Nature Communications, том 14, номер статьи: 2033 (2023) Цитировать эту статью
2636 Доступов
2 цитаты
8 Альтметрика
Подробности о метриках
Окисление тиосульфата микробами оказывает серьезное влияние на глобальный круговорот серы. Здесь мы приводим доказательства того, что бактерии различных линий Roseobacter важны для окисления тиосульфата в морских биопленках. Мы изолировали и секвенировали геномы 54 штаммов Roseobacter, связанных с биопленками, обнаружив консервативные кластеры генов sox для окисления тиосульфата и плазмид, указывающие на специфичный для ниши образ жизни. Анализ метагеномных данных глобального океана показывает, что штаммы Roseobacter широко распространены в биопленках и матах на различных субстратах, включая камни, искусственные поверхности, корни растений и трубы гидротермальных источников. Метатранскриптомный анализ показывает, что большинство активных sox-генов в биопленках принадлежат штаммам Roseobacter. Кроме того, мы показываем, что штаммы Roseobacter могут расти и окислять тиосульфат до сульфата как в аэробных, так и в анаэробных условиях. Транскриптомный и мембранный протеомный анализ биопленок, образованных репрезентативным штаммом, показывает, что тиосульфат индуцирует экспрессию гена sox и изменения в составе белков клеточных мембран, а также способствует образованию биопленок и анаэробному дыханию. Мы предполагаем, что бактерии группы Roseobacter являются основными тиосульфат-окислителями в морских биопленках, где предпочтительным является анаэробный метаболизм тиосульфата.
Круговорот неорганических соединений серы микробами является важным биогеохимическим прогрессом. Преобразование серы включает в себя тиосульфат в качестве промежуточного продукта, которого много в морской среде1,2. Хорошо известно, что к сероокисляющим бактериям относятся разнообразные автотрофные бактерии из разных групп, такие как SUP05, SAR324, BS-GSO2 и Chlorobi3. Эти бактерии используют мультиферментный путь sox для окисления тиосульфата4,5 и могут расти автотрофно, используя тиосульфат в качестве донора электронов для производства энергии6. Конечные продукты окисления тиосульфата различаются у разных бактерий: некоторые облигатные органотрофные бактерии (например, Pseudomonas stutzeri и Catenocossus thiosyclus) неполностью окисляют тиосульфат до тетратионата, тогда как другие гетеротрофы (например, Bosea thiooxydans и Limnobacter thiooxyclus) окисляют тиосульфат до сульфата. наиболее окисленная форма серы происходит по тому же пути, что и среди автотрофных сероокисляющих бактерий7. Система сероокисляющих ферментов (SOX), впервые обнаруженная у литоавтотрофных бактерий Paracoccus pantotropus5,8, представляет собой типичную периплазматическую мультиферментную систему и является наиболее известным медиатором окисления тиосульфата. Что касается использования акцепторов электронов и распределения ниш, аэробные тиосульфатные окислители были изолированы из глубокого максимума хлорофилла9, прибрежной морской воды10 и прибрежных морских отложений11, тогда как анаэробные тиосульфатные окислители недавно были обнаружены в бескислородных морских бассейнах12, зонах океанического минимума кислорода13 и гидротермальных источниках14. Кроме того, условия окружающей среды влияют на основные продукты тиосульфатного производства. Например, в прибрежно-морских отложениях тиосульфат окисляется до различных пропорций тетратионата и сульфата, а также элементарной серы в зависимости от сульфидных и кислородных условий11.
Будучи важной нишей для многих микробов, биопленки составляют 40% микробной биомассы океана15. Многие микробы образуют биопленки, когда начинают прикрепляться к любой поверхности, погруженной в воду, например, к искусственным материалам, поверхностям камней, шкурам животных и морскому снегу15,16. Сообщество морских биопленок может состоять из сотен видов микробов, а структурно биопленка характеризуется гетерогенностью с точки зрения стратифицированной концентрации кислорода, питательных веществ и сигнальных молекул17. Наши недавние исследования18,19 показали, что морские биопленки представляют собой банк неизвестных таксонов и функций, содержащий более 7000 видов бактерий, которые иначе не встречаются в микробиоте морской воды. Более того, сообщается, что морские биопленки участвуют в важных биогеохимических процессах, таких как преобразование растворенного органического вещества, реминерализация частиц и перенос питательных веществ из поверхностных вод в глубокие океаны20. Однако, вероятно, из-за сложной физической структуры сообщества и таксономического состава, окисление тиосульфата в морских биопленках остается в значительной степени неизвестным, особенно в отношении вклада различных таксонов и их соответствующих метаболических характеристик. Конкретные вопросы заключаются в том, какие бактерии вносят наибольший вклад в окисление тиосульфата в морских биопленках и как они проводят этот процесс.
89% identity in the 16 S rRNA gene, are heterotrophs found worldwide in marine ecosystems. The so far discovered Roseobacter group comprises 327 species and 128 genera21, represented by Ruegeria (e.g, Ruegeria pomeroyi DSS-322, a model strain), Phaeobacter (well-known strains for the production of tropodithietic acid23), Sulfitobacter (widely-distributed strains in the global ocean24), and Loktanella (adapted to the polar regions25). Certain Roseobacter strains are reported to be associated with biofilms on surfaces of marine algae, invertebrates, and particles, although most of the isolated Roseobacter strains are free-living. For instance, analyses of the Tara ocean data suggested that Ruegeria mobilis strains occur in 40 and 6% of samples of the particle-associated fraction and the free-living fraction, respectively26, implying their preference for a biofilm-associated lifestyle. Physiologically, Roseobacter strains are often known for their metabolic versatility, mainly involving carbon monoxide oxidation, aromatic compound degradation, secondary metabolic production, and oxidation of sulfur compounds27,28,29. The genomes of several isolated Roseobacter strains contain sox genes, although their ability to oxidize thiosulfate has not been experimentally demonstrated. Moreover, as thiosulfate oxidation is affected by the availability of electron acceptors, it is possible that the oxygen gradient in biofilms may promote the development of novel thiosulfate-oxidizing bacteria./p>0.1 mM) in the cultures was observed for the six strains (M382, M583, M619, S051, S190, and S2214) possessing the sox genes by barium precipitation after removing bacterial cells from the cultures, and sulfate production was detected (Supplementary Fig. 19). In particular, the sulfate production rate of Rhodobacteraceae sp. M382 is shown (Fig. 4a). This strain was selected as a model for the following analyses and experiments, because it probably represents a new genus and its genetic manipulation can be achieved. In both conditions, the sulfate concentration in M382 cultures increased along with the bacterial growth (Fig. 4a, b). In contrast, the sulfate concentrations in the cultures of two mutant strains of M382, M382-ΔsoxX, and M382-ΔsoxA, showed a slight decrease (Fig. 4a, b), confirming the role of sox genes in thiosulfate oxidation and sulfate production. The slight decrease in sulfate concentration may be due to assimilatory consumption of sulfate originally present in seawater. To confirm the production of barium sulfate, the pellet of a tested sample was examined by scanning electron microscopy (SEM) (Fig. 4c), and the dominant spectra of barium, sulfur, and oxygen were observed (Fig. 4d). These results suggested that the biofilm Roseobacter strains use sox genes for thiosulfate oxidation under both aerobic and anaerobic conditions. These results also showed that when grown planktonically, mutation of the soxX or soxA genes did not affect the growth of M382 (Fig. 4a, b), and motivated us to examine the growth of wild-type M382, M382-ΔsoxX, and M382-ΔsoxA in the biofilm state. After culture under aerobic or anaerobic conditions in artificial seawater media with 10 mM thiosulfate in biofilms, the wild-type strain displayed a significantly higher cell density than the two mutants (Supplementary Fig. 20), suggesting that thiosulfate oxidation may affect the bacterial growth when they have formed biofilms rather than grown planktonically./p>2 and P value <0.05 by Student’s t test) up-regulated by thiosulfate, 58 KEGG genes were down-regulated, while 4607 KEGG genes remained unchanged (Supplementary Fig. 21). Notably, the transcription of all sox genes was induced by thiosulfate (Fig. 5a). For example, there was over 14-fold induction of soxC transcription (Fig. 5a). Moreover, several genes related to anaerobic respiration were also induced by thiosulfate, including the ferredoxin-type protein-encoding gene napH (K02574), D-lactate dehydrogenase dld (K03777), the cytochrome c biogenetic gene ccdA (K06196), and anaerobic dimethyl sulfoxide reductase dmsC (K07308) (Fig. 5b). In addition, two ORFs encoding PorD (K11069), the substrate-binding protein of the spermidine/putrescine transport system, were up-regulated by thiosulfate, as well as an ORF encoding the outer membrane protein OmpW (K07275) (Fig. 5c), which has been reported to play a role in biofilm formation44,45. As examples, PotD is a spermidine/putrescine-binding periplasmic protein, and its overexpression strongly promotes biofilm formation in Escherichia coli44, and the mutant strain ΔompW of Acinetobacter baumannii showed reduced biofilm formation45. The full list of the genes with significantly higher transcription levels in the thiosulfate culture are shown in Supplementary Fig. 22, while the down-regulated genes are shown in Supplementary Fig. 23. It is worth mentioning that transcription of the sat gene (K00958) and three cys genes (K00381 and two K00390 genes) were down-regulated by thiosulfate (Supplementary Fig. 23), suggesting the inhibitory effect of thiosulfate on sulfate reduction./p>2 and P value <0.05 (*P value <0.05; **P value <0.01; ***P value <0.001). Exact P values in a: 0.0002, 0.0005, 1.7E-05, 0.0136, 0.0031, 0.0013, 0.0225; b: 0.0011, 0.0032, 7.5E-07, 1.5E-06, 7.8E-08, 3.8E-06, 0.0001; c: 0.0067, 0.0032, 0.0039, 0.0251; d: 4.5E-05, 0.0014, 0.0173, 0.0015, 0.0006, 0.0008, 0.0183, 0.0120; e: 0.0469, 0.0353, 0.0255; f: 0.0006, 0.0001, 0.0013, 0.0002, 0.0053, 0.0075, 0.0004, 0.0048, 0.0023, 0.0112. Source data are provided as a Source data file./p>9000 bp), and Illumina sequencing was performed on the NovaSeq 6000 system to generate 2 Gb of data (read length = 150 bp). Preliminary assembly and correction were performed with SMRT Link v5.0.1 (CCS = 3, minimum accuracy >0.99), and then corrected by the Illumina data using Minimap2 (Minimap2: pairwise alignment for nucleotide sequences). In detail, the PacBio-derived contigs were mapped with the Illumina reads, and the locations without alignment were corrected according to the contigs assembled from Illumina reads. The chromosome and plasmid sequences were distinguished based on the reads coverage and screened by BLASTn to form a complete genome. Genome annotation was performed on a local Linux platform. Ribosomal RNA genes (rRNA) and transfer RNA genes (tRNA) were predicted using the software Barrnap (https://github.com/tseemann/barrnap) and Aragorn64, respectively. ORFs were predicted using Prodigal (version 2.60)65 in a single-genome analysis model with close-end ORF prediction. For phylogenetic analysis, 31 essential marker genes (dnaG, frr, infC, nusA, pgk, pyrG, rplA, rplB, rplC, rplD, rplE, rplF, rplK, rplL, rplM, rplN, rplP, rplS, rplT, rpmA, rpoB, rpsB, rpsC, rpsE, rpsI, rpsJ, rpsK, rpsM, rpsS, smpB, and tsf) were extracted from the genomes using AMPHORA266. The protein sequences of these marker genes were aligned using MEGA (version 6.05)67 to construct a maximum-likelihood tree under the Jones–Taylor–Thornton mode. The marker genes were aligned individually and then concatenated to generate alignments for tree construction. The tree was built in MEGA67 and bootstrap values were calculated with 500 replicates. ANI was calculated using the software fastANI68 installed in a local Linux system. Two different species show <95% ANI69, and two different strains have <99% ANI70. For functional gene annotation, the protein sequences of a given genome searched with BLASTp (E-value <1e-7) against the KEGG database (2022 version). Metabolic pathways were reconstructed using the online server KEGG Mapper (https://www.genome.jp/kegg/mapper.html)./p> 1 were used as the thresholds of significance. Differentially expressed genes were illustrated using volcano plots drawn in MS Excel and heatmaps drawn with Cluster 3.0 (hierarchical clustering with average linkage79) and Java TreeView80./p>2 and P value <0.05./p>
Русский
English
Français
Deutsch
Español
Italiano
Português
日本語
한국어
Дом