Of patterns and microbes An overview of two current - - PowerPoint PPT Presentation

Of ¡patterns ¡and ¡microbes ¡

An ¡overview ¡of ¡two ¡current ¡projects ¡ Elizabeth ¡Makrides ¡

* Introduction ¡ * Pattern ¡formation: ¡localized ¡structures, ¡symmetries ¡ and ¡computational ¡tools ¡ * Microbial ¡communities: ¡an ¡interdisciplinary ¡project ¡ (time ¡permitting) ¡

Outline ¡

* About ¡me ¡

Introduction ¡

* Homogeneous ¡background ¡connected ¡to ¡spatially ¡ localized ¡periodic ¡structure ¡ * Some ¡motivations: ¡convective ¡rolls, ¡buckling ¡in ¡struts, ¡ reaction-­‑diffusion, ¡ferrofluids, ¡ ¡liquid ¡crystals… ¡

Localized ¡structures ¡

• 1.5
• 1.0
• 0.5

0.0 0.5 1.0 1.5 20 40 60 80 100 120 u(x) x (a) 1.5

Credit: ¡Houghton ¡& ¡Knobloch ¡(2011); ¡Bjorn ¡Sandstede ¡online ¡gallery ¡

* Widely ¡used ¡as ¡model ¡equations ¡ * Two ¡forms ¡of ¡nonlinearity ¡ * Symmetries ¡key ¡

Swift-­‑Hohenberg ¡

!"#$ !"%

Signature ¡bifurcation ¡diagram ¡

Figure: ¡Avitabile ¡et ¡al. ¡(2010); ¡based ¡on ¡Sakaguchi ¡& ¡Brand ¡(1996), ¡Woods ¡& ¡ Champneys ¡(1999), ¡Coulette ¡et ¡al. ¡(2000), ¡Burke ¡& ¡Knobloch ¡(2007) ¡ ¡ ¡

• 1. ¡Symmetry ¡breaking ¡

* SH35 ¡has ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡symmetry ¡ ¡ * Consider ¡adding ¡small ¡perturbation ¡ * Understand ¡fate ¡of ¡various ¡solution ¡branches ¡

Numerical ¡results ¡

Credit: ¡Houghton ¡& ¡Knobloch ¡(2011) ¡

0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50

• 0.78
• 0.76
• 0.74
• 0.72
• 0.70
• 0.68
• 0.66
• 0.64
• 0.62
• 0.60

Solution amplitude Forcing, r Lπ L0 Lπ L0 Lπ S branch Z branch

0.49 0.50 0.51 0.52 0.53 0.54 0.55 0.56 0.57 0.58

• 0.74
• 0.72
• 0.70
• 0.68
• 0.66
• 0.64
• 0.62

Solution amplitude, A Forcing, r (a) (b) (c) (d) (a)′ (b)′ (c)′ (d)′ (i) (ii) (iii) (iv) (i)′ (ii)′ (iii)′ (iv)′ L0 L0 Lπ Lπ A+ A-

* Look ¡at ¡steady ¡state ¡ * Can ¡now ¡use ¡dynamical ¡systems ¡techniques ¡(evolving ¡ in ¡spatial ¡variable ¡x ¡instead ¡of ¡time ¡t) ¡

An ¡analytical ¡& ¡geometrical ¡approach ¡

Summary: ¡finding ¡solution ¡branches ¡

2π

π

ϕ

2π

π

2π

π

ϕ ϕ ϕ

µ µ µ

* Start ¡with ¡ ¡ ¡ ¡-­‑periodic ¡function ¡ * Perturb ¡(break ¡symmetry); ¡now ¡ ¡ ¡ ¡will ¡ be ¡ ¡ ¡-­‑periodic ¡ * Find ¡asymmetric ¡solutions ¡satisfying ¡

µ || || U

2 2

symmetric localised rolls asymmetric localised rolls

Fix

W u(0) W s(0) γ (ϕ ) W u(0) W s(0) γ (ϕ)

Finding ¡homoclinic ¡orbits ¡(I) ¡

Credit: ¡Beck ¡et ¡al. ¡(2009) ¡ Back-­‑up ¡

* Interested ¡in ¡set ¡ * Assume ¡this ¡is ¡given ¡as ¡graph ¡ ¡ * With ¡mild ¡assumptions, ¡symmetric ¡solutions ¡given ¡by ¡ * And ¡asymmetric ¡exponentially ¡close ¡to ¡the ¡set ¡

Finding ¡homoclinic ¡orbits ¡(II) ¡

Back-­‑up ¡

* Suppose ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡symmetry ¡present ¡ * Further ¡assume ¡the ¡periodic ¡orbits ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡are ¡ invariant ¡under ¡ ¡ * Then ¡this ¡implies ¡ ¡ ¡ ¡is ¡ ¡ ¡ ¡-­‑periodic, ¡and ¡symmetric ¡ solutions ¡occur ¡for ¡ ¡ * Justification ¡relies ¡on ¡action ¡of ¡ ¡ ¡ ¡ ¡in ¡local ¡coordinates ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡and ¡invariance ¡of ¡section ¡of ¡interest ¡

Effect ¡of ¡symmetry ¡

Back-­‑up ¡

0.18 0.2

µ U|| ||

2 2

(i)

• 2. ¡Understanding ¡asymmetric ¡

solutions ¡

* Understand ¡shape ¡of ¡ symmetric ¡solutions ¡ * Can ¡we ¡predict ¡the ¡shape ¡

• f ¡asymmetric ¡solutions? ¡

Credit: ¡Beck ¡et ¡al. ¡(2009) ¡

* Picture ¡from ¡AUTO ¡

A ¡clue: ¡numerical ¡continuation ¡

* Go ¡back ¡through ¡proofs ¡of ¡existence ¡of ¡symmetric ¡ and ¡asymmetric ¡solutions ¡as ¡given ¡above ¡ ¡ * Can ¡see ¡that ¡asymmetric ¡solutions ¡enter ¡ exponentially ¡close ¡to ¡symmetric ¡solution ¡for ¡one ¡ value ¡of ¡L ¡and ¡exit ¡exponentially ¡close ¡to ¡another ¡L ¡ * Show ¡as ¡phase ¡shift ¡in ¡rectified ¡system ¡by ¡treating ¡ linearly, ¡then ¡incorporate ¡h.o.t. ¡

¡‘Gluing’ ¡interpretation ¡

Part ¡2: ¡Microbial ¡Communities ¡

One man's trash is another's treasure: Understanding microbial diversity and community structure via metagenomic analysis in sediments near a sewage outfall

Elizabeth Makrides3,*, Christopher Graves1,*, Victor Schmidt1,2,*, Anne Giblin2, Zoe Cardon2, David Rand1

• 1. Ecology and Evolutionary Biology, Brown University, Providence, RI; 2. Marine Biological Laboratories, Woods Hole, MA;
• 3. Division of Applied Mathematics, Brown University, Providence, RI; * Contributed equally to this project

Introduction ¡ Sample ¡Sites ¡ Next ¡Generation ¡Sequencing ¡ Sampling ¡procedure ¡ Sediment ¡characteristics ¡ Data ¡analysis ¡

Just ¡as ¡different ¡human ¡communities ¡may ¡grow ¡up ¡depending ¡on ¡the ¡type ¡of ¡jobs ¡ available ¡(think ¡Silicon ¡Valley), ¡microbial ¡community ¡structures ¡depend ¡on ¡the ¡ resources ¡available. ¡One ¡question ¡researchers ¡have ¡asked ¡is ¡whether ¡the ¡response ¡ to ¡resource ¡availability ¡is ¡primarily ¡reflected ¡in ¡shifting ¡species, ¡or ¡if ¡there ¡is ¡a ¡ "lottery" ¡system, ¡in ¡which ¡any ¡species ¡that ¡satisfies ¡a ¡certain ¡functional ¡niche ¡can ¡ enter ¡and ¡remain. ¡ ¡The ¡lottery ¡hypothesis ¡suggests ¡that ¡different ¡environments ¡ will ¡primarily ¡change ¡the ¡functional ¡composition ¡of ¡the ¡communities ¡(i.e. ¡what ¡ traits ¡are ¡present) ¡rather ¡than ¡the ¡taxonomic ¡composition ¡(i.e. ¡what ¡species ¡are ¡ present). ¡Our ¡project ¡examines ¡the ¡functional ¡and ¡taxonomic ¡structure ¡of ¡ microbial ¡communities ¡along ¡Greenwood ¡Creek ¡in ¡the ¡Plum ¡Island ¡Estuary ¡Long ¡ Term ¡Ecological ¡Research ¡(LTER) ¡site. ¡Due ¡to ¡the ¡presence ¡of ¡a ¡sewage ¡outfall ¡at ¡ the ¡top ¡of ¡the ¡creek, ¡a ¡strong ¡gradient ¡of ¡nitrogen ¡and ¡other ¡compounds ¡has ¡ existed ¡in ¡Greenwood ¡Creek ¡for ¡many ¡years ¡which ¡could ¡have ¡substantial ¡effects ¡

• n ¡community ¡structure. ¡Since ¡this ¡nitrogen ¡gradient ¡co-­‑occurs ¡with ¡a ¡strong ¡

salinity ¡gradient, ¡we ¡also ¡took ¡sediment ¡samples ¡from ¡a ¡nearby ¡creek ¡with ¡a ¡ similar ¡salinity ¡gradient ¡to ¡put ¡our ¡findings ¡in ¡context. ¡Following ¡sampling, ¡we ¡ extracted ¡DNA ¡from ¡the ¡soil ¡and ¡used ¡"next-­‑generation" ¡sequencing ¡technology ¡ to ¡sequence ¡millions ¡of ¡random ¡DNA ¡fragments ¡from ¡the ¡community ¡of ¡microbes ¡ in ¡the ¡sediment. ¡We ¡will ¡compare ¡these ¡sequences ¡to ¡DNA ¡sequences ¡in ¡existing ¡ databases ¡to ¡determine ¡the ¡presence ¡and ¡abundance ¡of ¡different ¡functional ¡ genes ¡and ¡taxonomic ¡groups ¡along ¡the ¡two ¡creeks. ¡This ¡combination ¡of ¡field ¡ ecology, ¡environmental ¡biology, ¡high-­‑throughput ¡sequencing ¡and ¡bioinformatics ¡ allows ¡us ¡to ¡get ¡a ¡full ¡picture ¡of ¡the ¡otherwise ¡invisible ¡structure ¡and ¡function ¡of ¡ microbial ¡communities ¡and ¡address ¡basic ¡hypotheses ¡regarding ¡microbial ¡ecology. ¡ ¡ ¡

Acknowledgements ¡

Christopher ¡Graves, ¡Elizabeth ¡Makrides, ¡and ¡Victor ¡Schmidt ¡are ¡ PhD ¡students ¡supported ¡by ¡the ¡Brown ¡University ¡IGERT ¡ Training ¡Grant ¡in ¡Reverse ¡Ecology. ¡We ¡would ¡like ¡to ¡thank ¡the ¡ numerous ¡faculty ¡members ¡and ¡staff ¡at ¡Brown ¡University ¡and ¡ the ¡MBL ¡for ¡their ¡support ¡and ¡assistance ¡on ¡the ¡project. ¡Also, ¡ we ¡would ¡like ¡to ¡thank ¡Christoph ¡Schorl ¡and ¡Hilary ¡Hartlaub ¡at ¡ the ¡Brown ¡Genomics ¡Core ¡Facility ¡for ¡their ¡assistance. ¡ Figure ¡1. ¡(A) ¡Overall ¡schematic ¡of ¡sampling. ¡(B) ¡Sample ¡location ¡relative ¡to ¡water ¡level. ¡

(B) ¡ (A) ¡ Figure ¡ 2. ¡ Left: ¡ Representative ¡ sample ¡ site ¡ (Egypt ¡ River ¡ ¡ reference ¡ station ¡ 4). ¡ Right: ¡ scouting ¡trip ¡on ¡a ¡salt ¡marsh ¡in ¡the ¡Plum ¡Island ¡LTER. ¡ Following ¡ sample ¡ collection, ¡ we ¡ extracted ¡ genomic ¡DNA ¡from ¡the ¡sediment ¡samples ¡ and ¡ sheared ¡the ¡DNA ¡ ¡into ¡random ¡fragments ¡with ¡a ¡ median ¡size ¡of ¡~175 ¡bps. ¡We ¡then ¡add ¡specific ¡ DNA ¡ sequences ¡ called ¡ ¡ onto ¡ each ¡ end ¡of ¡the ¡fragments ¡so ¡that ¡they ¡bind ¡onto ¡the ¡ sequencing ¡ machine. ¡ The ¡ fragments ¡ are ¡ then ¡ ¡ amplified ¡ and ¡ the ¡ next ¡ generation ¡ DNA ¡ sequencing ¡libraries ¡are ¡complete. ¡The ¡Illumina ¡ HiSeq ¡2000 ¡sequences ¡100 ¡base ¡pairs ¡from ¡each ¡ end ¡ of ¡ our ¡ DNA ¡ fragments ¡ for ¡ millions ¡ of ¡

• fragments. ¡

Figure ¡5. ¡(A) ¡Agilent ¡Biolanalyzer ¡ characterization ¡of ¡the ¡quality ¡and ¡ size ¡distribution ¡of ¡one ¡of ¡the ¡next ¡ generation ¡sequencing ¡libraries. ¡(B) ¡ Samples ¡are ¡now ¡being ¡sequenced ¡

• n ¡the ¡Illumina ¡HiSeq ¡2000, ¡which ¡

sequences ¡millions ¡of ¡DNA ¡fragments ¡ (B) ¡ (A) ¡ Figure ¡4. ¡(A) ¡Similar ¡salinity ¡gradients ¡ across ¡Greenwood ¡creek ¡(blue) ¡and ¡the ¡ reference ¡creek ¡(red). ¡Salinity ¡data ¡at ¡the ¡ reference ¡station ¡closest ¡to ¡the ¡ocean ¡are ¡ not ¡available ¡(Site ¡5 ¡in ¡figure ¡3 ¡above). ¡(B) ¡ A ¡strong ¡nitrogen ¡gradient ¡was ¡observed ¡ along ¡Greenwood ¡creek ¡but ¡is ¡absent ¡in ¡ the ¡reference. ¡(C) ¡A ¡strong ¡Carbon ¡gradient ¡ was ¡also ¡observed ¡in ¡the ¡Greenwood ¡creek ¡ but ¡not ¡in ¡the ¡reference. ¡ Sediments ¡were ¡sampled ¡at ¡6 ¡sites ¡along ¡two ¡creeks ¡in ¡the ¡Plum ¡Island ¡Estuary ¡

• LTER. ¡The ¡focal ¡creek, ¡Greenwood ¡creek, ¡has ¡ ¡a ¡

sewage ¡effluent, ¡whereas ¡the ¡reference ¡creek, ¡Egypt ¡River, ¡is ¡ ¡fed ¡by ¡a ¡drinking ¡ water ¡reservoir. ¡The ¡reference ¡was ¡chosen ¡based ¡on ¡similar ¡size ¡and ¡tidal ¡salinity ¡ cycle ¡to ¡that ¡of ¡Greenwood ¡creek. ¡Samples ¡ ¡of ¡the ¡sediments ¡were ¡taken ¡within ¡ 0.3 ¡meters ¡of ¡the ¡water ¡level ¡during ¡low ¡tide ¡on ¡October ¡8, ¡2011 ¡by ¡taking ¡2 ¡cm ¡

• cores. ¡Three ¡biological ¡replicates ¡were ¡sampled ¡within ¡a ¡range ¡of ¡5 ¡m ¡at ¡each ¡site ¡

along ¡the ¡creek ¡by ¡mixing ¡3 ¡of ¡the ¡2 ¡cm ¡cores ¡(taken ¡within ¡0.5 ¡meters ¡of ¡one ¡ another) ¡into ¡a ¡sterile ¡sample ¡cup. ¡The ¡3 ¡cores ¡in ¡each ¡biological ¡replicate ¡were ¡ homogenized ¡thoroughly ¡and ¡aliquots ¡of ¡1.5 ¡ml ¡of ¡mixed ¡sediment ¡were ¡flash ¡ frozen ¡in ¡Liquid ¡N2. ¡GPS ¡coordinates, ¡water ¡and ¡sediment ¡temperature, ¡and ¡ salinity ¡were ¡measured ¡at ¡each ¡sampling ¡site. ¡Additional ¡sediment ¡cores ¡were ¡also ¡ taken ¡at ¡each ¡biological ¡replicate ¡for ¡bulk ¡density ¡analysis ¡of ¡soil ¡composition, ¡ moisture ¡content, ¡CHN ¡quantification, ¡and ¡N ¡isotopes. ¡ Figure ¡ 3. ¡ Above: ¡ Greenwood ¡ sample ¡ sites. ¡ Right: ¡ reference ¡(Egypt) ¡sample ¡sites. ¡Note ¡reference ¡5 ¡and ¡ 6 ¡are ¡reversed ¡relative ¡to ¡the ¡mouth ¡of ¡the ¡river. ¡The ¡ two ¡creeks ¡are ¡separated ¡by ¡approximately ¡5km. ¡ ¡ ¡ Our ¡next ¡generation ¡sequencing ¡data ¡will ¡consist ¡of ¡sequences ¡from ¡millions ¡of ¡DNA ¡ fragments ¡representing ¡the ¡metagenomes ¡of ¡the ¡sediment ¡samples. ¡We ¡will ¡combine ¡ the ¡100 ¡bp ¡sequences ¡from ¡each ¡end ¡of ¡the ¡fragment ¡to ¡produce ¡longer ¡sequences ¡for ¡

• analysis. ¡The ¡community ¡metagenomic ¡data ¡will ¡provide ¡two ¡kinds ¡of ¡information: ¡(1) ¡

16S ¡and ¡18S ¡rDNA ¡fragments ¡will ¡allow ¡us ¡to ¡identify ¡some ¡of ¡the ¡microbial ¡community ¡ members ¡ present, ¡ and ¡ (2) ¡ other ¡ DNA ¡ fragments ¡ will ¡ provide ¡ information ¡ about ¡ the ¡ functional ¡ capacity ¡ of ¡ the ¡ community ¡ as ¡ a ¡ whole. ¡ ¡ The ¡ shotgun ¡ metagenomic ¡ data ¡ derived ¡ from ¡ the ¡ Illumina ¡ run ¡ will ¡ be ¡ run ¡ through ¡ MG-­‑RAST ¡ (a ¡ publicly ¡ available ¡ pipeline ¡http://metagenomics.anl.gov/ ¡), ¡which ¡queries ¡a ¡number ¡of ¡on-­‑line ¡databases ¡ for ¡ sequence ¡ matches ¡ to ¡ those ¡ sequences ¡ detected ¡ in ¡ our ¡ samples, ¡ and ¡ reports ¡ detected ¡ functional ¡ capabilities ¡ in ¡ defined ¡ ¡ (e.g. ¡ anaerobic ¡ and ¡ aerobic ¡ respiratory ¡metabolisms, ¡nitrogen ¡and ¡sulfur ¡cycling ¡pathways, ¡etc.) ¡We ¡will ¡use ¡the ¡ raw ¡data ¡and ¡the ¡subsystem ¡data ¡to ¡explore ¡whether ¡long-­‑term ¡exposure ¡to ¡treated ¡ sewage ¡effluent ¡has ¡altered ¡microbial ¡community ¡structure ¡and ¡functionality. ¡

(A) ¡ (B) ¡ (C) ¡

* What ¡are ¡effects ¡of ¡effluent ¡on ¡microbial ¡communities? ¡

* Studied ¡before, ¡but ¡new ¡tools ¡may ¡yield ¡deeper ¡understanding ¡ * Some ¡controversy ¡– ¡different ¡results ¡across ¡studies ¡

* How ¡are ¡microbial ¡communities ¡structured? ¡

* Organizational ¡taxonomic ¡units ¡(OTUs) ¡vs. ¡functional ¡genes ¡ * Competitive ¡lottery ¡model ¡

Two ¡Questions ¡

Shape ¡= ¡OTU ¡ Color ¡= ¡Function ¡

Field ¡Work ¡(or ¡Field ¡Trips) ¡

Back-­‑up ¡

Lab ¡work ¡

* Extract ¡DNA ¡from ¡sediment ¡samples ¡ * Prepare ¡libraries ¡by ¡acoustic ¡shearing ¡to ¡appropriate ¡ size ¡(150-­‑200nt), ¡followed ¡by ¡addition ¡of ¡barcodes ¡and ¡ adapters ¡/ ¡primers ¡at ¡each ¡end ¡ * Sequence ¡on ¡Illumina ¡Hi-­‑Seq ¡2000 ¡

Back-­‑up ¡

Computational ¡work ¡

Back-­‑up ¡

* Now ¡have ¡many ¡many ¡GB ¡of ¡data ¡

* 16 ¡samples ¡x ¡millions ¡of ¡reads ¡per ¡sample ¡x ¡200nt ¡per ¡read, ¡ plus ¡quality ¡data ¡for ¡each ¡nt, ¡overall ¡run ¡quality ¡ * (Though ¡still ¡more ¡samples ¡to ¡go!) ¡

* To ¡do ¡list… ¡

* Filter, ¡stitch ¡pairs ¡together, ¡filter ¡again ¡ * Run ¡against ¡established ¡databases ¡to ¡determine ¡functionality ¡ and ¡(perhaps) ¡taxonomy ¡ * Compare ¡to ¡metadata ¡on ¡N ¡& ¡C ¡content ¡, ¡salinity, ¡etc. ¡

Computational ¡work ¡(next ¡steps) ¡

Back-­‑up ¡