水稻典型品种日本晴和IR24根系微生物组的解析

胡雅丽, 戴睿, 刘永鑫, 张婧赢, 胡斌, 储成才, 袁怀波, 白洋

Analysis of rice root bacterial microbiota of Nipponbare and IR24

Hu Yali, Dai Rui, Liu Yongxin, Zhang Jingying, Hu Bin, Chu Chengcai, Yuan Huaibo, Bai Yang

图4 基于根系微生物组的随机森林分类模型能较精准预测日本晴 A：随机森林分类模型中重要性排前14的生物标记菌。采用随机森林分类法,对昌平和上庄地区的IR24和日本晴根系微生物组(共34个样品)在科水平进行了分类,并在纲水平着色。生物标记菌按照对模型准确度的重要性由高到低排序,展示前14个。图右侧小图表示十倍交叉验证错误率,当标记菌个数超过14个时,模型的错误率较低且稳定。B：标记菌在日本晴和IR24根系微生物组中的相对丰度。蓝色为日本晴,橙色为IR24。C：用随机森林分类模型对两个基因型做分类预测。该模型基于样品的根系微生物组成判断样品的基因型。前两行样品为日本晴,后两行样品为IR24,蓝色表示样品基因型被预测为日本晴,橙色则是预测为IR24。CP：昌平;SZ：上庄。Actinobacteria：放线菌纲;Bacilli：杆菌纲;Betaproteobacteria：beta-变形菌纲;Chlamydiia：衣原体纲;Chloroflexia：绿弯菌纲;Clostridia：梭菌纲;Gammaproteobacteria：gamma-变形菌纲;Opitutae：丰佑菌纲。

Fig. 4 Random-forest classification models precisely predict Nipponbare