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然而,这些方法有许多假设与限制,使得推算的总物种数差异甚大。
最低的推算数值是三百万,最高的甚至达到了一个亿。
目前接受度比较高的一个数字,是由夏威夷大学马诺阿分校CamiloMora教授提出来的:
870万,不包括病毒。
他是应用生物分类阶层——也就是生物课本里学过的界门纲目科属种的数量趋势,推估出出来的这个数字(orgcontent113215970)
例如某动物门=10纲=100目=1000科=10000属=100000种,同时不同类群的分类阶层数量有相似的趋势,且高阶分类相对于种较稳定。
因此经过一系列的模拟,最终可推估得到较可信的总物种数。
CamiloMora教授的这篇论文是目前全球被引用次数最多的统计文稿之一,也算是个比较权威的推论了。
870万对比200万。
因此在青苔之中发现某种甚至多种微生物的存在,徐云真的一点儿都不惊讶。
随后他沉思片刻,对裘生道:
“老裘,先做16S相似度检测吧。”
裘生点点头,飞快的带上套...手套,说道:
“行,我立马就做。”
一般来说。
如果是培养皿培育出的菌株,检测或者对比的难度往往都不高。
但对象若是自然界富集的样本,操作起来就比较麻烦了。
徐云所说的16S相似度检测,指的是核糖体小亚基的RNA组分检测。
也就是16SrRNA。
这部分长度大约1500nt,不同物种略有差异,算是目前主流的九大新物检测步骤之一。
五分钟后。
裘生抬起头,对徐云道:
“老徐,准备好了,引物你觉得用啥?”
徐云想了想,很快道:
“1492R吧。”
“好嘞!”
半个小时后。
裘生抬起头,打了个响指:
“搞定,扩出来了,BLAST的密匙你有吧?”
徐云朝他竖起一根大拇指示意干得漂亮,随后走到操作台边,噼里啪啦的输了一大串密匙。
做过新种检测的同学应该都知道。
16S相似度检测的界限其实有些模糊,因为不同分类群的检测相似度阈值是不一样的。
比如有的是97%,有的是99%。
只是在通常情况下。
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