Разделение частоты дыхания и численности морского прокариопланктона

Новости

ДомДом / Новости / Разделение частоты дыхания и численности морского прокариопланктона

Nov 05, 2023

Разделение частоты дыхания и численности морского прокариопланктона

Природа, том 612, стр.

Nature, том 612, страницы 764–770 (2022 г.) Процитировать эту статью

9465 Доступов

8 цитат

209 Альтметрика

Подробности о метриках

Обмен СО2 между океаном и атмосферой во многом зависит от баланса между фотосинтезом и дыханием морских микробов. Несмотря на огромное таксономическое и метаболическое разнообразие среди морских планктонных бактерий и архей (прокариопланктона)1,2,3, их дыхание обычно измеряется в массе и рассматривается как «черный ящик» в глобальных биогеохимических моделях4; это ограничивает механистическое понимание глобального углеродного цикла. Здесь, используя технологию комплексного фенотипического анализа и геномного секвенирования отдельных микробных клеток, мы показываем, что скорость клеточно-специфического дыхания различается более чем в 1000 раз среди родов прокариопланктона. Было обнаружено, что большая часть дыхания осуществляется представителями меньшинства прокариопланктона (включая кластер Roseobacter), тогда как клетки наиболее распространенных линий (включая Pelagibacter и SAR86) имели чрезвычайно низкую частоту дыхания. Отделение частоты дыхания от численности среди линий, повышенное количество транскриптов протеородопсина в клетках Pelagibacter и SAR86 и повышенное дыхание SAR86 в ночное время указывают на то, что фототрофия на основе протеородопсина3,5,6,7, вероятно, представляет собой важный источник энергии для прокариопланктона и может повысить эффективность роста. Эти данные позволяют предположить, что зависимость прокариопланктона от дыхания и реминерализации органического углерода, полученного из фитопланктона, в CO2 для удовлетворения его энергетических потребностей и роста может быть ниже, чем обычно предполагается, и варьироваться среди линий.

Подход «черного ящика» к дыханию прокариопланктона резко контрастирует с неопровержимыми доказательствами значительного филогенетического и геномного разнообразия прокариопланктона1,2,3 и огромных различий в скорости роста и поглощения органического субстрата между линиями, на что указывает микроавторадиографическая флуоресцентная гибридизация in situ (MAR -FISH)8, FISH-наномасштабная масс-спектрометрия вторичных ионов (nanoSIMS)9 и зондирование стабильных изотопов (SIP)10. Некоторые метаболические процессы, предсказанные геномом, такие как фототрофия на основе протеородопсина3,5,6, могут оказывать прямое влияние на дыхание прокариопланктона и выброс CO2 в атмосферу, но их глобальное значение остается плохо ограниченным. Здесь мы разработали метод комплексного измерения скорости кислородного дыхания in situ и геномного секвенирования отдельных микробных клеток, чтобы показать, что скорость дыхания различается более чем на три порядка среди родов прокариопланктона. Наши результаты доказывают важность фототрофии протеородопсина как дополнительного источника энергии для дыхания у распространенных линий прокариопланктона и ее потенциального влияния на глобальный углеродный цикл. Эти результаты демонстрируют возможность прямого связывания микробных геномов и феноменов с разрешением одной клетки и подчеркивают важность разделения черного ящика морского прокариопланктона на функционально более значимые компоненты в моделях экосистем.

RedoxSensor Green (RSG) ранее использовался в лабораторных и экологических исследованиях различных микроорганизмов в качестве зонда жизнеспособности клеток, специфичного для активности оксидоредуктазы11. Чтобы оценить возможность использования RSG количественным образом, мы проанализировали взаимосвязь между объемным потреблением кислорода и флуоресценцией RSG отдельных клеток в чистых культурах филогенетически разнообразных водных бактерий (методический рабочий процесс проиллюстрирован на рис. 1 расширенных данных и в дополнительной таблице). 1). Клетки в стационарной фазе различались по интенсивности флуоресценции RSG во всех культурах (расширенные данные, рис. 2a), что указывает на физиологическую гетерогенность, согласующуюся с предыдущими исследованиями12,13, но отличались от отрицательного контроля (расширенные данные, рис. 2b). Средняя поклеточная флуоресценция коррелировала со средней поклеточной скоростью потребления кислорода в анализируемом диапазоне (около 1–1000 амоль О2 на клетку в час, R2 = 0,86) без каких-либо признаков таксономической систематической ошибки (рис. 1а). Эта калибровка культуры позволила использовать интенсивность флуоресценции RSG в качестве показателя частоты дыхания отдельной клетки.

1,400 bp) SAG 16S rRNA genes by first producing alignments using the SINA aligner (v.1.2.11)67 and then inferring maximum-likelihood phylogenetic relationships in MEGACC (v.10.2.4)68 with 100 bootstraps. The trees were annotated and visualized in iTOL69. Taxonomic assignments of SAGs were obtained with GTDB-Tk (v.1.4.1)70./p> 0.95), VirSorter274 (category 1 and 2 only) and DeepVirFinder75 (P > 0.95). The results of these three tools were combined. False-positives (P < 0.95) were removed using CheckV76./p>

100 kb are available under NCBI BioProject PRJNA846736. All metagenome and metatranscriptome reads and single-cell genome assemblies, including the 603 genome assemblies <100 kb are available at the Open Science Framework (https://osf.io/r2un6)./p>0.75 are indicated by black circles./p>0.75 are indicated by black circles./p>0.75 are indicated by black circles. Trees are rooted in the archaeal branch when present and at the midpoint when the archaeal branch is missing./p>