Blog

Jan 01, 2024

Los genomas cerrados descubren una especie de agua salada de Candidatus Electronema y arrojan nueva luz sobre el límite entre las bacterias de cable marinas y de agua dulce

The ISME Journal volumen 17, páginas 561–569 (2023)Cite este artículo 2662 Accesos 1 Citas 20 Detalles de Altmetric Metrics Las bacterias cable de la familia Desulfobulbaceae son filamentosas de un centímetro de largo.

The ISME Journal volumen 17, páginas 561–569 (2023)Cite este artículo

2662 Accesos

1 Citas

20 altmétrico

Detalles de métricas

Las bacterias cable de la familia Desulfobulbaceae son bacterias filamentosas de un centímetro de largo que son capaces de realizar transferencias de electrones a larga distancia. Actualmente, todas las bacterias del cable se clasifican en dos géneros candidatos: Candidatus Electronema, que normalmente se encuentra en ambientes de agua dulce, y Candidatus Electrothrix, que generalmente se encuentra en ambientes de agua salada. Este marco taxonómico se basa tanto en secuencias del gen 16S rRNA como en filogenias del genoma ensamblado en metagenoma (MAG). Sin embargo, la mayoría de los MAG disponibles actualmente están muy fragmentados, incompletos y, por lo tanto, es probable que omitan genes clave esenciales para descifrar la fisiología de las bacterias del cable. Además, todavía no se ha publicado un genoma circular cerrado de la bacteria cable. Para abordar esto, realizamos una secuenciación de escopeta de lectura larga de Nanopore y de lectura corta de Illumina de muestras ambientales seleccionadas y un enriquecimiento de una sola cepa de Ca. Electronema aureum. Recuperamos múltiples MAG de bacterias de cable, incluidos dos circulares y uno de contig único. El análisis filogenómico, también confirmado por la filogenia basada en el gen 16S rRNA, clasificó un MAG circular y el MAG de contig único como nuevas especies de bacterias cable, que proponemos nombrar Ca. Electronema halotolerans y Ca. Electrothrix laxa, respectivamente. La CA. Electronema halotolerans, a pesar de pertenecer al género de bacterias del cable de agua dulce previamente reconocido, se recuperó de sedimentos de agua salobre. Las predicciones metabólicas mostraron varias adaptaciones a un ambiente de alta salinidad, similar al Ca de “agua salada”. Especies de Electrothrix, que indican cómo Ca. Electronema halotolerans puede ser el vínculo evolutivo entre los linajes de bacterias de cable marinas y de agua dulce.

Las bacterias cable de la familia Desulfobulbaceae (Desulfobacterota) son bacterias filamentosas multicelulares de un centímetro de largo capaces de transferir electrones a larga distancia [1,2,3]. Según el marco taxonómico actual, pertenecen al género Candidatus Electronema (de agua dulce) o Candidatus Electrothrix (de agua salada) [4]. Las bacterias del cable se pueden encontrar globalmente en sedimentos de agua dulce y salada [5,6,7], así como alrededor de las raíces de plantas acuáticas que liberan oxígeno [8, 9].

La frontera ecológica entre los hábitats de agua salada y de agua dulce sigue siendo un desafío sin resolver en microbiología [10]. Aunque estos ambientes acuáticos comparten algunas características ecológicas, el cambio radical en la salinidad y la concentración iónica sugiere que la transición de hábitats de alta a baja salinidad debe ir acompañada de cambios sustanciales en el repertorio metabólico y los complejos celulares, en respuesta a los cambios fisicoquímicos y la disponibilidad de sustratos. [10, 11]. Estos mecanismos aún no se han aclarado en las bacterias del cable, a pesar de que el antiportador de Na+/H+, NhaA, se ha sugerido previamente como un potencial discriminante entre las bacterias del cable marinas y de agua dulce [12].

El modelo metabólico actual propone que las células que pertenecen a un filamento de cable pueden exhibir dos tipos diferentes de características fisiológicas: en la zona anóxica dentro de las capas más profundas del sedimento, las células oxidan el sulfuro y los electrones resultantes se transfieren a lo largo de la estructura conductora a la zona óxica. , donde las células los utilizan para reducir el oxígeno [12, 13]. Este transporte de electrones a larga distancia (LDET) se ha demostrado mediante microscopía Raman [3] y recientemente se ha propuesto que la estructura conductora involucrada consiste en carbohidratos y proteínas que contienen un grupo de níquel ligado con azufre, lo que sería una forma sin precedentes de transporte electrónico de electrones. transporte [14].

A pesar de los esfuerzos de enriquecimiento [12, 15], las especies de bacterias del cable no se han aislado en cultivo puro. Por lo tanto, el enfoque actualmente disponible para adquirir secuencias genómicas de bacterias cableadas es mediante la secuenciación rápida de comunidades microbianas y la recuperación de genomas ensamblados en metagenomas (MAG). Aunque estudios previos han publicado MAG de bacterias de cable [12, 13, 15], los genomas de bacterias de cable disponibles públicamente están actualmente muy fragmentados, con múltiples borradores de genomas a los que les faltan genes de ARNr 16S y muestran una integridad genómica reducida.

La fragmentación general significativa y la menor calidad del genoma de las MAG de bacterias de cable existentes se pueden explicar por la dependencia de la secuenciación de lectura corta para la metagenómica centrada en el genoma, lo que a menudo resulta en ensamblajes altamente fragmentados [16, 17], generalmente debido a que las lecturas no se realizan. capaz de abarcar repeticiones genómicas, lo que resulta en roturas de contig durante el ensamblaje [18]. La combinación de contigs cortos también puede dar lugar a genomas incompletos [19,20,21] o contenedores de genomas contaminados con contigs de otros organismos [22,23,24]. Múltiples estudios han demostrado que la secuenciación de lectura larga (p. ej., Oxford Nanopore o Pacific Biosciences) mejora la contigüidad del ensamblaje del metagenoma, lo que da como resultado contenedores de genoma menos fragmentados, además de permitir la recuperación de genomas bacterianos circulares completos a partir de muestras complejas [25, 26,27,28,29,30,31,32,33].

Aquí, utilizamos la secuenciación metagenómica profunda de lectura larga de Nanopore para recuperar borradores del genoma cerrado y de alta calidad de bacterias del cable. A través de la anotación metabólica de los MAG recuperados y la visualización de nuevas especies de bacterias de cables, brindamos información novedosa sobre el potencial funcional, la morfología y los nichos ecológicos de estas enigmáticas bacterias.

Uno ca. El enriquecimiento de Electronema aureum GS (ENR) y dos muestras ambientales (sedimento de agua salobre—BRK; sedimento marino—MAR), que contienen comunidades microbianas complejas con poblaciones conocidas de bacterias de cable [12, 34], se secuenciaron a diferentes profundidades (Tabla S1). En total, se generaron 162,4 Gbp y 148,3 Gbp de datos de lectura de Nanopore e Illumina, respectivamente, y, siguiendo la información mínima sobre los estándares del genoma ensamblado en metagenoma (ver Métodos), 103 de alta calidad (HQ) y 195 de calidad media (MQ). ) Los MAG se recuperaron mediante agrupación automatizada. En general, los MAG HQ y MQ representaron ~40% de la abundancia relativa acumulada en conjuntos de datos de lectura larga y corta (por muestra), y la muestra MAR presentó las métricas de agrupamiento automatizadas de menor rendimiento, mientras que la muestra de enriquecimiento exhibió el metagenoma más contiguo. estadísticas de ensamblaje, lo que arroja 66 MAG cerrados de bacterias y arqueas. Después de la inspección manual y el reensamblaje, se recuperaron un total de cinco MAG de bacterias de cable (Tabla S2), que abarcan ambos géneros candidatos de bacterias de cable (Fig. 1).

El árbol de máxima probabilidad se construyó a partir de 120 genes marcadores bacterianos universales, 100 bootstraps y se incluyeron múltiples grupos externos (Tabla S5). Sólo se utilizaron MAG HQ y MQ para construir el árbol. Se resaltan los nodos sospechosos de delinear grupos filogenéticos relevantes. Calidad MAG: clasificación de calidad según los estándares MIMAG. Tamaño MAG, Mb: tamaño MAG total en megabases. Recuento de contigs: número de contigs por MAG. Contig N50, kb: valores MAG N50 en kilobases. ARNr 16S: recuento de secuencias del gen ARNr 16S detectadas en MAG. NhaA: recuento de secuencias del gen NhaA predichas en MAG. En el conjunto de datos S2 se proporcionan estadísticas MAG adicionales sobre bacterias de cables.

La muestra ENR produjo un MAG circular por primera vez (ENR-cMAG) de un Ca enriquecido. Cepa Electronema aureum GS, descrita en un estudio previo [12]. El genoma circular presentó una tasa de SNP <0,1%, lo que sugiere una presencia mínima de microdiversidad de cepas [35]. En comparación con el MAG de lectura corta publicado anteriormente de la misma cepa, el ENR-cMAG presentó una identidad de nucleótidos promedio del 100% (ANI, Figs. S1, S2) y secuencias idénticas del gen 16S rRNA (Fig. S3), a pesar de que el MAG cerrado para ca. Se descubrió que Electronema aureum GS contenía 292 genes más, así como 125 elementos de secuencia de inserción más que el MAG equivalente basado en lecturas cortas (Tabla S3). Además, el Ca. previamente publicado y fragmentado. Electronema aureum MAG tenía cuatro contigs (que codifican 47 genes) que no se alineaban con el ENR-cMAG cerrado, lo que indica una contaminación menor en el MAG de lectura corta.

Se descubrió que la muestra MAR contenía secuencias genómicas de múltiples bacterias cableadas y se recuperaron tres MAG de diferente contigüidad y calidad: un MAG HQ de un solo contig (MAR-scMAG), un MAG HQ de 37 contigs (MAR-hqMAG) y como un MQ MAG de nueve contigs (MAR-mqMAG). Todas las MAG de bacterias de cable de la muestra MAR presentaron un genoma completo superior al 90% y una tasa de SNP superior al 0,5%, lo que indica la presencia de cierta heterogeneidad de cepas. Utilizando un ANI del 95% para la demarcación a nivel de especie [36], se encontró que MAR-mqMAG y MAR-hqMAG eran miembros de Ca. Electrothrix aarhusensis y Ca. Electrothrix gigas [34], respectivamente (Fig. S1). Las asignaciones a nivel de especie para MAR-mqMAG y MAR-hqMAG se confirmaron aún más con la filogenia del ARNr 16S (Fig. S3) y también se observó que MAR-hqMAG complementaba el Ca. Pangenoma de especies de Electrothrix gigas con más genes (Tabla S4).

Además, se descubrió que MAR-scMAG era miembro de Ca. Electrothrix (Fig. 1), aunque el MAG presentó menos del 90% de ANI en comparación con todos los MAG de bacterias de cable HQ y MQ existentes (Fig. S1). El árbol de ARNr 16S confirmó además que MAR-scMAG es filogenéticamente distinto de otros Ca. Secuencias del gen ARNr 16S de Electrothrix. Por lo tanto, sugerimos que MAR-scMAG pertenece a una nueva especie en Ca. Electrothrix, que hemos propuesto denominar Ca. Electrothrix laxa debido al gran tamaño de filamento de la especie (ver más adelante).

La tercera muestra secuenciada en este estudio, BRK, produjo otra bacteria de cable circular MAG (BRK-cMAG) con una tasa de SNP <0,1% (Tabla S2). Sorprendentemente, el MAG fue clasificado filogenéticamente como Ca. Electronema utilizando el árbol del genoma (Fig. 1), así como la filogenia del gen 16S rRNA (Fig. S3), a pesar de que la muestra se recogió de sedimentos de agua salobre, donde Ca. Se esperaba que Electrothrix estuviera presente [37]. Utilizando 75–77% de ANI y 50% de porcentaje de proteínas conservadas (POCP) para el límite del género [36, 38, 39], el BRK-cMAG pertenece al Ca. Género Electronema (Figs. S1, 2). Aunque estaba justo dentro de los límites establecidos de los géneros ANI y POCP, el BRK-cMAG tenía menos del 78% de ANI para todas las bacterias MAG de cable (Fig. S1). La agrupación de todos los genes MAG de las bacterias del cable en diferentes límites de identidad reveló que BRK-cMAG presentaba la fracción más alta de genes únicos, lo que indica que BRK-cMAG exhibió el contenido genético más novedoso de las MAG de las bacterias del cable recuperadas en este estudio (Fig. S4). Según su capacidad para sobrevivir en un ambiente salino, sugerimos nombrar BRK-cMAG como Ca. Electronema halotolerans. Además, Ca indefinido. Las especies de Electronema han sido detectadas previamente mediante secuencias de amplicones del gen 16S rRNA en raíces y muestras masivas asociadas de las especies de pastos marinos Halophila ovalis y Zostera marina [9]. Por lo tanto, comparamos estos Ca indefinidos. Electronema ASV con la secuencia del gen 16S rRNA de Ca. Electronema halotolerans. El análisis filogenético (Fig. S3) confirmó la asociación de dichos ASV con el nuevo Ca. Especies de Electronema e indicó además su tolerancia potencial a una mayor salinidad.

Normalmente, los microorganismos halófilos pueden utilizar dos estrategias diferentes para mantener el equilibrio osmótico dentro de sus células: la primera, conocida como estrategia de entrada de sal, implica la acumulación intracelular de altas concentraciones de sales, en particular potasio y cloruro; la segunda, también conocida como estrategia del “soluto compatible”, implica la acumulación intracelular de compuestos orgánicos como polioles, betaínas o ectoínas, que pueden ser sintetizados por las propias células o absorbidos del medio ambiente [40]. Por lo tanto, analizamos los genomas de las bacterias del cable para detectar posibles adaptaciones a hábitats de alta salinidad, incluidos mecanismos para mantener una presión osmótica alta dentro de las células, tolerancia a iones de metales pesados ​​​​o acumulación de solutos osmóticos [41, 42]. Las bombas de iones suelen participar en el logro de gradientes de iones a través de la membrana celular, en particular para excluir Na+ y acumular K+ y Cl- [42]. Uno de los más comunes es el antiportador Na+/H+ NhaA, que se detecta en el potencial genético de todo el Ca. Genomas de Electrothrix y en Ca. Electronema halotolerans, y se ha sugerido previamente como un posible discriminante entre bacterias de cables marinos y de agua dulce [12] (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1). Los MAG de calidad media KV [43] y SY1 [44], que están estrechamente relacionados con Ca. Electronema halotolerans, codifica también el gen NhaA (Fig. 2), lo que confirma su importancia para la supervivencia de las bacterias en ambientes de agua salada [45].

Se considera que las vías están presentes si se predicen más del 80% de los genes. Para obtener la lista completa de nombres de genes y números KO asociados, consulte el conjunto de datos S1. Los MAG y los genomas están ordenados como en el árbol del genoma de la Fig. 1.

Electrothrix laxa. Las líneas de puntos grises y rojas indican supuestas reacciones y complejos. Abreviaturas: vía EMP, vía Embden-Meyerhof-Parnas (glucólisis); ciclo TCA, ciclo del ácido tricarboxílico; Vía EMP, vía Entner-Doudoroff; Acs, acetil-CoA sintetasa; Dsr, bisulfito reductasa disimilatoria; DCT, trisulfuro de DsrC; Abril, adenosina fosfosulfato reductasa; Sat, ATP sulfurilasa; Psr, polisulfuro reductasa; SQR, sulfuro:quinona oxidorreductasa; Qmo, complejo oxidorreductasa unido a membrana que interactúa con quinona; Q(ox/rojo), quinona (oxidada o reducida); CydA, citocromo bd quinol oxidasa unido a membrana, subunidad A; CytB, complejo citocromo bc-subunidad B; Rieske, proteína de dominio Rieske Fe-S; Nap, nitrato reductasa periplásmica; pOOC, citocromo multihemo periplásmico (nitrito reductasa); tGlnN, hemoglobina truncada; PolyP, polifosfato; PpK, polifosfato quinasa; Pit, familia de transportadores de fosfatos inorgánicos; PstABCS, transportador ABC de fosfato inorgánico, PhoU, proteína accesoria del sistema de transporte de fosfato; SulP, sulfato permeasa; ActP, transportador de acetato; FocA, supuesto transportador de formato; Cox, citocromo c oxidasa; Nuo, NADH deshidrogenasa; NhaA, Sodio:antiportador de protones; Ump, sodio, litio y potasio putativos: antiportador de protones; Cax, calcio putativo, sodio:antiportador de protones; NQR, NADH translocadora de sodio:ubiquinona oxidorreductasa. Se proporcionan más detalles en el texto principal y en las notas complementarias.

Encontramos tres clados distintos del gen que codifica el antiportador NhaA Na+/H+ en Ca. Electronema y Ca. Electrothrix (Fig. S5a), que parece haber estado presente en el ancestro común de los dos géneros. NhaA_1 persistió en todo Ca. Electrothrix, NhaA_2 en Ca. Electrothrix aarhusensis y Ca. Electrothrix laxa y NhaA_3 en Ca. Electronema (Fig. S5b). La alta identidad entre la secuencia NhaA_3 en Ca. Electrothrix aarhusensis y Ca. Electrothrix laxa sugiere que ha habido un evento de transferencia horizontal de genes entre Ca. Electrothrix laxa y Ca. Electrothrix aarhusensis. Además, Ca. Electronema aureum perdió todas las copias de NhaA, lo que probablemente contribuya a la restricción de su hábitat al agua dulce. Se ha demostrado que NhaA confiere tolerancia al agua salada cuando se sobreexpresa en una cianobacteria de agua dulce en el pasado [46] y parece que la presencia de este gen es crítica para la supervivencia del Ca. Electronema en agua salada. No está claro cuál es la diferencia funcional entre los tres tipos diferentes de NhaA, pero vale la pena señalar que todo el Ca de agua salada. Los genomas de Electronema encontrados hasta ahora se han encontrado en agua salobre (salinidad <30), lo que sugiere que NhaA_3 puede adaptarse a concentraciones más bajas de Na+.

Además, todo Ca. Electrothrix laxa, Ca. Electrothrix gigas y Ca. Los MAG de Electronema halotolerans también codificaron homólogos (56% de identidad de aminoácidos) de las dos subunidades del antiportador UmpAB de Na+/Li+/K+:H+, un transportador caracterizado por primera vez en Halomonas zhaodongensis [47] (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1). En Ca estaban presentes homólogos de un supuesto antiportador Ca2+/Na+:H+ (41% de identidad de aminoácidos con un transportador identificado por primera vez en Alkalimonas amylolytica [48]) y un supuesto simportador fosfato:Na+. Electrothrix y Ca. Electronema halotolerans MAG, pero ausente en todos los demás Ca. Genomas de Electronema (Figs. 2, 3, Conjunto de datos S1).

La detección de varios genes implicados en la translocación de iones a través de la membrana puede indicar la preferencia de las bacterias del cable marino/salobre por una estrategia de “salinidad” [42]. Esto parece respaldado aún más por el hecho de que ninguna de las MAG de las bacterias del cable codifica las vías biosintéticas para solutos osmóticos y solo se detecta una subunidad de un supuesto transportador de glicina betaína/carnitina/colina en algunos de los MAG, incluido el Ca de agua dulce. Electronema (conjunto de datos S1).

La predicción metabólica incluyó un total de diez MAG HQ, mientras que los genomas restantes de calidad baja y media se utilizaron como información adicional para respaldar el modelo metabólico propuesto. Todos los MAG recuperados en este estudio presentaron un potencial metabólico consistente con el modelo propuesto previamente para Ca. Electronema y Ca. Electrothrix [12] (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1). Además, la disponibilidad de genomas cerrados nos permitió arrojar luz sobre características metabólicas de las bacterias cable que antes eran inciertas. Una de las características más controvertidas del LDET es la falta de genomas de bacterias cableadas de una oxidasa terminal, lo que indica la reducción de los aceptores terminales sin conservación de energía [12]. Esto está respaldado por nuestros hallazgos, ya que no se ha detectado ninguna citocromo bd-II oxidasa terminal completa conocida en los genomas cerrados y otros MAG. En cambio, los MAG codificaron solo homólogos de la subunidad oxidasa del citocromo bd-II, CydA, como se informó anteriormente [12] (Figs. 2, 3, Conjunto de datos S1). Por el contrario, el genoma de Ca. Electrothrix laxa codifica las cuatro subunidades de la citocromo c oxidasa unida a la membrana, con ~60% de identidad de secuencia de aminoácidos con homólogos en otras especies de Desulfobulbaceae y muy probablemente como resultado de la transferencia horizontal de genes, como se observó previamente para su pariente cercano Ca. Electrothrix communis [12] (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1). Por lo tanto, podemos plantear la hipótesis de que estas especies pueden combinar la reducción de oxígeno con la translocación de protones con la conservación de energía.

Todas las bacterias del cable muestran el potencial metabólico para la fijación de nitrógeno (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1) a través de la nitrogenasa NifDHK dependiente de molibdeno. El amonio, que también puede ser absorbido por el transportador de amonio AmtB, puede luego incorporarse a los aminoácidos mediante la síntesis de glutamina/glutamato (Conjunto de datos S1). La evidencia experimental ha demostrado que las bacterias del cable pueden combinar la oxidación de sulfuros con la reducción de nitratos o nitritos [13, 49]. Sólo dos especies (Ca. Electronema aureum y Ca. Electrothrix laxa) tienen potencial para la reducción de nitratos a través de la nitrato reductasa periplásmica NapAB, y la reducción de nitratos mediante el sistema NapAB ha sido confirmada recientemente mediante transcriptómica en Ca. Electronema aureum [49]. El operón siesta carece del gen que codifica la subunidad NapB en Ca. Electrothrix laxa, pero se ha demostrado que NapB no es esencial en la reducción de nitrato de Shewanella oneidensis [50]. No se detectó nitrito reductasa de tipo Nir o Nrf en Ca. Electronema aureum y Ca. Electrothrix laxa (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1), pero un citocromo multihema periplásmico adyacente al operón de la siesta, que también se predice en Ca. Se ha sugerido que Electrothrix aarhusensis es la enzima responsable de la reducción de nitrito a amonio [12, 49], lo que sugiere una función vinculada y una preferencia de las bacterias del cable por la reducción disimilatoria de nitrato a amonio.

Todos los MAG codificaron vías centrales de procesamiento de carbono casi completas a través de la glucólisis, la vía de Entner-Doudoroff, la vía de las pentosas fosfato y el ciclo de TCA (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1). Como se informó anteriormente para Ca. Electronema aureum y Ca. Electrothrix aarhusensis, y ahora confirmado por la disponibilidad de genomas cerrados, no se detectaron genes que codifiquen la enzima enolasa en los MAG, lo que indica una posible vía alternativa y desconocida para completar la glucólisis [12]. Una diferencia clave entre los dos géneros de bacterias del cable parece estar en su potencial de utilización del sustrato de carbono. Mientras que ca. Los MAG de Electrothrix codificaron el potencial para el ciclo completo de TCA, los dos genomas cerrados para Ca. Los MAG de Electronema carecían de varios genes, incluida la succinil-CoA-sintasa 2-oxoglutarato ferredoxina oxidorreductasa (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1). De manera similar, todos los Ca. Los MAG de Electrothrix tienen el potencial de asimilar propionato a través de la vía de metilmalonil-CoA a succinil-CoA, ausente en Ca. Electronema (Figs. 2, 3, conjunto de datos S1).

Se diseñó un conjunto de nuevas sondas FISH (Tabla S6) para distinguir las especies in situ (Fig. 4). El diámetro de los filamentos osciló entre 1 y 6 µm para Ca. Electrothrix laxa y 1–2 µm para Ca. Electronema halotolerans. La microespectroscopia Raman ha demostrado recientemente ser una técnica excelente para ayudar a aclarar la estructura conductora de las bacterias del cable [14]. Por lo tanto, lo aplicamos en combinación con las sondas FISH recientemente diseñadas para confirmar la composición química de la envoltura celular del cable en la nueva especie. Espectros Raman de Ca identificado por FISH. Electrothrix laxa mostró picos típicos de componentes biológicos, como la fenilalanina (1005 cm-1), el enlace CH2 (1462 cm-1) y el pico amida I de la proteína (1672 cm-1), así como picos ligados a citocromos (750 cm-1). cm-1, 1129 cm-1, 1314 cm-1 y 1586 cm-1). Además, se presentaron dos picos grandes a 371 y 492 cm −1 (Fig. S6), lo que puede estar relacionado con la presencia de un grupo metálico ligado a S en la fibra conductora [14].

Un Ca. Electrothrix laxa aparece en amarillo, por la superposición de la sonda específica de especie Ex-la-189 (etiquetada con FAM, verde) y la sonda de la familia Desulfobulbaceae DSB706 (etiquetada con Cy3, roja); B Ca. Electronema halotolerans aparece en amarillo, por la superposición de la sonda específica de especie EN-ha-80 (etiqueta FAM, verde) y la sonda de la familia Desulfobulbaceae DSB706 (Cy3, rojo).

Con este estudio, proporcionamos los primeros genomas cerrados de bacterias cable. El genoma cerrado de Ca. Electronema aureum permitió la identificación de nuevos genes y repeticiones genómicas, que estaban ausentes en los MAG fragmentados publicados anteriormente, así como modelos metabólicos confirmados propuestos para las bacterias del cable. Además, también ofrecemos el primer HQ MAG de contig único para Ca. Electrothrix que proponemos nombrar como nueva especie de Ca. Electrothrix laxa, que sospechamos es capaz de realizar funciones atípicas de las bacterias del cable debido a la transferencia horizontal de genes. Por último, pero lo más importante, proporcionamos un genoma cerrado de una nueva especie que proponemos denominar Ca. Electronema halotolerans, que es el primer borrador del genoma de un Ca. Electronema que se observó que estaba presente y presenta genes para la supervivencia en un ambiente de agua salada. La existencia de un Ca tolerante a la solución salina. Las especies de Electronema desafían el marco taxonómico actual centrado en agua dulce y salada para las bacterias del cable, lo que requiere una reevaluación para la categorización de los géneros candidatos de bacterias del cable.

Descripción de “Candidatus Electrothrix laxa” sp. nov.: “Candidatus Electrothrix laxa”, (la´xa, L. fem. adj. laxa, grande). Este taxón está representado por el MAG MAR-scMAG. El prólogo completo se puede encontrar en la Tabla S8.

Descripción de “Candidatus Electronema halotolerans” sp. nov.: “Candidatus Electronema halotolerans”, (ha.lo.to´le.rans, del gr. n. hals, halos sal; L. part. adj. tolerans tolerando; NL part. adj. halotolerans). Este taxón está representado por MAG BRK-cMAG. El prólogo completo se puede encontrar en la Tabla S9.

Se recolectó una muestra de sedimento marino de Hou, Dinamarca (55°54′36.8′′N 10°14′46.8′′E) y la muestra de sedimento de agua salobre (salinidad típica 18–23) se recolectó de Løgten, Dinamarca (56 °17′17.8′′N 10°22′54.9′′E). California. La muestra de enriquecimiento de Electronema aureum GS y el procesamiento manual de todas las muestras se realizaron como se detalla en un estudio anterior [15].

El ADN de muestras ambientales se extrajo utilizando el kit DNeasy PowerSoil Pro (QIAGEN, Alemania) según el protocolo del fabricante. La concentración de los extractos se midió utilizando el kit Qubit dsDNA HS (Thermo Fisher Scientific, EE. UU., #Q33231) con un fluorómetro Qubit 3.0 (Thermo Fisher Scientific, EE. UU.), mientras que la pureza del ADN se evaluó con un espectrofotómetro NanoDrop One (Thermo Fisher, EE.UU). Los tamaños de los fragmentos de ADN de las muestras se inspeccionaron utilizando un sistema Agilent 2200 Tapestation con Genomic DNA ScreenTapes (Agilent Technologies, EE. UU., n.º 5067-5365). También se seleccionaron el tamaño de las muestras de ADN (con la excepción de la muestra BRK debido a las cantidades limitadas de ADN) utilizando el kit Circulomics SRE XS (Circulomics, EE. UU.), siguiendo las instrucciones del fabricante para agotar los fragmentos de ADN por debajo de 10 kb.

Las bibliotecas de ADN para la secuenciación de Nanopore se prepararon utilizando el kit de secuenciación de ligación SQK-LSK110 (Oxford Nanopore Technologies, Reino Unido) de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Las bibliotecas se cargaron en celdas de flujo químico Nanopore R.9.4.1 y se secuenciaron en el secuenciador MinION Mk1B (Oxford Nanopore Technologies, Reino Unido) utilizando el software MinKNOW v21.06.13 (//community.nanoporetech.com/downloads). Los datos sin procesar de Nanopore se llamaron mediante el modelo de llamada base “dna_r9.4.1_450bps_sup.cfg” con Guppy (v. 5.0.7, https://community.nanoporetech.com/downloads).

Se prepararon bibliotecas de secuenciación de lectura corta utilizando el kit Illumina DNA Prep en combinación con el conjunto A de índices UD IDT® (Illumina, EE. UU., n.° 20018705, n.° 20027213). Como material de partida se utilizaron entre 66,3 ng y 200 ng por muestra. Se aplicaron cinco ciclos de PCR en la amplificación del ADN etiquetado. Todos los demás pasos se realizaron según el protocolo del fabricante. Las bibliotecas finales se cuantificaron y se evaluó el tamaño del inserto utilizando el ensayo Qubit dsDNA HS (Thermo Fisher Scientific, EE. UU., n.° Q33231) y una cinta de pantalla D1000 (Agilent Technologies, EE. UU., n.° 5067-5582, n.° 5067-5602). Las muestras se multiplexaron utilizando 100 ng de ADN y la biblioteca combinada final se evaluó de la misma manera que para las bibliotecas individuales.

La biblioteca agrupada se secuenció en una celda de flujo S1 para la plataforma NovaSeq 6000 (Illumina, EE. UU.). Se utilizó 2,0 nM como entrada para el kit de 300 ciclos V1.5 (Illumina, EE. UU., n.º 20012863).

Las lecturas de Illumina se recortaron, filtraron por calidad y se eliminaron duplicados usando fastp (v. 0.23.2 [51]) con la configuración “-l 100 --dedup --dup_calc_accuracy 6”. Para las lecturas de Nanopore, se recortaron las secuencias del adaptador y las lecturas quiméricas se dividieron utilizando Porechop (v. 0.2.3 [52]). Las lecturas con una puntuación Phred inferior a 7 o una longitud de lectura inferior a 200 pb se descartaron utilizando NanoFilt (v. 2.6.0 [53]). Las estadísticas de calidad y duración de la lectura se adquirieron con NanoPlot (v. 1.24.0 [53]).

Las lecturas de nanoporos recortadas y filtradas se ensamblaron en metagenomas mediante el ensamblador Flye (v. 2.9-b1768 [54]) utilizando las configuraciones “--meta”, “--nano-hq” y “min_read_cov_cutoff=8”. Luego, el conjunto se pulió primero con lecturas de Nanopore usando 3 rondas de Racon (v. 1.3.3 [55]) y luego dos rondas de pulido Medaka (v. 1.4.4, https://github.com/nanoporetech/medaka). con modelo “r941_min_sup_g507”. Después de pulir los ensamblajes con lecturas de Nanopore, el metagenoma se pulió utilizando lecturas cortas de Illumina mediante 1 ronda de Racon para corregir los contigs en busca de errores de cambio de marco. Las dependencias para el pulido del metagenoma y las asignaciones de lectura incluyen Minimap2 (v. 2.24 [56]) y SAMtools (v. 1.14 [57]). Los contigs con una longitud inferior a 1 kb se eliminaron mediante Bioawk v. 1.0 (https://github.com/lh3/bioawk).

Los contigs pulidos luego se agruparon usando MetaBAT2 (v. 2.12.1 [58]), con la configuración "-s 500000", Vamb (v. 3.0.2 [59]) con la configuración "-o C --minfasta 500000", MaxBin2 (v. 2.2.7 [60]) y metaBinner (v. 1.4.2 [61]). Los perfiles de cobertura de Contig de los datos de lectura de Nanopore e Illumina se utilizaron como entrada para la agrupación. Luego, los contenedores se refinaron utilizando la herramienta DAS (v. 1.1.2 [62]) con la configuración “--search_engine diamante”. Para la muestra de enriquecimiento, se seleccionaron y utilizaron como contenedores todos los contigs circulares de más de 500 kb. Se utilizó CoverM (v. 0.6.1, https://github.com/wwood/CoverM) para adquirir valores de cobertura de contenedor (configuración "-m media") y abundancia relativa (configuración "-m relativa_abundancia").

Los valores de integridad y contaminación del contenedor del genoma se adquirieron con CheckM (v. 1.1.2 [23]) utilizando el flujo de trabajo específico del linaje y se utilizó el linaje marcador Deltaproteobacteria (UID3217) para todas las MAG de bacterias del cable. Los genes Bin rRNA se predijeron con Barrnap (v. 0.9, https://github.com/tseemann/barrnap) y las secuencias de genes tRNA se predijeron utilizando tRNAscan-SE (v. 2.0.5 [63]). La clasificación de la calidad del contenedor se realizó de acuerdo con las pautas del Genomic Standards Consortium, donde un contenedor de genoma de alta calidad presentaba una integridad del genoma superior al 90%, una contaminación del genoma inferior al 5%, un mínimo de 18 genes de ARNt diferentes y los genes 16S, 5S, Los genes de ARNr 23S aparecen al menos una vez en el contenedor [64]. Además, los contenedores con un grado de integridad superior al 50 % y una contaminación inferior al 10 % se asignaron como calidad media, mientras que los contenedores restantes con menos del 10 % de contaminación se clasificaron como de calidad baja. Los contenedores con estimaciones de contaminación superiores al 10% se consideraron contaminados. Los contenedores se eliminaron de la replicación entre las diferentes muestras usando dRep (v. 2.6.2, https://github.com/MrOlm/drep) con la configuración “-comp 50 -con 10 -sa 0.95”. En el conjunto de datos S3 se proporciona una descripción general de los MAG de calidad media y alta no replicados.

La taxonomía de bin se asignó utilizando GTDB-Tk (v. 2.0.0 [65], base de datos R207) con la configuración “--full_tree” habilitada. La clasificación taxonómica de Contig se llevó a cabo utilizando mmseqs2 (v. 13.45111 [66]) con la base de datos de proteínas NCBI nr [67] (fecha de descarga: 26 de junio de 2021). Los genes de ARNr 16S se clasificaron utilizando el comando usearch (v. 11.0.667 [68]) “-usearch_global” en la base de datos SILVA v138 nr99 [69].

Para adquirir el genoma de la bacteria del cable circular de la muestra BRK, GTDB-Tk extrajo lecturas de los contigs presentes en contenedores clasificados como bacterias del cable mediante el comando bam2fq de SAMtools en los archivos de mapeo de lectura y las lecturas de Nanopore extraídas se ensamblaron con Flye. Para la muestra MAR, se realizaron dos reensamblajes. Para el primero, que resultó en el genoma de la bacteria del cable lineal, se extrajeron lecturas de cóntigos de más de 5 kb de longitud, clasificados como Desulfobulbaceae por mmseqs2 o que contenían genes de ARNr 16S de Desulfobulbaceae o de MAG clasificados como Desulfobulbaceae por GTDB-tk. Para el segundo reensamblaje, que permitió la recuperación de dos MAG de bacterias de cable fragmentadas de la muestra MAR, se realizó un subconjunto de lecturas del primer reensamblaje extrayendo lecturas de contigs con una longitud superior a 10 kb y una cobertura superior a 100, y después del reensamblaje con Flye (usando la configuración “min_read_cov_cutoff = 80”), los contenedores se refinaron manualmente mediante la comparación de contigs con el gráfico de ensamblaje de Flye. Las MAG de bacterias de cable adquiridas y las lecturas secuenciadas están disponibles públicamente a través de los números de acceso proporcionados en la Tabla S7.

Para construir árboles genómicos de bacterias cableadas, se generó una alineación de secuencias múltiples para 120 genes creadores de bacterias usando GTDB-Tk y se proporcionó a IQ-TREE (v. 2.0.6 [70]) para construir un árbol usando el modelo "WAG + G". y arranque 100x. Se incluyeron múltiples grupos externos en el árbol, resumidos en la Tabla S5. Los valores de cobertura de alineación y ANI entre diferentes MAG de bacterias de cable y grupos externos se adquirieron a través de pyANI (v. 0.2.11 [71]) con la configuración "-m ANIb" habilitada. Las mediciones de AAI y POCP entre los genomas se adquirieron con CompareM (v. 0.1.2, https://github.com/dparks1134/CompareM) usando las opciones “--evalue 0.00001 --per_identity 40 --per_aln_len 50 --blastp” . Se utilizó Quast (v. 4.6.3 [72]) para comparar MAG de cepas estrechamente relacionadas y se aplicó ISEScan (v. 1.7.2.3 [73]) para identificar elementos de secuencia de inserción.

Los MAG se anotaron automáticamente utilizando Prokka (v. 1.14.0 [74]) con la configuración “--metagenome” habilitada. Se extrajeron las secuencias de proteínas anotadas como NhaA, se alinearon usando MUSCLE (v. 5.0.1428 [75]) con 1000 iteraciones, seguidas de la generación de un árbol de proteínas usando IQ-TREE con el modelo “LG + G4” y 1000 instancias de arranque. La agrupación de genes MAG y la creación de pangenomas se realizaron utilizando archivos de salida de Prokka como entrada para Roary (v. 3.13.0 [76]) con configuración "-cd 85" y umbrales de identidad variables, que se describen en el texto. Además, los HQ-MAG se seleccionaron en función de los estándares de calidad propuestos por Bowers et al. [64], (integridad y contaminación de >90% y <5%, respectivamente) y cargados en la “Plataforma de análisis y anotación del genoma microbiano MicroScope” (MAGE) [77] para inspección manual y KEGG predijo las vías metabólicas [78 ] perfil de ruta de anotaciones MAGE.

El análisis filogenético de las secuencias del gen 16S rRNA y el diseño de sondas FISH se realizaron utilizando el software ARB v.6.0.6 [79]. Se calculó un árbol filogenético basándose en un análisis comparativo de secuencias del gen 16S rRNA alineadas, recuperadas de la base de datos SILVA v138 nr99 [69] utilizando el método de máxima verosimilitud (PhyML) y un análisis de arranque de 1000 réplicas. La cobertura y la especificidad se evaluaron y validaron in silico con el software MathFISH para las eficiencias de hibridación de coincidencias objetivo y potencialmente débiles no objetivo [80]. Cuando fue necesario, se diseñaron competidores sin etiquetar y sondas auxiliares. Todas las sondas se adquirieron en Biomers (Ulm, Alemania), se marcaron con fluorocromos de 6-carboxifluoresceína o indocarbocianina (Cy3).

FISH se realizó como lo describen Daims et al. [81]. La concentración óptima de formamida para cada nueva sonda FISH se determinó visualmente mediante observación microscópica después de realizar la hibridación en diferentes concentraciones de formamida en el rango de 15 a 70 % (con incrementos del 5 %). Las condiciones óptimas de hibridación se describen en la Tabla S6. Se usó EUBmix [82, 83] para apuntar a todas las bacterias y NON-EUB [84] se usó como control negativo para la unión de la sonda independiente de la secuencia. El análisis microscópico se realizó con un microscopio de epifluorescencia Axioskop (Carl Zeiss, Alemania) equipado con una cámara CCD LEICA DFC7000 T o un microscopio confocal láser de luz blanca (Leica TCS SP8 X). Se aplicó microespectroscopia Raman en combinación con FISH como se describió anteriormente [85] para identificar componentes celulares y aclarar la estructura de la fibra conductora.

Los datos de lectura de secuenciación, así como los MAG de calidad alta y media no replicados, están disponibles en ENA con ID de proyecto biológico: PRJEB52550. El código y los conjuntos de datos utilizados para generar las cifras, así como recursos adicionales, están disponibles en https://github.com/Serka-M/Cable-Bacteria-MAGs. Se puede acceder a la base de datos GTDB-tk utilizada en el proyecto en https://data.ace.uq.edu.au/public/gtdb/data/releases/release207/. La base de datos de proteínas NCBI nr se puede descargar desde https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/FASTA/. Se puede acceder a la base de datos SILVA en https://www.arb-silva.de/download/arb-files.

Pfeffer C, Larsen S, Song J, Dong M, Besenbacher F, Meyer RL, et al. Las bacterias filamentosas transportan electrones a distancias de centímetros. Naturaleza. 2012;491:218–21.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Loveley DR, Holmes DE. Electromicrobiología: la ecofisiología de microorganismos electroactivos filogenéticamente diversos. Nat Rev Microbiol. 2022;20:5–19.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Bjerg JT, Boschker HTS, Larsen S, Berry D, Schmid M, Millo D, et al. Transporte de electrones a larga distancia en bacterias cableadas vivas e individuales. Proc Natl Acad Sci Estados Unidos. 2018;115:5786–91.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Trojan D, Schreiber L, Bjerg JT, Bøggild A, Yang T, Kjeldsen KU, et al. Un marco taxonómico para bacterias cable y propuesta de los géneros candidatos Electrothrix y Electronema. Sistema Appl Microbiol. 2016;39:297–306.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Malkin SY, Rao AM, Seitaj D, Vásquez-Cárdenas D, Zetsche EM, Hidalgo-Martínez S, et al. Ocurrencia natural de oxidación microbiana de azufre por transporte de electrones de largo alcance en el fondo marino. ISME J. 2014;8:1843–54.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Risgaard-Petersen N, Kristiansen M, Frederiksen RB, Dittmer AL, Bjerg JT, Trojan D, et al. Bacterias cableadas en sedimentos de agua dulce. Appl Environ Microbiol. 2015;81:6003–11.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Burdorf LDW, Tramper A, Seitaj D, Meire L, Hidalgo-Martinez S, Zetsche EM, et al. Long-distance electron transport occurs globally in marine sediments. Biogeosciences. 2017;14:683–701.

Artículo CAS Google Scholar

Scholz VV, Müller H, Koren K, Nielsen LP, Meckenstock RU. La rizosfera de las plantas acuáticas es un hábitat para las bacterias del cable. FEMS Microbiol Ecológico. 2019;95:fiz062.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Scholz VV, Martin BC, Meyer R, Schramm A, Fraser MW, Nielsen LP, et al. Bacterias cableadas en las raíces de plantas acuáticas que liberan oxígeno: una asociación planta-microbio amplia y diversa. N fitol. 2021;232:2138–51.

Artículo CAS Google Scholar

Paver SF, Muratore D, Newton RJ, Coleman ML. Reevaluación de la división salada: especificidad filogenética de las transiciones entre sistemas marinos y de agua dulce. mSystems. 2018;3:e00232–18.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cabello-Yeves PJ, Rodríguez-Valera F. Las transiciones procariotas marinas-de agua dulce requieren cambios extensos en el proteoma previsto. Microbioma. 2019;7:117.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kjeldsen KU, Schreiber L, Thorup CA, Boesen T, Bjerg JT, Yang T, et al. Sobre la evolución y fisiología de las bacterias del cable. Proc Natl Acad Sci Estados Unidos. 2019;116:19116–25.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Müller H, Marozava S, Probst AJ, Meckenstock RU. Las bacterias del cable de aguas subterráneas conservan energía mediante la desproporción del azufre. ISME J. 2020;14:623–34.

Artículo PubMed Google Scholar

Boschker HTS, Cook PLM, Polerecky L, Eachambadi RT, Lozano H, Hidalgo-Martínez S, et al. Conducción eficiente de largo alcance en bacterias de cables a través de cables de proteína de níquel. Comuna Nacional. 2021;12:3996.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Thorup C, Petro C, Bøggild A, Ebsen TS, Brokjær S, Nielsen LP, et al. Cómo cultivar bacterias de cable: establecimiento de un cultivo estable de una sola cepa en sedimento y propuesta de Candidatus Electronema aureum GS. Sistema Appl Microbiol. 2021;44:126236.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Wick RR, Judd LM, Gorrie CL, Holt KE. Unicycler: resolución de conjuntos de genomas bacterianos a partir de lecturas de secuenciación cortas y largas. PLoS Comput Biol. 2017;13:e1005595.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Stewart RD, Auffret MD, Warr A, Walker AW, Roehe R, Watson M. Compendio de 4941 genomas ensamblados con metagenomas ruminales para la biología del microbioma ruminal y el descubrimiento de enzimas. Nat Biotecnología. 2019;37:953–61.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Koren S, Phillippy AM. Un cromosoma, un contig: genomas microbianos completos a partir de secuenciación y ensamblaje de lectura larga. Opinión actual Microbiol. 2015;23:110–20.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Parks DH, Rinke C, Chuvochina M, Chaumeil PA, Woodcroft BJ, Evans PN, et al. La recuperación de casi 8.000 genomas ensamblados en metagenomas amplía sustancialmente el árbol de la vida. Microbiol natural. 2017;2:1533–42.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Imelfort M, Parks D, Woodcroft BJ, Dennis P, Hugenholtz P, Tyson GW. GroopM: una herramienta automatizada para la recuperación de genomas de población a partir de metagenomas relacionados. PeerJ. 2014;2:e603.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Vasudevan K, Devanga Ragupathi NK, Jacob JJ, Veeraraghavan B. Genomas completos cromosómicos únicos de alta precisión mediante secuenciación IonTorrent y MinION de patógenos clínicos. Genómica. 2020;112:545–51.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Tennessen K, Andersen E, Clingenpeel S, Rinke C, Lundberg DS, Han J, et al. ProDeGe: un protocolo computacional para la descontaminación totalmente automatizada de genomas. ISME J. 2016;10:269–72.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Parks DH, Imelfort M, Sknnerton CT, Hugenholtz P, Tyson GW. CheckM: evaluación de la calidad de los genomas microbianos recuperados de aislados, células individuales y metagenomas. Genoma Res. 2015;25:1043–55.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nayfach S, Shi ZJ, Seshadri R, Pollard KS, Kyrpides NC. Nuevos conocimientos a partir de genomas no cultivados del microbioma intestinal humano global. Naturaleza. 2019;568:505–10.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Moss EL, Maghini DG, Bhatt AS. Genomas bacterianos completos y cerrados de microbiomas mediante secuenciación de nanoporos. Nat Biotecnología. 2020;38:1–7.

Artículo de Google Scholar

Bickhart DM, Kolmogorov M, Tseng E, Portik DM, Korobeynikov A, Tolstoganov I, et al. Generación de genomas ensamblados en metagenomas completos, resueltos por linaje, a partir de comunidades microbianas complejas. Nat Biotecnología. 2022;40:711–9.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sereika M, Kirkegaard RH, Karst SM, Michaelsen TY, Sørensen EA, Wollenberg RD, et al. La secuenciación de lectura larga Oxford Nanopore R10.4 permite la generación de genomas bacterianos casi terminados a partir de cultivos puros y metagenomas sin lectura corta ni pulido de referencia. Métodos Nat. 2022;19:823–6.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Overholt WA, Hölzer M, Geesink P, Diezel C, Marz M, Küsel K. La inclusión de lecturas largas de Oxford Nanopore mejora todos los genomas ensamblados en metagenomas microbianos y virales de un sistema acuífero complejo. Microbiol ambiental. 2020;22:4000–13.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

De Maio N, Shaw LP, Hubbard A, George S, Sanderson ND, Swann J, et al. Comparación de tecnologías de secuenciación de lectura larga en el ensamblaje híbrido de genomas bacterianos complejos. Genoma microbiano. 2019;5:e000294.

Haghshenas E, Asghari H, Stoye J, Chauve C, Hach F. HASLR: ensamblaje híbrido rápido de lecturas largas. iCiencia. 2020;23:101389.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Singleton CM, Petriglieri F, Kristensen JM, Kirkegaard RH, Michaelsen TY, Andersen MH, et al. Conexión de estructura para funcionar con la recuperación de más de 1000 genomas ensamblados en metagenomas de alta calidad a partir de lodos activados mediante secuenciación de lectura larga. Comuna Nacional. 2021;12:2009.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cuscó A, Pérez D, Viñes J, Fàbregas N, Francino O. Long-read metagenomics retrieves complete single-contig bacterial genomes from canine feces. BMC Genomics. 2021;22:330.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu L, Wang Y, Che Y, Chen Y, Xia Y, Luo R, et al. Genomas bacterianos de alta calidad de un sistema de nitritación parcial/anammox mediante un método de ensamblaje híbrido iterativo. Microbioma. 2020;8:155.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Geelhoed JS, Thorup CA, Bjerg JJ, Schreiber L, Ochman H, Nielsen LP, et al. El análisis del pangenoma de bacterias cable revela la probable base genética de bacterias de gran tamaño en Candidatus Electrothrix gigas sp. nov [manuscrito en preparación]. Universidad de Amberes y Universidad de Aarhus; 2022 [consultado el 23 de enero del 2023].

Pasolli E, Asnicar F, Manara S, Zolfo M, Karcher N, Armanini F, et al. Amplia diversidad de microbiomas humanos inexplorada revelada por más de 150.000 genomas de metagenomas que abarcan edades, geografías y estilos de vida. Celda 2019;176:649–662.e20.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Parks DH, Chuvochina M, Chaumeil PA, Rinke C, Mussig AJ, Hugenholtz P. Una taxonomía completa de dominio a especie para bacterias y arqueas. Nat Biotecnología. 2020;38:1079–86.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Dam AS, Marshall IPG, Risgaard-Petersen N, Burdorf LDW, Marzocchi U. Efecto de la salinidad en la composición y diversidad de especies de bacterias del cable. Microbiol ambiental. 2021;23:2605–16.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Qin QL, Xie BB, Zhang XY, Chen XL, Zhou BC, Zhou J, et al. Un límite de género propuesto para los procariotas basado en conocimientos genómicos. J Bacteriol. 2014;196:2210–5.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Barco RA, Garrity GM, Scott JJ, Amend JP, Nealson KH, Emerson D. Una definición de género para bacterias y arqueas basada en un índice de relación genómica estándar. mBio 2020;11:e02475–19.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Oren A. Vida microbiana en altas concentraciones de sal: diversidad filogenética y metabólica. Sistema salino. 2008;4:2.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Stal LJ, Cretoiu MS (eds). El microbioma marino. 1ª edición. Springer Cham, Yersseke, 2016.

Gunde-Cimerman N, Plemenitaš A, Oren A. Estrategias de adaptación de microorganismos de los tres dominios de la vida a altas concentraciones de sal. FEMS Microbiol Rev. 2018;42:353–75.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sannikov A. Sedimentos marinos: parejas de interacción de bacterias cableadas reveladas mediante metagenómica [tesis de maestría en Internet]. Universidad de Padua; 2021 [consultado el 23 de enero del 2023]. Disponible en: http://hdl.handle.net/20.500.12608/34057.

Fang Y, Liu J, Yang J, Wu G, Hua Z, Dong H, et al. Respuestas compositivas y metabólicas de la comunidad microbiana autótrofa a la salinidad en ambientes lacustres. mSystems. 2022;7:e0033522.

Artículo PubMed Google Scholar

Herz K, Vimont S, Padan E, Berche P. Funciones de los antiportadores NhaA, NhaB y NhaD Na+/H+ en la supervivencia de Vibrio cholerae en un ambiente salino. J Bacteriol. 2003;185:1236–44.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Waditee R, Hibino T, Nakamura T, Incharoensakdi A, Takabe T. La sobreexpresión de un antiportador Na+/H+ confiere tolerancia a la sal a una cianobacteria de agua dulce, haciéndola capaz de crecer en agua de mar. Proc Natl Acad Sci Estados Unidos. 2002;99:4109–14.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Meng L, Meng F, Zhang R, Zhang Z, Dong P, Sun K, et al. Caracterización de un nuevo antiportador Na+ (Li+, K+)/H+ de dos componentes de Halomonas zhaodongensis. Representante de ciencia 2017;7:4221.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Wei Y, Liu J, Ma Y, Krulwich TA. Tres supuestos antiportadores catión/protón del alcalófilo del lago de soda Alkalimonas amylolytica N10 complementan un mutante de Escherichia coli sensible a los álcalis. Microbiología. 2007;153:2168–79.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Marzocchi U, Thorup C, Dam AS, Schramm A, Risgaard-Petersen N. Reducción disimilatoria de nitrato mediante una bacteria de cable de agua dulce. ISME J. 2022;16:50–7.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Gao H, Yang ZK, Barua S, Reed SB, Romine MF, Nealson KH, et al. La reducción de nitrato en Shewanella oneidensis depende de sistemas NAP y NRF atípicos con NapB como proteína transportadora de electrones preferida de CymA a NapA. ISME J. 2009;3:966–76.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Chen S, Zhou Y, Chen Y, Gu J. fastp: un preprocesador FASTQ todo en uno ultrarrápido. Bioinformática 2018;34:i884–90.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Wick RR, Judd LM, Gorrie CL, Holt KEY. 2017. Completar ensamblajes de genoma bacteriano con secuenciación múltiple MinION. Microgenoma. 2017;3:e000132.

Google Académico

De Coster W, D'Hert S, Schultz DT, Cruts M, Van Broeckhoven C. NanoPack: visualización y procesamiento de datos de secuenciación de lectura larga. Bioinformática. 2018;34:2666–9.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kolmogorov M, Bickhart DM, Behsaz B, Gurevich A, Rayko M, Shin SB, et al. metaFlye: ensamblaje de metagenoma escalable de lectura larga utilizando gráficos repetidos. Métodos Nat. 2020;17:1103–10.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Vaser R, Sović I, Nagarajan N, Šikić M. Ensamblaje del genoma de novo rápido y preciso a partir de lecturas largas sin corregir. Genoma Res. 2017;27:737–46.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Li H. Minimapa y miniasmo: mapeo rápido y ensamblaje de novo para secuencias largas y ruidosas. Bioinformática. 2016;32:2103–10.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, et al. El formato de alineación/mapa de secuencia y SAMtools. Bioinformática. 2009;25:2078–9.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kang DD, Li F, Kirton E, Thomas A, Egan R, An H, et al. MetaBAT 2: un algoritmo de agrupamiento adaptativo para una reconstrucción genómica sólida y eficiente a partir de ensamblajes de metagenomas. PeerJ. 2019;7:e7359.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Nissen JN, Johansen J, Allesøe RL, Sønderby CK, Armenteros JJA, Grønbech CH, et al. Combinación y ensamblaje de metagenomas mejorados mediante codificadores automáticos variacionales profundos. Nat Biotecnología. 2021;39:555–60.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Wu YW, Simmons BA, cantante SW. MaxBin 2.0: un algoritmo de agrupación automatizado para recuperar genomas de múltiples conjuntos de datos metagenómicos. Bioinformática. 2016;32:605–7.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Wang Z, Huang P, You R, Sun F, Zhu S. MetaBinner: un método de agrupación de conjuntos independiente y de alto rendimiento para recuperar genomas individuales de comunidades microbianas complejas. Genoma Biol. 2023;24:1.

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Sieber CMK, Probst AJ, Sharrar A, Thomas BC, Hess M, Tringe SG, et al. Recuperación de genomas a partir de metagenomas mediante una estrategia de desreplicación, agregación y puntuación. Microbiol natural. 2018;3:836–43.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chan PP, Lowe TM. tRNAscan-SE: búsqueda de genes de tRNA en secuencias genómicas. Métodos Mol Biol. 2019;1962:1–14.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bowers RM, Kyrpides NC, Stepanauskas R, Harmon-Smith M, Doud D, Reddy TBK, et al. Información mínima sobre un genoma único amplificado (MISAG) y un genoma ensamblado en metagenoma (MIMAG) de bacterias y arqueas. Nat Biotecnología. 2017;35:725–31.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chaumeil PA, Mussig AJ, Hugenholtz P, Parks DH. GTDB-Tk: un conjunto de herramientas para clasificar genomas con la base de datos de taxonomía del genoma. Bioinformática. 2020;36:1925–7.

CAS Google Académico

Steinegger M, Söding J. MMseqs2 permite la búsqueda de secuencias de proteínas sensibles para el análisis de conjuntos de datos masivos. Nat Biotecnología. 2017;35:1026–8.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Pruitt KD, Tatusova T, Maglott DR. Secuencias de referencia NCBI (RefSeq): una base de datos de secuencias no redundantes seleccionada de genomas, transcripciones y proteínas. Ácidos nucleicos res. 2007;35:D61–5.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Édgar RC. Busque y agrupe órdenes de magnitud más rápido que BLAST. Bioinformática. 2010;26:2460–1.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, Gerken J, Schweer T, Yarza P, et al. El proyecto de base de datos de genes de ARN ribosómico SILVA: procesamiento de datos mejorado y herramientas basadas en web. Ácidos nucleicos res. 2013;41:D590–596.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Nguyen LT, Schmidt HA, von Haeseler A, Minh BQ. IQ-TREE: un algoritmo estocástico rápido y eficaz para estimar filogenias de máxima verosimilitud. Mol Biol Evol. 2015;32:268–74.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Pritchard L, Glover RH, Humphris S, Elphinstone JG, Toth IK. Genómica y taxonomía en el diagnóstico para la seguridad alimentaria: patógenos vegetales enterobacterianos de pudrición suave. Métodos anales. 2015;8:12–24.

Artículo de Google Scholar

Gurevich A, Saveliev V, Vyahhi N, Tesler G. QUAST: herramienta de evaluación de la calidad para ensamblajes de genomas. Bioinformática. 2013;29:1072–5.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Xie Z, Tang H. ISEScan: identificación automatizada de elementos de secuencia de inserción en genomas procarióticos. Bioinformática. 2017;33:3340–7.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Seemann T. Prokka: anotación rápida del genoma procariótico. Bioinformática. 2014;30:2068–9.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Édgar RC. MÚSCULO: un método de alineación de secuencias múltiples con complejidad temporal y espacial reducida. Bioinformación de BMC. 2004;5:113.

Artículo de Google Scholar

Page AJ, Cummins CA, Hunt M, Wong VK, Reuters S, Holden MTG y otros. Roary: análisis rápido del genoma pan procariota a gran escala. Bioinformática. 2015;31:3691–3.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Vallenet D, Calteau A, Dubois M, Amours P, Bazin A, Beuvin M, et al. MicroScope: una plataforma integrada para la anotación y exploración de funciones de genes microbianos mediante análisis comparativos genómicos, pangenómicos y metabólicos. Ácidos nucleicos res. 2020;48:D579–89.

CAS PubMed Google Académico

Kanehisa M, Goto S. KEGG: Enciclopedia de genes y genomas de Kioto. Ácidos nucleicos res. 2000;28:27–30.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ludwig W, Strunk O, Westram R, Richter L, Meier H, Yadhukumar null, et al. ARB: un entorno de software para datos de secuencia. Ácidos nucleicos res. 2004;32:1363–71.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yilmaz LS, Parnerkar S, Noguera DR. mathFISH, una herramienta web que utiliza modelos matemáticos basados ​​en la termodinámica para la evaluación in silico de sondas de oligonucleótidos para la hibridación fluorescente in situ. Appl Environ Microbiol. 2011;77:1118–22.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Daims, H, Stoecker, K, Wagner M. Hibridación in situ por fluorescencia para la detección de procariotas. En: Ecología microbiana molecular. Taylor y Francisco; 2005. pág. 213–39.

Amann RI, Binder BJ, Olson RJ, Chisholm SW, Devereux R, Stahl DA. Combinación de sondas de oligonucleótidos dirigidos a ARNr 16S con citometría de flujo para analizar poblaciones microbianas mixtas. Appl Environ Microbiol. 1990;56:1919–25.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Daims H, Brühl A, Amann R, Schleifer KH, Wagner M. La sonda de dominio específico EUB338 es insuficiente para la detección de todas las bacterias: desarrollo y evaluación de un conjunto de sondas más completo. Sistema Appl Microbiol. 1999;22:434–44.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Wallner G, Amann R, Beisker W. Optimización de la hibridación fluorescente in situ con sondas de oligonucleótidos dirigidas a ARNr para la identificación de microorganismos por citometría de flujo. Citometría. 1993;14:136–43.

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Fernando EY, McIlroy SJ, Nierychlo M, Herbst FA, Petriglieri F, Schmid MC, et al. Resolver la contribución individual de poblaciones microbianas clave para mejorar la eliminación biológica de fósforo con Raman-FISH. ISME J. 2019;13:1933–46.

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Descargar referencias

Este estudio fue financiado por subvenciones de investigación de la Fundación Poul Due Jensen (Microflora Danica) y la Fundación Nacional Danesa de Investigación (DNRF136). Agradecemos a Jesper L. Wulff por su ayuda con el muestreo.

Estos autores contribuyeron igualmente: Mantas Sereika, Francesca Petriglieri.

Centro para Comunidades Microbianas, Universidad de Aalborg, Aalborg, Dinamarca

Mantas Sereika, Francesca Petriglieri, Thomas Bygh Nymann Jensen, Per Halkjær Nielsen y Mads Albertsen

Centro de Electromicrobiología, Universidad de Aarhus, Aarhus, Dinamarca

Artur Sannikov, Morten Hoppe, Ian PG Marshall y Andreas Schramm

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

MA, PHN, IM y AS diseñaron el estudio. IM y AS supervisaron el procesamiento manual de las muestras. MS extrajo el ADN y realizó la secuenciación Nanopore, mientras que TBNJ generó los datos de Illumina. MS realizó procesamiento bioinformático, generación MAG y genómica comparada. FP realizó anotaciones genómicas, análisis filogenéticos y microscopía FISH/RAMAN. MS y FP escribieron el manuscrito inicial. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Mads Albertsen.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Sereika, M., Petriglieri, F., Jensen, TBN et al. Los genomas cerrados descubren una especie de agua salada de Candidatus Electronema y arrojan nueva luz sobre el límite entre las bacterias del cable marinas y de agua dulce. ISME J 17, 561–569 (2023). https://doi.org/10.1038/s41396-023-01372-6

Descargar cita

Recibido: 07 de noviembre de 2022

Revisado: 11 de enero de 2023

Aceptado: 13 de enero de 2023

Publicado: 25 de enero de 2023

Fecha de emisión: abril de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41396-023-01372-6

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Investigación veterinaria (2023)