Megazords microbianos inversos o la descomplejización del microbiona del suelo

Cristóbal Alejandro Hernández Álvarez journal club 28 agosto, 2020 | 0

Los microoorganismos que habitan en los suelos desempeñan funciones importantes que incluyen la participación en el ciclaje de nutrientes y el establecimiento de interacciones que pueden favorecer el crecimiento de las plantas. Sin embargo, debido a la elevada complejidad de las comunidades que forman, los autores de éste trabajo buscaron estudiar sus capacidades metabólicas por medio de su división en módulos funcionales creados a partir de inóculos de suelo en medio M9, sometido a diversas condiciones. Dichas condiciones se pueden resumir en cinco categorías principales: sustratos simples (como azúcares y ácidos orgánicos), antibióticos, polisacáridos, anaeróbicos (con condiciones anoxicas y aceptores alternativos de electrones) y estrés (tres fuentes de carbono expuestas a diversas condiciones como como calor, bajo pH y alta salinidad). Con base en su diseño experimental, obtuvieron 324 comunidades comprendidas en 66 módulos funcionales distintos.

La diversidad de las comunidades fue analizada mediante la secuenciación masiva de amplicones del gen 16S rRNA. Al analizar la diversidad beta por medio de la métrica UniFrac ponderada, no encontraron algunas diferencias relacionadas con los módulos y la categoría a la que pertenecen. Por otro lado, resulta interesante que la mayoría de las clases del suelo nativo, así como su control (asilado de suelo en medio líquido) presentan clases de bacterias que se pierden en la mayoría de los tratamientos.

FIG 1 Distance between functional module communities and presence/absence heatmaps. (a) Heatmap of the mean pairwise weighted UniFrac distance between all sample replicates for one functional module and all replicates for another module. Each box represents the average across all replicates for the module. Shades of orange and blue represent high and low average weighted UniFrac distances, respectively. Black lines between samples represent the demarcation between functional module categories (i.e., “soil,” “simple substrates,” “antibiotics,” “polysaccharides,” “anaerobic,” and “stresses”). (b and c) Heatmaps representing how functional modules captured soil taxa at the class level. The x axes represent all classes that had nonzero counts in either liquid soil extract control (b) or native soil control (c); the y axes represent all functional modules, grouped by hierarchical clustering. Orange squares are for modules by class combinations that have no counts for the corresponding class in any module replicate; blue squares represent module by class combinations that have at least one count in at least one module replicate.

La pérdida de grupos bacterianos en los distintos módulos, se vió reflejada en la disminución generalizada de la riqueza y los índices de diversidad de Shannon y de Faith. Cabe resaltar que la diversidad encontrada en los módulos de polisacáridos fue mayor que en los sustratos simples, misma que también incrementó en algunos módulos estresados. Así mismo, se evaluó la reproducibilidad en los módulos por medio de la dispersión en la diversidad beta al interior de los módulos, observando una alta reproducibilidad en los sustratos simples y baja en otros módulos como el anaeróbico y el de polisacáridos. Sin embargo de manera general, los módulos son más similares entre sí, que respecto a otros módulos, indicando que hasta cierto punto, se puede replicar el experimento.

FIG 2 Full dataset of alpha-diversity and beta-diversity trends. (a to d) Boxplots for the alpha-diversity metrics: Shannon’s diversity (a), OTU richness (b), Faith’s PD (c), and beta-dispersion (d). Samples are separated by individual module (x axis). Samples are further segregated and colored by module category (soil, gray; simple substrates, green; antibiotics, blue; polysaccharides, brown; anaerobic, purple; and stresses, red). Beta-dispersion is represented by the distance for all replicates within a module from their respective median values for weighted UniFrac. All boxplots were generated using default parameters, where lower and upper hinges represent first and third quartiles (25th and 75th percentiles). Upper whiskers represent the largest value at or below the upper hinge + 1.5 X the interquartile range; lower whiskers represent the smallest value at or above the lower hinge – 1.5X the interquartile range. All outliers fall outside these ranges.

Para analizar las capacidades metabólicas de las comunidades seleccionadas, se analizaron los metatranscriptomas (por triplicado) de los módulos de n-acetilglucosamina, xilosa, gentamicina, xilano y pectina. Al realizar una prueba de Mantel para comparar la congruencia entre los datos de amplicones y de los metatranscriptomas se encontró correspondencia entre ambos tipos de datos. Además, como se observó al analizar la disperisón beta interna, los polisacáridos (xilano y pectina) mostraron myores diferencias que los sustratos simples (n-acetilglucosamina y xilosa). En el módulo de gentamicina, al analizar las secuencias obtenidas se observó un enrqiquecimiento en las categorías de aminoácidos, péptidos y aminas. Los ortólogos de KEGG en xilano y pectina, comprenden una mayor porción del mapa metabólico que aquellos enriquecidos en glucosa y n-acetilglocosamina, por lo que se infiere que los microbios de los módulos de polisacáridos tienen un mayor rango de expresión o la mayor riqueza taxonómica implica una mayor diversidad metabólica. Los transcritos más abundantes se relcionan con funciones de mantenimiento (como fosforilzación oxidativa y la síntesis de proteínas ribosomales).

FIG 6 RNA-Seq functional trends. Bray-Curtis distance objects were generated for the RNA-Seq data set as well as the corresponding samples within the 16S amplicon data set, generating principal coordinate analysis plots for both the RNA-Seq (a) and 16S (b) data sets. Points are colored by module (red, NAG/N-acetylglucosamine; orange, xylose; yellow, GlucGent/glucose + gentamicin; green, xylan; blue, pectin). (c) Heatmap of Euclidean distances between individual samples within the RNA-Seq data set, where red indicates high distance/dissimilarity between samples, and blue indicates low distance/similarity between samples. (d) Heatmap of expression values for the 15 samples in the RNA-Seq data set. To subset the data set to the transcripts that were most informative with regard to sample-to-sample variation, in this plot the transcripts were first reduced to the 5,000 with the highest average counts, then further to the 500 of those with the highest coefficient of variation (the ratio of standard deviation to the mean) for counts. The data in panels a, c, and d are based on applying variance-stabilizing transformation to the original DESeq-normalized data object so as to more easily visualize differences between samples. (e) Significantly upregulated KEGG orthologs for each of the five modules used in RNA-Seq. Lists of enriched KOs were generated by performing comparisons between all pairs of modules, where KOs that were significantly upregulated in a module relative to at least two other modules were retained (as well as having a shrunken log-fold change of > 1.0 and an adjusted P value of < 0.05). Subsequent visualization of KOs on a microbial metabolism map was accomplished using iPath 3.0

De éste modo, los autores consideran que es posible deconstruir la capacidad metabólica colectiva de de un microbioma complejo en componentes más pequeños con diferenctes perfiles de expresión, caracterizados por la pérdida de grupos taxonómicos y potencial metabólico. Resultando en módulos más pequeños que podrían ser estudiados con mayor facilidad.

Referencia:

Naylor, D., Fansler, S., Brislawn, C., Nelson, W. C., Hofmockel, K. S., Jansson, J. K., & McClure, R. (2020). Deconstructing the Soil Microbiome into Reduced-Complexity Functional Modules. Mbio, 11(4).

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