Zeitschrift für systematische und evolutionäre Mikrobiologie 51, 1405–1417 (2001).
38. Saori, S. & Akira, H. Novosphingobium naphthalenivorans sp. nov., ein naphthalinabbauendes Bakterium, das aus mit polychloriertem Dioxin kontaminierten Umgebungen isoliert wurde. Zeitschrift für allgemeine und angewandte Mikrobiologie 53, 221–228 (2007).
39. Alánt, O., Pulay, I., Esztergályos, J. & Bodnár, A. Wirkung der Operation auf den Kohlenhydratstoffwechsel. Acta Chirurgica Academiae Scientiarum Hungaricae 16, 307 (1975).
40. Gray, GM Kohlenhydratverdauung und -absorption. Enzyklopädie der Gastroenterologie 58, 275–278 (2004).
41. Coon, MJ & Robinson, WG Amino AcidMetabolism. (2003).
42. Purves, WK, Orians, G., Heller, C. & Sadava, D. Vida, LaCiencia de la Biología. 8ª Ausgabe. Panamericana (2009).
43. Schneider, E. & Hunke, S. ATP-Bindungskassetten (ABC)-Transportsysteme: Funktionelle und strukturelle Aspekte der ATP-hydrolysierenden Untereinheiten/Domänen. Fems Microbiology Reviews 22, 1–20 (1998).
44. Kleerebezem, M., Quadri, LE, Kuipers, OP & Vos, WM De. Quorum Sensing durch Peptidpheromone und Zweikomponenten-Signaltransduktionssysteme in Gram-positiven Bakterien. Molekulare Mikrobiologie 24, 895–904 (2010).
