Metagenomic 16S rDNA amplicon data on bacterial diversity profiling and its predicted metabolic functions of varillales in Allpahuayo-Mishana National Reserve
Juan C. Castro,
J. Dylan Maddox,
Hicler N. Rodríguez,
Richard B. Orbe,
Gad E. Grandez,
Kevin A. Feldheim,
Marianela Cobos,
Jae D. Paredes,
Carlos G. Castro,
Jorge L. Marapara,
Pedro M. Adrianzén,
Janeth Braga
Affiliations
Juan C. Castro
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú; Corresponding author. Juan C. Castro
J. Dylan Maddox
Laboratorio de Biotecnología y Bioenergética (LBB), Universidad Científica del Perú (UCP), Iquitos, Perú; Pritzker Laboratory for Molecular Systematics and Evolution, Field Museum of Natural History, 1400 S. Lake Shore Drive, Chicago, IL 60605, USA; Environmental Sciences, American Public University System, Charles Town, WV 25414, USA
Hicler N. Rodríguez
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú; Laboratorio de Biotecnología y Bioenergética (LBB), Universidad Científica del Perú (UCP), Iquitos, Perú
Richard B. Orbe
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú
Gad E. Grandez
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú; Laboratorio de Biotecnología y Bioenergética (LBB), Universidad Científica del Perú (UCP), Iquitos, Perú
Kevin A. Feldheim
Pritzker Laboratory for Molecular Systematics and Evolution, Field Museum of Natural History, 1400 S. Lake Shore Drive, Chicago, IL 60605, USA
Marianela Cobos
Laboratorio de Biotecnología y Bioenergética (LBB), Universidad Científica del Perú (UCP), Iquitos, Perú
Jae D. Paredes
Laboratorio de Biotecnología y Bioenergética (LBB), Universidad Científica del Perú (UCP), Iquitos, Perú
Carlos G. Castro
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú; Laboratorio de Biotecnología y Bioenergética (LBB), Universidad Científica del Perú (UCP), Iquitos, Perú
Jorge L. Marapara
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú
Pedro M. Adrianzén
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú
Janeth Braga
Unidad Especializada de Biotecnología, Centro de Investigación de Recursos Naturales de la Amazonía (CIRNA), Universidad Nacional de la Amazonia Peruana (UNAP), Iquitos, Perú
The white-sands forests or varillales of the Peruvian Amazon are characterized by their distinct physical characteristics, patchy distribution, and endemism [1, 2]. Much research has been conducted on the specialized plant and animal communities that inhabit these ecosystems, yet their soil microbiomes have yet to be studied. Here we provide metagenomic 16S rDNA amplicon data of soil microbiomes from three types of varillales in Allpahuayo-Mishana National Reserve near Iquitos, Peru. Composite soil samples were collected from very low varillal, high-dry varillal, and high-wet varillal. Purified metagenomic DNA was used to prepare and sequence 16S rDNA metagenomic libraries on the Illumina MiqSeq platform. Raw paired-endsequences were analyzed using the Metagenomics RAST server (MG-RAST) and Parallel-Meta3 software and revealed the existence of a high percentage of undiscovered sequences, potentially indicating specialized bacterial communities in these forests. Also, were predicted several metabolic functions in this dataset. The raw sequence data in fastq format is available in the public repository Discover Mendeley Data (https://data.mendeley.com/datasets/syktzxcnp6/2). Also, is available at NCBI's Sequence Read Archive (SRA) with accession numbers SRX7891206 (very low varillal), SRX7891207 (high-dry varillal), and SRX7891208 (high-wet varillal).