CLUSTER ANALYSIS DEI PROFILI DGGE

I profili generati dalla separazione della regione ITS delle comunità fungine nel gel DGGE sono stati sottoposti ad analisi di immagine con il software Phoretix 1D Pro (TotalLab Ltd, Newcastle, UK) per essere confrontati tra loro e analizzare la struttura delle comunità.

Per effettuare un’analisi di clustering è stato calcolato l’indice di correlazione di DICE mediante il software Phoretix 1D. Il coefficiente di DICE è stato calcolato in base alla presenza/assenza di ogni banda nel profilo. Il dendrogramma relativo al coefficiente di DICE è rappresentato in Figura 4.11.

Per testare la riproducibilità dei pattern elettroforetici, sono state fatte correre reazioni PCR dello stesso campione in duplicato. Il confronto di tre campioni (43, 62, 70) in duplicato è visualizzato nella Figura 4.10 A, che mostra che la variabilità intrinseca nel metodo è abbastanza buona, essendo inferiore al 20%.

Come già detto, 5 campioni su un totale di 72 avevano mostrato un profilo negativo. Attraverso l’analisi non si erano evidenziati cluster ben definiti in relazione al sito di campionamento o alle caratteristiche del substrato. I profili 36 e 39, corrispondenti rispettivamente al campione di quarzo di Kay Island e al campione di arenaria di Richard Nunatak risultavano i profili con il maggior numero di bande, in particolare il profilo 36 con 14 bande ed il profilo 39 con 15 bande; per il resto la quantità e la distribuzione delle bande variava notevolmente da profilo a profilo indipendentemente dai parametri ambientali considerati di altitudine e distanza dal mare. Da questi dati, pertanto, è emerso come non ci sia una correlazione fra il sito di campionamento e la quantità di bande ritrovate poiché il profilo con il maggior numero di bande risultava essere un sito a 2000 m di altitudine e a 70,2 Km dal mare. Dal clustering ottenuto mediante coefficiente di DICE, inoltre, risulta evidente come non ci sia una relazione lineare fra la biodiversità, i siti di campionamento e i parametri ambientali, poiché la biodiversità risultava variare notevolmente da campioni provenienti dalla stessa località ma anche tra due stessi campioni di roccia di una stessa località e stesso sito, come nel caso dei due campioni di conglomerato raccolti entrambi dal sito 2 della località Mt Howard. I due campioni, corrispondenti ai profili 6 e 12 del gel di DGGE, mostravano dei profili assai diversi, con una variabilità del 38% (Fig. 4.10B).

Anche in siti vicini alle coste, dove le condizioni ambientali si presentano meno difficili, la variazione della biodiversità è risultata drammatica in siti di campionamento poco distanti, come nel caso dei siti Inexpressible Island e Kay Island a 0 Km dal mare; o nel caso di Starr Nunatak a 3,2 Km dal mare e del sito Harrow Peak a 6,5 Km dal mare.

I dati ottenuti, quindi, evidenziano che la biodiversità che non è correlata unicamente ad altitudine, latitudine e distanza dal mare ma potrebbe dipendere da molteplici altri fattori, come disponibilità d’acqua, temperatura della roccia ed esposizione al sole ad esempio e dovranno essere presi in considerazione nelle indagini future.

Evidentemente, in ambienti limite come quello antartico, tutti questi fattori incidono fortemente sulle condizioni micro e nanoclimatiche ed ogni minima variazione, dovuta anche semplicemente alla topologia della roccia che consente un minore o maggiore accumulo di umidità, è determinante per la sopravvivenza dei microorganismi delle comunità criptoendolitiche. Questo studio di comunità ha permesso, comunque, di effettuare un primo screening sulla biodiversità fungina in Antartide mettendone in risalto l’enorme variabilità.

Fig.4.10. Analisi dei profili DGGE basata sul coefficiente di DICE.

variabilità è inferiore al 20%. 46A e 46B= duplicato PCR del campione 46; 62A e 62B = duplicato PCR del campione 62; 70A e 70B = duplicato PCR del campione 70.

ai campioni 6=Mt Howard, sito 2

conglomerato generati mediante DGGE (M=marker)

quindi, evidenziano che la biodiversità che non è correlata unicamente ad altitudine, latitudine e distanza dal mare ma potrebbe dipendere da molteplici altri fattori, come disponibilità d’acqua, temperatura della roccia ed esposizione al sole ad esempio e dovranno essere presi in considerazione nelle indagini future.

Evidentemente, in ambienti limite come quello antartico, tutti questi fattori incidono fortemente sulle condizioni micro e nanoclimatiche ed ogni minima variazione, dovuta anche nte alla topologia della roccia che consente un minore o maggiore accumulo di umidità, è determinante per la sopravvivenza dei microorganismi delle comunità criptoendolitiche. Questo studio di comunità ha permesso, comunque, di effettuare un primo

g sulla biodiversità fungina in Antartide mettendone in risalto l’enorme variabilità.

Analisi dei profili DGGE basata sul coefficiente di DICE. A: riproducibilità del metodo: la variabilità è inferiore al 20%. 46A e 46B= duplicato PCR del campione 46; 62A e 62B = duplicato PCR del campione 62; 70A e 70B = duplicato PCR del campione 70. B: Confronto dei profili relativi Mt Howard, sito 2 campione 2 conglomerato e 12= Mt Howard, sito 2 campione 1

mediante DGGE (M=marker)

quindi, evidenziano che la biodiversità che non è correlata unicamente ad altitudine, latitudine e distanza dal mare ma potrebbe dipendere da molteplici altri fattori, come disponibilità d’acqua, temperatura della roccia ed esposizione al sole ad esempio e che

Evidentemente, in ambienti limite come quello antartico, tutti questi fattori incidono fortemente sulle condizioni micro e nanoclimatiche ed ogni minima variazione, dovuta anche nte alla topologia della roccia che consente un minore o maggiore accumulo di umidità, è determinante per la sopravvivenza dei microorganismi delle comunità criptoendolitiche. Questo studio di comunità ha permesso, comunque, di effettuare un primo

g sulla biodiversità fungina in Antartide mettendone in risalto l’enorme variabilità.

riproducibilità del metodo: la variabilità è inferiore al 20%. 46A e 46B= duplicato PCR del campione 46; 62A e 62B = duplicato onfronto dei profili relativi campione 2 conglomerato e 12= Mt Howard, sito 2 campione 1

Fig.4.11. Analisi dei profili DGGE basata sul coefficiente di DICE. Confronto dei profili generati mediante DGGE (M=marker)