Cambios en las comunidades virales relacionados con el nivel de profundidad de drenajes de minas de azufre en China
Los virus se encuentran de forma abundante en las comunidades microbianas ambientales, influyen en la ecología, evolución y fisiología del huésped al causar su mortalidad, facilitar la transferencia horizontal de genes e influir en los ciclos biogeo-químicos a través de la producción de materia orgánica que se disuelve durante la lisis celular o bien, participan en el metabolismo del huésped aportando Genes Metabólicos Auxiliares (GMA). Dada la organización de los genomas virales, es decir presentan mosaicismo, ha sido difícil hacer estudios de ecología viral debido a la carencia de marcadores universales, por lo que, la utilización de la metagenómica para identificar proteínas virales se ve como una estrategia prometedora para el análisis de dichas comunidades. Sin embargo, a pesar de reconocer su importancia ecológica dentro de las comunidades microbianas, existe muy poca información sobre las comunidades virales que habitan los ambientes extremos y cómo y qué tipo de GMA podrían estar aportando a los huéspedes. Un buen sitio de estudio son los drenajes mineros que presentan pH ácido debido a la actividad metabólica de los organismos expuestos al oxígeno que viven en estos sitios en donde, además, hay altas concentraciones de metales y sulfatos, lo que representa un ambiente extremo para la vida. Estos drenajes mineros de azufre suelen estar estratificados en distintas zonas biogeoquímicas, lo que se ve reflejado en una oxidación progresiva de los compuestos reducidos de azufre como el sulfuro y, por lo tanto, se espera que los organismos que viven en estos diferentes estratos presentan características metabólicas distintas. Recientemente, se han empezado a estudiar los virus presentes en estos ambientes.
Por lo que, en este estudio, se decidió analizar los niveles de estratificación de dos drenajes mineros (Core A y Core B) que son desechos de minas de Pb y Zn y que presentan un pH extremadamente bajo. La composición de las comunidades fue determinada utilizando secuenciación de alto rendimiento del gen 16S rRNA de donde se recuperan secuencias virales de conjuntos de datos metagenómicos. Aquí se evaluó si existe un cambio en las comunidades virales a medida que aumenta la profundidad de estos drenajes y se examinó como la estratificación influye en la diversidad de las funciones virales y si éstas se relacionan con las capacidades metabólicas de sus huéspedes.
A lo largo del perfil de estratificación del drenaje minero, se observó un cambió en el pH que va desde extremadamente ácido en la parte superficial hasta neutro en la parte central. Asimismo, la concentración de carbono orgánico, fósforo y hierro aumentaron con la profundidad, mientras que la concentración de sulfuro disminuyó. Es decir, se pasó de una condición oxidante en la superficie a una condición reductora en el centro. Siendo el pH uno de los factores ambientales que contribuyen al mantenimiento de la comunidad viral. Para determinar las proteínas virales presentes en los metagenomas, utilizaron el software VirSorter, encontraron que a medida que aumenta la profundidad, el número de secuencias virales predichas también aumenta. Los virus más abundantes fueron los del orden de los Caudovirales. Mientras que los procariontes detectados utilizando el 16SrRNA también aumentaron a medida que aumenta la profundidad, así las arqueas del filo Euryarchaeota fueron los organismos más abundantes en la superficie, mientras que los fila Proteobacteria , Nitrospirae y Firmicutes fueron más abundantes en las capas profundas. Así la riqueza viral aumenta a medida que aumenta el pH, esto es porque tanto los huéspedes como los virus tienden a ser sensibles a pH ácido (Figura 1).
Figura 1. Relative abundance of a viruses (family level) and b prokaryotes (phylum level) in the 11 depth-stratified mine tailings layers revealed by metagenomics and 16S rRNA gene amplicon sequencing, respectively.
Se observó que existe una correlación positiva entre la profundidad de los drenajes y la riqueza de vOTUs y OTUs encontrada, a medida que aumenta la profundidad aumenta la riqueza y además estos cambios también se correlacionaron con los parámetros geoquímicos como los cambios en pH. Así mismo, las muestras virales, se separaron dependiendo del estrato en donde se encontraban lo que refleja las diferencias que existen entre las comunidades de la superficie y las profundidades. Para tratar de identificar a los huéspedes de estos virus identificados, trataron de obtener genomas borrador de las diferentes muestras, obtuvieron 435 genomas borrador, luego sobre estos genomas, buscaron características genómicas como profagos y protoespaciadores que pudieran vincular a estos procariontes con los virus. Por lo que se identificaron 11 fila bacterianos y 26 arqueas que podrían ser huéspedes de los virus.
Para explorar las capacidades metabólicas y la diversidad funcional de las comunidades virales asociadas a las diferentes profundidades, se realizó una anotación por clusters de grupos de ortólogos (COG) de los genomas virales con la base de datos de eggNOG. Por una parte, se encontró que muchas secuencias predichas de virus en las capas superficiales no fueron asignadas a un COG conocido, lo que indica que estas proteínas virales son nuevas o más diferentes a las proteínas virales que ya se conocen. Además, se encontraron más profagos, que están ligados a ambientes extremos, lo que indica que el estado lisogénico se ve favorecido en condiciones extremas, en donde la concentración de nutrientes es baja. Por otra parte, se encontró que las comunidades virales de las capas más profundas presentan una mayor proporción del COG0175 relacionado con la reducción de sulfato, el COG0305 relacionado con la síntesis de DNA, COG4974 que es un fago integrasa (Figura 2).
Figura 2. Overview of functional profiles of viral communities. a PCoA of viral COGs based on their relative abundance in each community. The analysis of similarity (ANOSIM) statistics considers samples grouped by depth (inside and outside the dashed ellipse). b Hierarchical clustering of the top ten abundant indicator COGs in the surface and the deeper layers, respectively. Relative abundances were log transformed and normalized with a z-score method
Además, se analizó la abundancia relativa de estos COGs para tratar de determinar las funciones virales con la estructura de la comunidad. Así mismo, se buscó identificar genes metabólicos auxiliares, codificado por virus que podrían modificar el metabolismo del huésped. Dado que se el COG0175 fue el más abundante, se decidió seleccionar a los genes relacionados con la asimilación de sulfato. Se encontraron 7 scafolds virales que presentaron genes relacionados a la asimilación de sulfato, además tenían como secuencia flanqueante un profago. Para determinar el origen evolutivo de estos genes, se reclutaron 99 secuencias homólogas de 11 fila de procariontes y con todas estas secuencias se construyó un árbol filogenético. El resultado mostró que algunos genes virales se agruparon junto con los Firmicutes, lo que indica que probablemente los genes fueron adquiridos de este Filo. Como estos genes se encuentran más enriquecidos en las muestras más profundas, es probable que los genes virales tienen un impacto en el ciclo del azufre in situ. Por lo que estos virus y sus huéspedes podrían utilizarse para procesos de biorremediación de los drenajes mineros (Figura 3).
Figura 3. Genomic analysis of viral sulfate reduction genes. a Genome map of seven viral scaffolds containing assimilatory sulfate reduction genes. Genes related to replication, recombination, and repair are shown in light purple; genes related to metabolism are shown in dark blue; genes related to cellular processes and signaling are shown in green; viral hallmark genes are in orange; and assimilatory sulfur reduction genes (COG0175) are in dark purple and unknown genes are in grey. Detailed function descriptions of the seven viral scaffolds are listed in Additional file 1: Table S9. b Maximum-likelihood phylogenetic tree with assimilatory sulfate reduction genes from mine tailings viral genomes (indicated by stars) compared to genes found in bacterial reference sequences (the “Methods” section). The scale bar represents 1 amino acid substitution per site. c Total relative abundance of COG0175 and genomes containing COG0175 in each tailings layer viral genome
Referencia:
Gao, S. M., Schippers, A., Chen, N., Yuan, Y., Zhang, M. M., Li, Q., Liao, B., Shu, W. S., & Huang, L. N. (2020). Depth-related variability in viral communities in highly stratified sulfidic mine tailings. Microbiome, 8(1), 89.
