Микробиомы и метаболомы доминирующих первичных продуцентов коралловых рифов иллюстрируют потенциальную роль иммунолипидов в морских симбиозах. | Шаосинская компания специального транспортного средства, ООО

Биология связи, том 6, Номер статьи: 896 (2023) Цитировать эту статью

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Доминирующими бентосными первичными продуцентами в экосистемах коралловых рифов являются сложные холобионты с разнообразными микробиомами и метаболомами. В этом исследовании мы характеризуем тканевые метаболомы и микробиомы кораллов, макроводорослей и корковых коралловых водорослей с помощью интенсивного повторяемого синоптического исследования одной системы коралловых рифов (залив Ваймеа, Оаху, Гавайи) и используем эти результаты для определения связей между микробными таксоны и метаболиты, специфичные для разных хозяев. Наши результаты количественно определяют и ограничивают степень специфичности тканевых метаболомов и микробиомов к хозяину как на уровне типа, так и на уровне рода. И микробиом, и метаболомы различались у кальцинаторов (кораллов и CCA) и прямостоячих макроводорослей. Более того, наши мультиомные исследования выявляют общие пути иммунного ответа на основе липидов в организмах-хозяевах. Кроме того, мы наблюдали сильную ковариацию среди нескольких конкретных микробных таксонов и классов метаболитов, что предполагает дальнейшее изучение новых метаболических ролей симбиоза.

В бентических сообществах коралловых рифов в мелководных тропических местообитаниях доминируют три основных типа первичных продуцентов: герматипические рифовые кораллы (Cnidaria в отряде Scleractinia), корковые коралловые водоросли (CCA; Rhodophyta в отряде Corallinales) и различные типы макроводорослей. Эти первичные продуценты не только служат источниками большей части первичной продуктивности рифов1,2, но и вместе контролируют рост рифов посредством кальцификации и растворения, определяя среду обитания и архитектуру рифов, имеющие решающее значение для биоразнообразия3,4,5. Химическая экология донных комплексов широко изучается на протяжении десятилетий, причем заметные достижения продолжаются в таких областях, как аллелопатические взаимодействия между кораллами и водорослями6,7, состав и биодоступность растворенных органических веществ, выделений8,9,10,11,12,13, химическая экология донных комплексов. коммуникации, необходимые для симбиоза внутри кораллового холобионта12,14,15, и сигнальные соединения, продуцируемые CCA и/или их микробными консорциумами, которые действуют как ключевые сигналы расселения личинок кораллов и других беспозвоночных16. Вместе они выступают в качестве хозяев для разнообразного сообщества микробных таксонов на коралловых рифах, в которое входят как важные первичные продуценты, такие как цианобактерии, так и потребители, такие как гетеротрофные бактерии, способные перерабатывать растворенные органические вещества.

Современные методы нецелевой метаболомики17 облегчили быстрый анализ тысяч известных и неизвестных соединений из сотен и тысяч образцов18, что позволяет сравнительной метаболомике исследовать, как химическая экология организмов варьируется у разных видов19. Выявление классов соединений, которые либо являются общими, либо различны для разных видов, является первым шагом к пониманию эволюции и функций этих соединений внутри и между экосистемами. Более того, ограничение и контекстуализация химической среды «здорового» организма важны для разработки базовой линии, на основе которой можно химически исследовать организм на наличие признаков стресса или заболевания20,21,22. Сравнение метаболомов организмов, которые имеют решающее значение для функционирования экосистем (т.е. инженеров экосистем), может стать важнейшим компонентом управления экосистемами и устойчивостью23,24. Сравнительная метаболомика поможет определить и охарактеризовать химические перекрестные помехи, которые контролируют биогеохимию и функционирование важнейших морских сред обитания, таких как коралловые рифы.

Наибольшее разнообразие функциональных генов у макроорганизмов обнаружено в их микробиомах: совокупности симбиотических одноклеточных эукариев, бактерий, архей и вирусов, населяющих ткани и поверхности всех растений и животных25. Связь структуры микробиома с составом метаболитов различных взаимодействующих организмов может выявить источники и динамику метаболитов в экосистемах26. Связано ли данное соединение или метаболит с определенной кладой микроорганизмов или с конкретным хозяином, поможет нам понять симбиозы в сложных системах, где микробные процессы имеют решающее значение. В случае холобионтов метаболиты производятся в результате переплетающихся биохимических процессов как хозяина, так и микробов. Поскольку нецелевая метаболомика стремится к дальнейшему аннотированию и пониманию разнообразных соединений, составляющих биологический метаболизм, каждая определенная ассоциация неохарактеризованных соединений внутри микроба или хозяина продвигает наше понимание биохимической экологии.

2 standard deviations above the mean). In addition, 1160 features differed significantly in relative abundance among the three primary producer types based on LM (FDR-adjusted p < 0.001 and mean centered log-ratio in a sample type > 1). Based on our criteria, RF selected a more conservative subset of features associated with the different primary producer types compared to LM. However, almost all of the RF selected features (124 out of 128) were also significantly differentially abundant in sample types as tested by LM. Variable importance in RF was used to identify a smaller set of ion features that were predictive of primary producer type, while the LM analysis highlighted a broader set of differentially abundant features across primary producer types./p>0.7). Nodes are labeled by the precursor mass of each feature. Pie charts in each node indicate the relative abundance of metabolites in each benthic primary producer (CCA, coral, and macroalgae). Node sizes are relative to the summed peak areas of the precursor ion in MS1 scans. Information regarding the significance of each feature in Random Forest (RF) and Linear Model (LM) algorithms are shown. Structures represent level 2 annotations (according to the 2007 metabolomics standards initiative47) of the primary producer associated features based on the library matches and molecular formula confirmation. a–e Molecular families are classified as (a) lipids, (b) terpenoids, (c) purine nucleosides, (d) phthalates, and (e) chlorophyll. The structures show the spectral library matches, and the compounds present in the samples could be their isomers./p>2%) exhibiting significant differences in mean relative abundance among coral, CCA and macroalgae tissue samples. At right is the distribution of relative abundance among the 93 samples for each Family./p>

15,000 reads per sample./p>