The authors gratefully acknowledge Michelle Gonzales, Kenny Kidd, Brad Osbon, and all other personnel that conducted the laboratory procedures for these data. The authors are thankful for assistance from Andrew Scott in developing software coding to conduct model-fitting procedures. The authors also appreciate the funding from the U.S. Department of Agriculture National Institute of Food and Agriculture, Sustainable Agriculture and Research &amp; Education, Sun Grant South Central region, and the National Council of Air and Stream Improvement that made possible the studies from which representative results provided in this paper were drawn.

1. 단위 (20) 실험 지역 내에서 실험 내에서 약관의 샘플 대표를 얻기 위해 토양을 수집 <ol><li> 같은 질감, 부피 밀도, 산도, 유기 수평선 깊이, 및 / 또는 영양소 농도를 포함하여 경사와 토양 특성과 같은 사이트 속성의 차이를 확인합니다. 플롯 내의 식생 유형의 차이를 확인합니다. 사이트 속성이 미리 지정된 상대 오차를 달성하는 데 필요한 샘플의 수를 추정하기 위해 변동 계수의 알려진 또는 게시 된 추정치를 사용합니다. </li><li> 현장 실험 장치 상태에 기초하여 패턴의 오거 또는 다른 수집 장치를 사용하여 토양 샘플. <ol><li> 균일 한 조건은 각 실험 장치 내에서 무작위 표본 추출 패턴을 사용합니다. <ol><li> 실험 단위 내에서 또는 지그재그 패턴으로 완전히 임의의 위치 중 하나에서 샘플 포인트를 할당합니다. </li><li> 각각의 임의의 지점에서 또는 지그재그 두둑에 할당 된 지점에서 샘플 토양엔. 토양 시료를 발굴 오거 또는 다른 수집 장치를 사용하기 전에 무기 토양의 표면으로부터 유기물을 따로 브러시. 참고 : SFI 방법은 오아에서 13 아래 토양 지평을 사용하여 개발되었다. OA에 상기 시야가 SFI 방법을 이용하여 시험 할 수있는 경우 추가 시험이 필요하다. </li><li> 하나의 용기에 실험 장치에서 수집 된 모든 샘플을 결합하고 물리적으로 실험 장치에 대한 복합 샘플을 만들기 위해 컨테이너 내에서 개별 샘플을 섞는다. </li></ol></li><li> 훨씬 더 일반적인 이종 조건은 각 실험 단위 내에서 체계적 샘플링 패턴을 사용합니다. <ol><li> 횡단면 내의 표본 점 간의 거리가 실험 장치 내에 다양성을 나타내는데 필요한 거리보다 작도록 각각의 실험 장치의 중앙의 횡단면을 따라 토양 샘플. </li><li> 각각의 예에서 여러 횡단 따라 샘플 토양비교적 큰 실험 단위 또는 변동 여러 소스와 실험 단위 격자 패턴을 형성 perimental 장치. </li><li> 하나의 용기에 각각의 횡단면을 따라 수집 된 모든 샘플을 결합하고 물리적으로 각 횡단면에 대한 복합 샘플을 만들기 위해 컨테이너 내에서 개별 샘플을 섞는다. </li></ol></li></ol></li></ol> 2. SFI의 분석을 위해 토양을 준비 <ol><li> 얼음 팩에 넣어 시료를 현장에서 수집 한 후 쿨러 즉시 가득합니다. </li><li> 시설에 도착하면되는 샘플은 샘플 준비 및 SFI 절차가 수행 될 때까지 4 ℃에서 냉장 분석, 장소 샘플까지 저장할 수 있습니다. </li><li> 6.4 mm X 6.4 mm 메쉬 체를 통해 체 토양 샘플. 샘플 사이의 오염을 방지하기 위해 각 샘플 사이에 물 메쉬를 청소합니다. </li><li> 각 샘플의 경우, 세 개의 100g의 부 표본을 측정하고 250 ml의 비이커에 100g의 부 표본을 배치합니다. 커버 EAC파라 필름과 시간 비커와 25 ° C에서 10 일 동안 수조에 그들을 둡니다. </li></ol> 오븐 건조 무게의 측정 3. 테이크의 부 표본 <ol><li> 토양 시료의 10 일간 예비 배양의 마지막에, 각각의 시료로부터 파라 필름을 제거한다. </li><li> 알루미늄의 무게는 보트의 무게를 기록한다. 모든 샘플에서 토양 1 g을 보트의 무게를 놓습니다. </li><li> 축축한 흙의 무게를 기록하고 보트의 무게. </li><li> (가) 105 ° C의 오븐에서 토양 보트의 무게를 놓습니다. 샘플은 일반적으로 48 시간 이후의 기록 가중치 보트 토양 무게 인 항량에 도달 한 후. </li><li> 촉촉하고 건조 토양 무게를 얻기 위해 무게 보트에서 습한 토양과 건조 토양의 촬영 무게에서 보트의 무게를 무게를 뺍니다. 습한 토양 중량 건조 토양의 무게를 나누어 습한 토양 비율 : 건조를 유도. </li></ol> 4. 훈증 토양 샘플 <ol><li> (MOR 적어도 두개의 바닥에서 젖은 종이 타월을 놓고E는 자기 플레이트 10.5 L 유리 진공 데시 케이 터) 샘플의 수에 따라 필요할 수있다. </li><li> 모든 샘플의 경우, 세 개의 분리 된 유리 병에 토양 30 g의 무게. 섹션 5에 설명 된 배양 용기 디자인을 사용하는 경우 40mm의 구멍에 맞도록 토양 40g을 보관 유지하는데 충분한 크기가 충분히 좁은 유리 병을 사용합니다. </li><li> 라벨 테이프를 사용하여 각 30g의 토양 표본을 식별하는 경우 훈증 잉크를 저하하기 때문에, 연필을 사용합니다. </li><li> 훈증을 실시하지 않습니다 진공 데시 케이 터에 진공 훈증 용 건조기 하나의 표본으로 각각의 토양 샘플에 대한 세 가지 30g의 서브 샘플의 두 놓습니다. </li><li> 100㎖의 비이커에, 비커의 바닥을 덮을 돌 비등 층을 배치했다. </li><li> 끓는 돌 층을 100 ㎖의 비이커에 에탄올없는 클로로포름 50 ㎖ (클로로포름)을 붓는다. 30 g을 흙으로 가득 데시 케이 터의 중심에 끓는 돌과 클로로포름과 100 ㎖ 비커를 놓고부 표본. 흄 후드에서이 단계를 실시한다. </li><li> 흄 후드에서 토양 샘플 당 부 표본의 두 세트를 훈증하는 클로로포름을 끓여 진공을 사용합니다. <ol><li> 진공 튜브와 진공 건조기에 진공을 연결합니다. 진공을 시작하고 클로로포름이 비등하기 시작보세요. </li><li> 공기가 데시 케이 터로 역류 할 수 있도록 데시 케이 터에서 진공 튜브를 30 초 동안 끓여 분리 클로로포름을 허용합니다. 이 단계는 토양 시료에 클로로포름 가스 진입을 촉진한다. 두 번 반복합니다. </li><li> 이 2 분 동안 끓여 할 수 있도록, 클로로포름의 네 번째이자 마지막 종기를 수행합니다. </li><li> 진공이 계속 실행으로 건조기 내에서 진공이 유지되도록, 진공 데시 케이 터에 시일을 닫는다. 진공을 끄고 데시 케이 터에서 진공 튜브를 분리합니다. </li></ol></li><li> 데시 케이 터에 덮개를 배치하고, 진공 마개를 밀봉하여, 비 샘플 소독을 포함하는 데시 케이 터를 밀봉. 피24 시간 동안 (예를 들면, 캐비닛 등) 어두운 영역에있는 데시 케이 터 (소독 및 비 소독을) 레이스. 비 소독 샘플이 들어있는 데시 케이 터에 항 4.7의 진공 절차를 반복하지 마십시오. </li></ol> 5. 토양 샘플 보육에 대한 컨테이너를 조립 <ol><li> 중앙에 드릴 구멍이 크기 10 고무 마개를 통해 15cm 길이의 유리 막대를 밀어 넣습니다. 로드 직경 꼭 구멍을 통해 적응하기에 충분해야한다. </li><li> 소독 및 비 소독 표본 식별에 해당하는 식별 0.5 L 반투명 넓은 입 폴리 프로필렌 병 레이블. </li></ol> 흄 후드에서 데시 케이 터에서 6 피난 클로로포름 <ol><li> 데시 케이 터로의 공기 흐름을 허용하도록 진공 데시 케이 터에 마개를 연다. 데시 케이 터에서 뚜껑을 제거하고 샘플 및 데시 케이 밖으로 젖은 수건을. </li><li> 토양 샘플에서 클로로포름 가스를 대피 진공을 사용합니다. <ol><l난&gt; 데시 케이 터에 뚜껑을 놓습니다. 진공 튜브와 진공 데시 케이 터를 연결합니다. </li><li> 진공 펌프를 켜고 펌프가 5 분 동안 실행할 수 있습니다. 데시 케이 터에 공기 흐름을 허용하는 데시 케이 터에서 진공 튜브를 분리합니다. </li><li> 단계를 반복 6.3.2 네 번. </li></ol></li></ol> 7. 10 일 보육을 실시하는 배양 용기 (그림 1)에 각각의 토양 표본을 이동 <ol><li> 피펫 배양 용기에 1 ㎖ 탈 이온수. 고무 밴드를 사용하여 크기 10 스토퍼로부터 연장 글라스로드에 빈 유리 병을 연결합니다. 유리 병의 개방 단부가 상기 스토퍼의 기부에 직면한다. 유리 병은 유체의 40 ml의까지 수용하기에 충분한 크기 여야한다. </li><li> 배양 용기에 30g의 토양 표본을 포함하는 병을 놓습니다. </li><li> inoculu로 (소독 비는-소독) 해당 서브 샘플의 각각 원래의 토양 샘플에서 비 소독 토양 1g 추가엠. </li><li> 피펫 스토퍼 / 유리로드에 접속 된 유리 바이알에 2 M NaOH를 1 ㎖. 배양 용기의 상단에 스토퍼 / 유리 막대를 밀어 넣습니다. 파라 필름 배양 용기의 상부 커버. </li><li> 더 토양을 포함하지 배양 용기를 만듭니다. 3 ~ 5 무 토양 배양 용기를 조립합니다. 주 : 무 토양 용기의 샘플을 적정하는데 사용되는 산은 항 9.3 이하에서 설명하는 배양 기간 동안 CO 2 광물의 결정에 필수적이다. 이러한 여러 노 토양 용기는 잘못 취급하거나 모든 샘플에 대한 CO 2 광물 계산에서 오류를 만들 것없는 토양 배양 용기의 적정에 대한 보호로 생성되기 때문에. 값에 가까워 야 노 토양 용기에서 샘플을 적정하는 데 사용되는 산; 무 토양 샘플 용기 중에서 매우 이질적 산가 가능성 잘못된 시료 처리 또는 적정의 결과이다. <ol&gt; <li> 배양 용기를 조립 부 (5)의 절차를 따르십시오. </li><li> 7.1과 7.4의 절차를 따르십시오. </li></ol></li><li> 25 ° C에서 어두운 저장 영역에있는 모든 배양 용기를 놓습니다. 10 일 동안 저장 영역에있는 모든 배양 용기를 남겨주세요. </li></ol> 8. 인큐베이션 기간 동안 미생물의 호흡에 의해 생산 된 CO 2를 정량화하기 위해 각 표본에 적정을 수행 <ol><li> 배양 용기에서 2 M 수산화 나트륨이 들어있는 유리 병을 제거합니다. </li><li> 피펫 2 M 수산화 나트륨을 함유하는 유리 바이알에 1 M BaCl 2 2 ㎖. </li><li> 페놀프탈레인 한 방울 추가 (C 20 H 14 O 4) BaCl 2 및 수산화 나트륨의 혼합물을 함유하는 바이알에 피펫이나 의약품 드롭퍼로부터. 유리 병에 자기 교반 막대를 넣고 저어 접시에 유리 병을 배치합니다. </li><li> 활성화 된 교반 판으로, 천천히 다시 때까지 뷰렛 0.1 N 염산을 추가유리 병에 혼합물의 D 채색은 명확집니다. </li><li> 유리 바이알에서 혼합물의 착색을 변경하는데 필요한 염산의 양을 기록한다. </li></ol> 9. 첫 번째 훈증-배양주기 16,21,22 동안 수집 된 데이터에서 미생물 바이오 매스 C를 결정 <ol><li> 단계 3.8에서 얻어진 촉촉한 무게 비율 : 건조하여 촉촉한 무게를 곱하여 각 표본 토양의 건조 중량을 결정합니다. </li><li> 무 토양 배양 용기를 적정하는 데 사용되는 염산의 평균 금액을 결정합니다. </li><li> 식을 사용하여 10 일간 배양시 CO 광물이 계산 : <img alt="식 (1)" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq1.jpg" /> 여기서 CO 2 = CO 10 일간 배양 동안 2 광물 NS = 산성이없는 토양 배양 용기에 시료를 적정하는 데 사용 S = 산성은 배양 용기에 토양을 포함 샘플을 적정하는 데 사용 일의 M은 = 몰 농도전자 염산 E = 6 당량 배양 용기에 함유 된 토양의 W = 건조 중량 </li><li> 수식을 사용하여 미생물 바이오 매스 C를 계산합니다 : <img alt="식 (2)" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq2.jpg" /> BioC는 미생물 바이오 매스 C를 = 위치 소독 된 토양 부 표본에서 F = CO 2 광물 비 소독했다 토양 부 표본에서 NF = CO 2 광물 K = 미생물 바이오 매스 C의 광물의 비율은 2 CO하기 <ol><li> 토양과 예비 시험 또는 게시 값을 22에서 14 C 광물의 직접 측정 중 하나가 K의 값을 결정합니다. 0.45의 값은 일반적으로 상기 분석 23 K에 대해 사용된다. </li></ol></li><li> 첫 번째 훈증-배양주기에 소독 된 토양 부 표본에 대한 섹션을 4-8 일곱 번 반복하여 순차적 훈증 및 배양주기를 수행합니다. </li></ol> 10 Determ오프라인으로 불안정 C와 여덟 훈증 및 배양 사이클의 과정을 통해 CO 2 광물을 사용하여 잠재적 인 C 회전율 평가 <ol><li> 각 훈증 후의 시료에 첨가 토양 접종하기위한 보정 계수를 결정하기 위해 다음 식을 사용하여 <img alt="식 (3)" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq3.jpg" /> IC는 접종에 대한 보정 계수 = 어디 C &#39;= CO 2의 양이 아닌 소독 표본에서 처음 10 일간 배양 중 첫 번째 훈증 배양주기 훈증 토양에 접종 토양의 r은 = 무게 비율 C의 t = 배양주기 (1, 2 ... 8), 같은 C의 t-1 = 0 때 t = 1이 </li><li> 각 표본에 대한 각각의 배양 중에 방출 된 CO 2를 추정하기 위해 다음 공식을 사용 <img alt="식 (4)" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq4.jpg" /> 코네티컷 = CO 2는 배양 중에 출시 곳 NS = 산성 샘플을 적정하는데 사용무 토양 배양 용기에 S = 산성은 배양 용기에 토양을 포함 샘플을 적정하는 데 사용 IC (단계 10.1에서 결정된) 접종에 대한 보정 계수 = E = 6 당량 배양 용기에 함유 된 토양의 W = 건조 중량 </li><li> 비선형 회귀 분석을 사용하여 불안정한 유기 탄소 (C)를 유도. <ol><li> 샘플에 대한 각각의 샘플 식별자가 포함 된 스프레드 시트를 구성, 배양 중에 출시 배양 사이클 수 (1, 2 ... 8), 및 CO 2 (단계 10.2에서 유래). </li><li> 비선형 회귀 할 수있는 소프트웨어를 사용하면, 데이터 집합에 다음 모델에 맞게 : <img alt="식 (5)" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq5.jpg" /> CSUM은 여덟 배양 사이클 동안 방출 CO (2)의 합계 = 어디 LOC = 토양 불안정한 유기 탄소 (C) K = 잠재적 회전율 시간 t = 배양주기 (1, 2 ... 8) </li></ol></li><li> 잠재적 인 매출 t 변환때문에 10 일의 배양주기 (10)에 의해 K의 역을 곱하여 일에 단계 10.3.2에서 IME. </li></ol>

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A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Straw+harvesting,+fertilization,+and+fertilizer+type+alter+soil+biophysical+properties+in+a+loblolly+pine+plantation+in+the+mid-South+USA.">Straw harvesting, fertilization, and fertilizer type alter soil biophysical properties in a loblolly pine plantation in the mid-South USA.</a> Biol. Fertil. Soils. 45, 145-153 (2008).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loblolly+pine+age+and+density+affects+switchgrass+growth+and+soil+carbon+in+an+agroforestry+system.">Loblolly pine age and density affects switchgrass growth and soil carbon in an agroforestry system.</a> For. Sci. 58, 485-496 (2012).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nitrogen+and+carbon+of+switchgrass,+loblolly+pine,+and+cottonwood+biofuel+production+systems+in+the+Southeast+United+States.">Nitrogen and carbon of switchgrass, loblolly pine, and cottonwood biofuel production systems in the Southeast United States.</a> For. Sci. 61, 522-534 (2015).</li><li>Zhang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decomposition+differences+of+labile+carbon+from+litter+to+soil+in+a+tropical+rain+forest+and+rubber+plantation+of+Xishuagbanna,+southwest+China.">Decomposition differences of labile carbon from litter to soil in a tropical rain forest and rubber plantation of Xishuagbanna, southwest China.</a> Eur. J. Soil Biol. 55, 55-61 (2013).</li><li>Nelson, D. W., Sommers, L. E., Sparks, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Total+carbon,+organic+carbon,+and+organic+matter.">Total carbon, organic carbon, and organic matter.</a> Methods of soil analysis. Part 3: chemical methods. , 961-1090 (1996).</li><li>Huang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Correlation+among+soil+microorganisms,+soil+enzyme+activities,+and+removal+rates+of+pollutants+in+three+constructed+wetlands+purifying+micro-polluted+river+water.">Correlation among soil microorganisms, soil enzyme activities, and removal rates of pollutants in three constructed wetlands purifying micro-polluted river water.</a> Soil Biol. Biochem. 70, 221-228 (2012).</li><li>Kong, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enzyme+and+root+activities+in+surface-flow+constructed+wetlands.">Enzyme and root activities in surface-flow constructed wetlands.</a> Chemosphere. 76, 601-608 (2009).</li><li>Cui, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+nutrient+removal+efficiency+and+microbial+enzyme+activity+in+a+baffled+subsurface-flow+constructed+wetland+system.">Evaluation of nutrient removal efficiency and microbial enzyme activity in a baffled subsurface-flow constructed wetland system.</a> Bioresour. Technol. 146, 656-662 (2013).</li><li>Jenkinson, D. S., Wilson, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determination+of+microbial+biomass+carbon+and+nitrogen+in+soil.">Determination of microbial biomass carbon and nitrogen in soil.</a> Advances in nitrogen cycling in agricultural ecosystems. , 368-386 (1988).</li><li>Sparling, G. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interference+from+plant+roots+in+the+estimation+of+soil+microbial+ATP,+C,+N,+and+P.">Interference from plant roots in the estimation of soil microbial ATP, C, N, and P.</a> Soil Biol. Biochem. 17, 275-278 (1985).</li><li>Christie, P., Beatte, J. A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Significance+of+sample+size+in+measurement+of+soil+microbial+biomass+by+the+chloroform+fumigation-incubation+method.">Significance of sample size in measurement of soil microbial biomass by the chloroform fumigation-incubation method.</a> Soil Biol. Biochem. 19, 149-152 (1987).</li><li>McLaughlin, K. K., Hobbie, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+labile+soil+organic+matter+fractionation+techniques.">Comparison of labile soil organic matter fractionation techniques.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 68, 1616-1625 (2004).</li><li>Xia, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Variation+of+soil+labile+organic+carbon+pools+along+an+elevational+gradient+in+the+Wuyi+Mountains,+China.">Variation of soil labile organic carbon pools along an elevational gradient in the Wuyi Mountains, China.</a> J. Resour. Ecol. 1, 368-374 (2010).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

The SFI method is an effective protocol for detecting differences in soil LOC and potential C turnover rates over a range of management practices (such as fertilization, tillage, vegetation control, and harvest practices) and soil conditions. Soil LOC content and C turnover rate can be used to understand alterations of nutrient cycles. The SFI method also provides measurement of microbial biomass C from the first fumigation-incubation event. The ability to measure soil LOC, C turnover, and microbial biomass C concurrentl...

때문에 탄소 (C)와 영양 순환 및 토양 변화에 감도에서의 중요한 역할, 토양 LOC는 토양 유기물 품질의 지표로 측정하는 중요한 매개 변수입니다. 큰 정도 숲과 agroecosystems은 영양소의 소스로 토양 유기물에서 영양분의 광물에 따라 달라집니다. 관리 활동은 영양 공급 한 변화의 결과로, 토양의 유기 탄소 (C)의 풀 크기와 이직률을 변경할 수 있습니다. 토양 유기 탄소 (C)는 몇 년 2,3,4에 몇 주에서 이직률이 분해성 수천 년의 이직률이 C, 및 LOC의 두 가지 주요 분수로 구성되어 있습니다. 토양 불안정한 C는 식물 쓰레기 1,4,5에서 미생물 바이오 매스 C, 저 분자량 화합물 (아미노산, 단순 탄수화물) 식물 rhizodeposition에서, 분해 부산물 및 침출수로 쉽게 분해 기판으로 구성되어 있습니다. 토양 불안정한 C 용이 분해성 때문입니다방해 또는 토양 6 변경 관리 관행과 자연 현상에 매우 민감. 토양 불안정한 C는 유기 물질 (7)의 분해 토양 미생물의 주 에너지 원으로 기능한다. 토양 유기 탄소 (C) 8의 안정적인 형태보다 더 큰 정도 등, LOC에 미치는 영향 영양 순환으로. 토양 미생물은 LOC 9,10,11의 프라이밍 효과에 의해 촉진 분해성 토양 유기물의 분해시 발생하는 종속 영양 호흡의 대부분에 대한 책임이 있습니다. 토양 유기 탄소 (C)가 약 두 배 대기 C (11)이기 때문에 호흡 글로벌 C 사이클에 상당한 역할을한다. 육상 생태계의 중요성으로 인해, 여러 가지 방법이 토양 LOC를 추정하기 위해 개발되었다. 물리적, 화학적, 생화학 적 :이 방법은 일반적으로 세 가지 분류로 묘사 될 수있다. 농도계 분리 방법은 물리적 메트있다무겁거나 가벼운 분수로 또는 일반 및 미세 입자 유기 탄소 (C) 12,13,14,15로 토양의 유기 탄소 (C)를 분리 구성 ODS. 분리 방법은 수행하기가 비교적 용이하지만, 종종 그렇지 이들 분획 토양 유형 미네랄 조성물, 식물 재료의 크기와 밀도 및 토양 집합체 일관성 (13, 15)에 따라 변화하기 때문에 일관성있는 결과를 생성한다. 분리 방법은 LOC 약 15 만 정량적 인 정보를 생산하고 있습니다. 여러 가지 화학적 방법은 LOC 추정 사용할 수 있습니다. 유기 탄소 수용액으로 추출을 수행하기가 비교적 용이하고, 상기 방법은 종종 쉽게 재현 가능한 결과를 제공한다. 그러나 이러한 추출 미생물 15 수 기판의 전체 스펙트럼을 포함하지 않습니다. 토양 유기 C의 화학적 분류에 대한 여러 가지 산화 방법이 개발되었다. 산화법은 양과 불안정한 유기 C의 품질 특성의 이점을 가지고일부 방법은 유해 화학 물질과 작업을 필요로 및 결과 (15)의 재현성 방법 중 변동성이 있지만. 산 가수 분해 추출법 양과 LOC의 품질을 측정 할 수있는 화학적 분류 절차의 다른 형태이지만,이 방법의 결과는 그 생물학적 특성 (13, 15)의 해석을 용이하게하지 않는다. 토양 LOC 해석의 생화학 적 방법이 개발되었다. CO 2 호흡 분석에서 미생물에 의해 방출으로 불안정한 유기 C가 측정 될 수있다. 이러한 분석은 진정한 mineralizable 유기물의 추정을 제공하지만, 일반적으로는 가장 불안정한 화합물은하기 검정법 중 15 광물이다. 훈증-배양 (16) 및 훈증 추출 (17)에 의해 측정 된 토양 미생물 바이오 매스 C는 LOC에 대한 추론을 개발하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 절차는 미생물 바이오 매스보다는 LO에서 C의 추정치를 제공C. 두 훈증 절차 미생물 생물량 C를 결정하는 비 훈증 토양의 값의 감산을 포함하지만, 값이 비 훈증 토양 감산없이 수득 제안 미생물 바이오 매스 (18)에 더하여 C의 불안정한 유기 부분의 측정치를 제공 한 . LOC를 측정하기위한 순차 훈증-배양 (SFI) 프로 시저 (13)는 토양 미생물 바이오 매스 C 측정을위한 훈증-배양 과정 (16)에서 적응 생화학 적 방법이다. SFI 방법은 LOC를 추정하는 다른 방법에 대해 몇 가지 장점을 갖는다. 방법에 대한 개념적 기초 LOC는 미생물의 성장을 지배하는 미생물 분해 C이며, 그 LOC 물리적 접근 및 토양 미생물에 의해 화학적으로 분해 것입니다. 전계 조건에서 미생물의 성장은 일반적으로 탄소 가용성 영양소 가용성 가능한 공극 공간 및 / 또는 포식에 의해 제한된다. 이러한 요소는 거의 elimi 있습니다미생물 성장에 방해받지 않고 조건을 만들어, 훈증에 의해 신도. 어떤 영양분이 방법의 배양 기간 동안 제거되지 않습니다. 여러 훈증 및 배양주기의 과정을 통해, 미생물 성장은 C의 양과 질 (불안정성) (13)에 의해 제한된다. 배양 사이클 동안 축적 된 CO 2 호흡은 단순한 음의 지수 모델 11,13,19와 LOC를 추정하는 데 사용됩니다. SFI 방법 동시에 농도 LOC (11)의 전위 회전율을 추정 대부분 LOC 방법을 통해 장점을 가지고 있으므로 잠재적 C 회전율 또한, 지수 모델의 기울기로부터 유도 될 수있다. 이러한 14 C 등의 추적자 (13)를 사용하는 경우 다른 방법의 경우, LOC의 잠재적 인 이직률에 대한 정보는 확인 할 수 있습니다. SFI 방법 따라서 LOC 및 잠재적 회전율 모두의 측정을 획득하기위한 상대적으로 간단하고 저렴한 기술이다.

<table><tbody><tr><td>Soil auger sampling kit</td><td>JMC</td><td>PN039</td><td>Several other manufacturers of punch augers are available</td></tr><tr><td>Parafilm</td><td>Curwood</td><td>PM999</td><td></td></tr><tr><td>Aluminum weighing boats</td><td>Fisherbrand</td><td>08-732-103</td><td></td></tr><tr><td>General purpose drying oven</td><td>Fisher Scientific</td><td>15-103-0511</td><td>Many other manufacturers of general purpose laboratory ovens are available</td></tr><tr><td>10.5 L vacuum desiccator</td><td>Corning</td><td>3121-250</td><td></td></tr><tr><td>Glass scintillation vial</td><td>Wheaton</td><td>968560</td><td></td></tr><tr><td>Glass threaded vials, 41&amp;nbsp;ml</td><td>Fisherbrand</td><td>03-339-21N</td><td></td></tr><tr><td>Chloroform, stabilized with amylenes</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>67-66-3</td><td></td></tr><tr><td>Boiling chips</td><td>Fisher Scientific</td><td>S25201</td><td></td></tr><tr><td>Glass rod</td><td>Fisherbrand</td><td>S63449</td><td></td></tr><tr><td>Size 10 rubber stopper</td><td>Fisherbrand</td><td>14-130P</td><td>Rubber stoppers can be purchased as solid and drilled in center to install glass rod or bought with a hole to insert glass rod</td></tr><tr><td>Wide-mouth PPCO bottle, 0.5 L</td><td>ThermoScientific</td><td>3121050016</td><td></td></tr><tr><td>Sodium hydroxide, reagent grade</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S5881</td><td></td></tr><tr><td>Barium chloride</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>202738</td><td></td></tr><tr><td>Phenolphthalein indicator</td><td>Fisher Scientific</td><td>S25466</td><td></td></tr><tr><td>Hydrochloric acid solution, 0.1 N</td><td>Fisher Scientific</td><td>SA54-4</td><td></td></tr></tbody></table>

assessment of labile organic carbon in soil using sequential fumigation incubation procedures

경영 환경 변화는 토양의 영양과 탄소 순환을 변경할 수 있습니다. 토양 불안정한 유기 탄소, 용이 분해 C 풀, 교란에 매우 민감하다. 또한 영양소 사이클링 근본적인 토양 미생물에 대한 기본 기판이다. 때문에 이러한 특성으로, 불안정한 유기 탄소 (LOC)은 토양 건강의 지표 매개 변수로 확인되었습니다. LOC의 회전율을 정량화하면 토양 영양 순환 과정의 변화를 이해 돕는다. 순차 훈증 배양 방법은 토양 LOC 및 잠재적 C 전환율을 측정하기 위해 개발되었다. 상기 방법은 토양 시료 훈증 및 훈증 인큐베이션 사이클 일련 통해 10 일간 배양 기간 CO 2 -C 호흡 정량화 필요. 불안정한 유기 탄소 (C)와 잠재적 인 C 회전율은 음의 지수 모델과 축적 된 CO 2에서 추정된다. 이 방법을 수행하기위한 절차에 대해 설명하다디.

미국 남동부 24,25,26,27 실시 일련의 실험에서이 문서에 설명 된대로 SFI 방법이 사용되어왔다. 함께, 이러한 실험은 loblolly 소나무 (Pinus taeda L.), 스위치 그래스 (Panicum virgatum L.), 미루를 포함하여, 식물 종류의 다양한에 포함 (미루 나무 람 전 습지.), 대두 (글리신 최대 L. MERR.). 이 방법은 수정 중 LOC 및 / 또는 잠재적 인 C 회전율 속도의 차이...

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Assessment of Labile Organic Carbon in Soil Using Sequential Fumigation Incubation Procedures

Labile organic carbon (LOC) and the potential carbon turnover rate are sensitive indicators of changes in soil nutrient cycling processes. Details are provided for a method based on fumigating and incubating soil in a series of cycles and using the CO2 accumulated during the incubation periods to estimate these parameters.

순차 훈증 배양 절차를 사용하여 토양으로 불안정 유기 탄소의 평가

Management practices and environmental changes can alter soil nutrient and carbon cycling. Soil labile organic carbon, a readily decomposable C pool, is ...

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Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Environment

11.4K 조회수.  Louisiana State University Agricultural Center. Labile organic carbon (LOC) and the potential carbon turnover rate are sensitive indicators of changes in soil nutrient cycling processes. Details are provided for a method based on fumigating and incubating soil in a series of cycles and using the CO2 accumulated during the incubation periods to estimate these parameters.

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Physical, Chemical and Biological Characterization of Six Biochars Produced for the Remediation of Contaminated Sites

The physical and chemical properties of biochar vary based on feedstock sources and production conditions, making it possible to engineer biochars with specific functions (e.g. carbon sequestration, soil quality improvements, or contaminant sorption). In 2013, the International Biochar Initiative (IBI) made publically available their Standardized Product Definition and Product Testing Guidelines (Version 1.1) which set standards for physical and chemical characteristics for biochar. Six biochars made from three different feedstocks and at two temperatures were analyzed for characteristics related to their use as a soil amendment. The protocol describes analyses of the feedstocks and biochars and includes: cation exchange capacity (CEC), specific surface area (SSA), organic carbon (OC) and moisture percentage, pH, particle size distribution, and proximate and ultimate analysis. Also described in the protocol are the analyses of the feedstocks and biochars for contaminants including polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), polychlorinated biphenyls (PCBs), metals and mercury as well as nutrients (phosphorous, nitrite and nitrate and ammonium as nitrogen). The protocol also includes the biological testing procedures, earthworm avoidance and germination assays. Based on the quality assurance / quality control (QA/QC) results of blanks, duplicates, standards and reference materials, all methods were determined adequate for use with biochar and feedstock materials. All biochars and feedstocks were well within the criterion set by the IBI and there were little differences among biochars, except in the case of the biochar produced from construction waste materials. This biochar (referred to as Old biochar) was determined to have elevated levels of arsenic, chromium, copper, and lead, and failed the earthworm avoidance and germination assays. Based on these results, Old biochar would not be appropriate for use as a soil amendment for carbon sequestration, substrate quality improvements or remediation.

Biochar is a carbon-rich material used as a soil amendment with the ability to sustainably sequester carbon, improve substrate quality and sorb contaminants. This protocol describes the 17 analytical methods used for the characterization of biochar, which is required prior to large scale implementation of these amendments in the environment.

물리, 화학에 대한 생산 식스 Biochars의 생물학적 특성 오염 된 사이트의 재조정

The physical and chemical properties of biochar vary based on feedstock sources and production conditions, making it possible to engineer biochars with ...

연구

환경과학

A Lipid Extraction and Analysis Method for Characterizing Soil Microbes in Experiments with Many Samples

Microbial communities are important drivers and regulators of ecosystem processes. To understand how management of ecosystems may affect microbial communities, a relatively precise but effort-intensive technique to assay microbial community composition is phospholipid fatty acid (PLFA) analysis. PLFA was developed to analyze phospholipid biomarkers, which can be used as indicators of microbial biomass and the composition of broad functional groups of fungi and bacteria. It has commonly been used to compare soils under alternative plant communities, ecology, and management regimes. The PLFA method has been shown to be sensitive to detecting shifts in microbial community composition.
An alternative method, fatty acid methyl ester extraction and analysis (MIDI-FA) was developed for rapid extraction of total lipids, without separation of the phospholipid fraction, from pure cultures as a microbial identification technique. This method is rapid but is less suited for soil samples because it lacks an initial step separating soil particles and begins instead with a saponification reaction that likely produces artifacts from the background organic matter in the soil. 
This article describes a method that increases throughput while balancing effort and accuracy for extraction of lipids from the cell membranes of microorganisms for use in characterizing both total lipids and the relative abundance of indicator lipids to determine soil microbial community structure in studies with many samples. The method combines the accuracy achieved through PLFA profiling by extracting and concentrating soil lipids as a first step, and a reduction in effort by saponifying the organic material extracted and processing with the MIDI-FA method as a second step.

The article describes a method that increases throughput while balancing effort and accuracy for extraction of lipids from the cell membranes of microorganisms for use in characterizing both total lipids and the relative abundance of indicator lipids to determine soil microbial community structure in studies with many samples.

많은 샘플을 이용한 실험에서 토양 미생물을 특성화하기위한 지질 추출 및 분석 방법

Microbial communities are important drivers and regulators of ecosystem processes. To understand how management of ecosystems may affect microbial ...

Procedures of Laboratory Fumigation for Pest Control with Nitric Oxide Gas

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on fresh products and procedures for residue analysis and product quality evaluation. An airtight fumigation chamber containing fresh fruit and vegetables is first flushed with nitrogen (N2) to establish an ultralow oxygen (ULO) environment followed by injection of NO. The fumigation chamber is then kept at a low temperature of 2 - 5 &#176;C for a specified time period necessary to kill a target pest to complete a fumigation treatment. At the end of a fumigation treatment, the fumigation chamber is flushed with N2 to dilute NO prior to opening the chamber to ambient air to prevent the reaction between NO and O2, which produces NO2 and may damage delicate fresh products. At different times after NO fumigation, NO2 in headspace and nitrate and nitrite in liquid samples were measured as residues. Product quality was evaluated after 2 weeks of post-treatment cold storage to determine effects of NO fumigation on product quality. Keeping&#160;O2 from reacting with NO is critical to NO fumigation and is an important part of the protocols. Measuring NO levels is challenging and a practical solution is provided. Possible protocol modifications are also suggested for measuring NO levels in the fumigation chambers as well as residues. NO fumigation has the potential to be a practical alternative to methyl bromide fumigation for postharvest pest control on fresh and stored products. This publication is intended to assist other researchers in conducting NO fumigation research for postharvest pest control and accelerating the development of NO fumigation for practical applications.

This paper describes nitric oxide (NO) fumigation protocols for postharvest pest control. Fumigation chambers are flushed with nitrogen (N2) to establish ultralow oxygen conditions before NO is injected. At the end, chambers are flushed with N2 to dilute NO before exposing products to ambient air to prevent exposure to NO2.

산화 질소 가스와 해충에 대 한 훈 증 실험실의 절차

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on ...

Improving Infrared Spectroscopy Characterization of Soil Organic Matter with Spectral Subtractions

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic bonds that constitute the organic component of soils. However, the relatively low organic matter content of soils (commonly &#60; 5% by mass) and absorbance overlap of mineral and organic functional groups in the mid-infrared (MIR) region (4,000-400 cm-1) engenders substantial interference by dominant mineral absorbances, challenging or even preventing interpretation of spectra for SOM characterization. Spectral subtractions, a post-hoc mathematical treatment of spectra, can reduce mineral interference and enhance resolution of spectral regions corresponding to organic functional groups by mathematically removing mineral absorbances. This requires a mineral-enriched reference spectrum, which can be empirically obtained for a given soil sample by removing SOM. The mineral-enriched reference spectrum is subtracted from the original (untreated) spectrum of the soil sample to produce a spectrum representing SOM absorbances. Common SOM removal methods include high-temperature combustion (&#39;ashing&#39;) and chemical oxidation. Selection of the SOM removal method carries two considerations: (1) the amount of SOM removed, and (2) absorbance artifacts in the mineral reference spectrum and thus the resulting subtraction spectrum. These potential issues can, and should, be identified and quantified in order to avoid fallacious or biased interpretations of spectra for organic functional group composition of SOM. Following SOM removal, the resulting mineral-enriched sample is used to collect a mineral reference spectrum. Several strategies exist to perform subtractions depending on the experimental goals and sample characteristics, most notably the determination of the subtraction factor. The resulting subtraction spectrum requires careful interpretation based on the aforementioned methodology. For many soil and other environmental samples containing substantial mineral components, subtractions have strong potential to improve FTIR spectroscopic characterization of organic matter composition.

SOM underlies many soil functions and processes, but its characterization by FTIR spectroscopy is often challenged by mineral interferences. The described method can increase the utility of SOM analysis by FTIR spectroscopy by subtracting mineral interferences in soil spectra using empirically obtained mineral reference spectra.

스펙트럼 차감으로 토양 유기 물질의 적외선 분광학 특성 개선

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic ...

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to characterize. However, to understand the thermodynamic and kinetic controls on greenhouse gas (carbon dioxide [CO2] and methane [CH4]) production resulting from the decomposition of NOM, a molecular-level characterization coupled with microbial proteome analyses is necessary. Further, climate and environmental changes are expected to perturb natural ecosystems, potentially upsetting complex interactions that influence both the supply of organic matter substrates and the microorganisms performing the transformations. A detailed molecular characterization of the organic matter, microbial proteomics, and the pathways and transformations by which organic matter is decomposed will be necessary to predict the direction and magnitude of the effects of environmental changes. This article describes a methodological throughput for comprehensive metabolite characterization in a single sample by direct injection Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), and proteomics analysis. This approach results in a fully-paired dataset which improves statistical confidence for inferring pathways of organic matter decomposition, the resulting CO2 and CH4 production rates, and their responses to environmental perturbation. Herein we present results of applying this method to NOM samples collected from peatlands; however, the protocol is applicable to any NOM sample (e.g., peat, forested soils, marine sediments, etc.).

This protocol describes a single throughput for complementary analytical and omics techniques culminating in a fully-paired characterization of natural organic matter and microbial proteomics in different ecosystems. This approach permits robust comparisons for identifying metabolic pathways and transformations important for describing greenhouse gas production and predicting responses to environmental change.

복잡 한 자연 유기 물질 혼합물을 특성화에 대 한 단일 처리량 보완 고해상도 분석 기법

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Monitoring Pedogenic Inorganic Carbon Accumulation Due to Weathering of Amended Silicate Minerals in Agricultural Soils.

The present study aims to demonstrate a systematic procedure for monitoring inorganic carbon induced by enhanced weathering of comminuted rocks in agricultural soils. To this end, the core soil samples taken at different depth (including 0-15 cm, 15-30 cm, and 30-60 cm profiles) are collected from an agriculture field, the topsoil of which has already been enriched with an alkaline earth metal silicate containing mineral (such as wollastonite). After transporting to the laboratory, the soil samples are air-dried and sieved. Then, the inorganic carbon content of the samples is determined by a volumetric method called calcimetry. The representative results presented herein showed five folded increments of inorganic carbon content in the soils amended with the Ca-silicate compared to control soils. This compositional change was accompanied by more than 1 unit of pH increase in the amended soils, implying high dissolution of the silicate. Mineralogical and morphological analyses, as well as elemental composition, further corroborate the increase in the inorganic carbon content of silicate-amended soils. The sampling and analysis methods presented in this study can be adopted by researchers and professionals looking to trace pedogenic inorganic carbon changes in soils and subsoils, including those amended with other suitable silicate rocks such as basalt and olivine. These methods can also be exploited as tools for verifying soil inorganic carbon sequestration by private and governmental entities to certify and award carbon credits.

The verification method described here is adaptable for monitoring pedogenic inorganic carbon sequestration in various agricultural soils amended with alkaline earth metal silicate-containing rocks, such as wollastonite, basalt, and olivine. This type of validation is essential for carbon credit programs, which can benefit farmers that sequester carbon in their fields.

농업 토양에서 수정 된 실리케이트 미네랄의 풍화로 인해 페도게닉 무기 탄소 축적모니터링.

The present study aims to demonstrate a systematic procedure for monitoring inorganic carbon induced by enhanced weathering of comminuted rocks in ...

Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted method has been to render constant temperatures in multiple chambers, and via comparisons of soil responses between low- and high-temperature chambers, to derive the warming impact on soil changes. However, this commonly used method failed to imitate both the magnitude and amplitude of actual temperatures as observed in field conditions, thus potentially undermining the validity of such studies. With sophisticated environmental chambers becoming increasingly available, it is imperative to examine alternative methods of temperature control for soil incubation research. This protocol will introduce a state-of-the-art environmental chamber and demonstrate both conventional and new methods of temperature control to improve the experimental design of soil incubation. The protocol mainly comprises four steps: temperature monitoring and programming, soil collection, laboratory incubation, and warming effect comparison. One example will be presented to demonstrate different methods of temperature control and the resultant contrasting warming scenarios; that is, a constant temperature design referred to as stepwise warming (SW) and simulated in situ temperature design as gradual warming (GW), as well as their effects on soil respiration, microbial biomass, and extracellular enzyme activities. In addition, we present a strategy to diversify temperature change scenarios to meet specific climate change research needs (e.g., extreme heat). The temperature control protocol and the recommended well-tailored and diversified temperature change scenarios will assist researchers in establishing reliable and realistic soil incubation experiments in the laboratory.

Laboratory soil warming experiments usually employ two or more constant temperatures in multiple chambers. By presenting a sophisticated environmental chamber, we provide an accurate temperature control method to imitate the magnitude and amplitude of in situ soil temperature and improve the experimental design of soil incubation studies.

토양 배양 실험에서 온도 시뮬레이션

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted ...

Utilizing Soil Density Fractionation to Separate Distinct Soil Carbon Pools

Soil organic matter (SOM) is a complicated mixture of different compounds that span the range from free, partially degraded plant components to more microbially altered compounds held in the soil aggregates to highly processed microbial by-products with strong associations with reactive soil minerals. Soil scientists have struggled to find ways to separate soil into fractions that are easily measurable and useful for soil carbon (C) modeling. Fractionating soil based on density is increasingly being used, and it is easy to perform and yields C pools based on the degree of association between the SOM and different minerals; thus, soil density fractionation can help to characterize the SOM and identify SOM stabilization mechanisms. However, the reported soil density fractionation protocols vary significantly, making the results from different studies and ecosystems hard to compare. Here, we describe a robust density fractionation procedure that separates particulate and mineral-associated organic matter and explain the benefits and drawbacks of separating soil into two, three, or more density fractions. Such fractions often differ in their chemical and mineral composition, turnover time, and degree of microbial processing, as well as the degree of mineral stabilization.

Soil density fractionation separates soil organic matter into distinct pools with differing stabilization mechanisms, chemistries, and turnover times. Sodium polytungstate solutions with specific densities allow the separation of free particulate organic matter and mineral-associated organic matter, resulting in organic matter fractions suitable for describing the soil response to management and climate change.

토양 밀도 분별을 활용하여 뚜렷한 토양 탄소 풀 분리

Soil organic matter (SOM) is a complicated mixture of different compounds that span the range from free, partially degraded plant components to more ...

Capturing Actively Produced Microbial Volatile Organic Compounds from Human-Associated Samples with Vacuum-Assisted Sorbent Extraction

Volatile organic compounds (VOCs) from biological samples have unknown origins. VOCs may originate from the host or different organisms from within the host&#39;s microbial community. To disentangle the origin of microbial VOCs, volatile headspace analysis of bacterial mono- and co-cultures of Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, and Acinetobacter baumannii, and stable isotope probing in biological samples of feces, saliva, sewage, and sputum were performed. Mono- and co-cultures were used to identify volatile production from individual bacterial species or in combination with stable isotope probing to identify the active metabolism of microbes from the biological samples.
Vacuum-assisted sorbent extraction (VASE) was employed to extract the VOCs. VASE is an easy-to-use, commercialized, solvent-free headspace extraction method for semi-volatile and volatile compounds. The lack of solvents and the near-vacuum conditions used during extraction make developing a method relatively easy and fast when compared to other extraction options such as tert-butylation and solid phase microextraction. The workflow described here was used to identify specific volatile signatures from mono- and co-cultures. Furthermore, analysis of the stable isotope probing of human associated biological samples identified VOCs that were either commonly or uniquely produced. This paper presents the general workflow and experimental considerations of VASE in conjunction with stable isotope probing of live microbial cultures.

This protocol describes the extraction of volatile organic compounds from a biological sample with the vacuum-assisted sorbent extraction method, gas chromatography coupled with mass spectrometry using the Entech Sample Preparation Rail, and data analysis. It also describes culture of biological samples and stable isotope probing.

진공 보조 흡착제 추출을 통해 인간 관련 샘플에서 활발히 생산된 미생물 휘발성 유기 화합물 포획

Volatile organic compounds (VOCs) from biological samples have unknown origins. VOCs may originate from the host or different organisms from within the ...

생화학

Isolation of Culturable Yeasts and Molds from Soils to Investigate Fungal Population Structure

Soil is host to an incredible amount of microbial life, with each gram containing up to billions of bacterial, archaeal, and fungal cells. Multicellular fungi such as molds and unicellular fungi, broadly defined as yeasts, fulfill essential roles in soil ecosystems as decomposers of organic material and as food sources for other soil dwellers. Fungal species diversity in soil is dependent on a multitude of climatic factors such as rainfall and temperature, as well as soil properties including organic matter, pH, and moisture. Lack of adequate environmental sampling, especially in regions of Asia, Africa, South America, and Central America, hinders the characterization of soil fungal communities and the discovery of novel species. 
We characterized soil fungal communities in nine countries across six continents using ~4,000 soil samples and a protocol developed in the laboratory for the isolation of yeasts and molds. This protocol begins with separate selective enrichment for yeasts and the medically relevant mold Aspergillus fumigatus, in liquid media while inhibiting bacterial growth. Resulting colonies are then transferred to solid media and further processed to obtain pure cultures, followed by downstream genetic characterization. Yeast species identity is established via sequencing of their internal transcribed spacer (ITS) region of the nuclear ribosomal RNA gene cluster, while global population structure of A. fumigatus is explored via microsatellite marker analysis. 
The protocol was successfully applied to isolate and characterize soil yeast and A. fumigatus populations in Cameroon, Canada, China, Costa Rica, Iceland, Peru, New Zealand, and Saudi Arabia. These findings revealed much-needed insights on global patterns in soil yeast diversity, as well as global population structure and antifungal resistance profiles of A. fumigatus. This paper presents the method of isolating both yeasts and A. fumigatus from international soil samples.

This protocol is an effective, speedy method of culturing yeasts and the mold Aspergillus fumigatus from large sets of soil samples in as little as 7 days. The methods can be easily modified to accommodate a range of incubation media and temperatures as needed for experiments.

곰팡이 개체군 구조를 조사하기 위해 토양에서 배양 가능한 효모와 곰팡이를 분리합니다.

Soil is host to an incredible amount of microbial life, with each gram containing up to billions of bacterial, archaeal, and fungal cells. Multicellular ...