ČÁST 2 Regulační vztah mezi kolísáním kvality a prostředím Cistanche Deserticola ve třech ekotypech na základě analýzy půdního mikrobiomu

KLIKNĚTE ZDE PRO ČÁST 1

Pro více informací prosím kontaktujte:Joanna.jia@wecistanche.com

korelace mezi výskytem klíčových mikrobiálních komunit, obsahem PhGs a ekologickými faktory.Redundantní analýza jádra, abundance biomarkerového mikrobiomu, obsahu PhGs a ekologických faktorů byla provedena na úrovni objednávky a reanalýza byla provedena na základě efektů. Upravená interpretace rozptylu byla 82,70 procenta (tabulka S7). Sphingomonadales vysvětlili 45,7 procenta obsahu PhGs (p=0,002). Pseudonocardiales vysvětlily 22,4 procenta obsahu PhGs (p=0,01). 2′-acetylakteosid významně pozitivně koreloval s Pseudonocardiales a Oceanospirillales a negativně koreloval se Sphingomonadales (obr. 5a). Echinakosid byl významně pozitivní u Sphingomonadales.

Cistancheextrakt může zabránitAlzheimerova chorobachoroba

Byla provedena korelační analýza pro množství biomarkerů,PhGobsah (obr. S3 a tabulka S5) a ekologické faktory (tabulka S6). Výsledky korelačních sítí (obr. 5b) ukázaly, že 2'-acetylacteosid významně pozitivně koreloval s Oceanospirillales, Rhizobiales a Thiotrichales, zatímco negativně koreloval s Pseudonocardiales a Nitrosomonadales ve všech vzorcích půdy. Teplotní mapa (obr. 5c–e) odhalila, že strana stolu negativně korelovala s průměrným ročním tlakem vodní páry ve slano-alkáliíchkorelace mezi výskytem klíčových mikrobiálních komunit, obsahem PhGs a ekologickými faktory.Redundantní analýza jádra, množství biomarkeru mikrobiomu,PhGsobsah a ekologické faktory byly provedeny na úrovni zakázky a byla provedena reanalýza na základě účinků. Upravená interpretace rozptylu byla 82,70 procenta (tabulka S7). Sphingomonadales vysvětlili 45,7 procenta obsahu PhGs (p=0,002). Pseudonocardiales vysvětlily 22,4 procenta obsahu PhGs (p=0,01). 2′-acetylakteosid významně pozitivně koreloval s Pseudonocardiales a Oceanospirillales a negativně koreloval se Sphingomonadales (obr. 5a). Echinakosid byl významně pozitivní u Sphingomonadales.

Korelační analýza byla provedena pro biomarker abun I land. Mezitím cistanosid A byl významně pozitivně korelován s Micrococcales a negativně koreloval s Rhizobiales ve slano-alkalické zemi (obr. 5c). V pastvinách negativně koreloval 2′-acetylacteosid s průměrnou roční teplotou (obr. 5d). V písčité zemi tubulosid A negativně koreloval s Nitrosomonadales (obr. 5e).

prediktivní funkce bakteriálního mikrobiomu ve třech ekotypech C. deserticola.Funkční profily bakteriálního mikrobiomu byly predikovány na základě počtu kopií genu 16S rRNA dešifrovaných bakteriálních taxonů pomocí Tax4Fun podle KEGG Ortholog groups (KOs). Výsledky funkční predikce (obr. 6) ukázaly, že funkční metabolismus půdních mikrobiomů ve třech ekotypech C. deserticola byl identický. Mezi metabolismy byly hojné metabolismy sacharidů, aminokyselin, kofaktorů a vitaminů a energetických metabolismů. Membránový transport a přenos signálu byly také hojné při zpracování informací o životním prostředí.

Cistancheextrakt máprotizánětlivévlastnosti

Diskuse

Naše předchozí práce ukázala, že sekvence psbA-turn a 2'-acetylacteosid mohou být použity jako molekulární a chemické markery k rozlišeníC. deserticaze Sin-ťiangu a Vnitřního Mongolska27. Terénním šetřením jsme zjistili, že C. desertica obývá hlavně tři typy stanovišť, včetně slano-alkalické půdy u jezera EbinurLake, písčité půdy kolem Alexa League a přechodných pouštních pastvin. Metabolické profily tří ekotypů C. desertica také ukázaly, že 2′-acetylakteosid lze použít jako chemický marker k rozlišení těchto tří ekotypů1. Diskutovali jsme variace kvality C. deserticola a mechanismus jejího vzniku z dimenzí dědičnosti, metabolismu a klimatických faktorů. Z mikro pohledu tedy analýza korelační sítě

hojnosti mikrobiomu,PhGsObsah a ekologické faktory byly provedeny za účelem objasnění rysů půdní mikrobiální komunity tří ekotypůC. deserticolaa jejich vztah ke kolísání kvality.

voda. Kromě toho Bacillalescan produkuje bohaté metabolické produkty k syntéze různých organických kyselin, enzymů, fyziologických aktivit a dalších látek, jakož i řady dalších živin, které lze snadno využít33. Společné environmentální charakteristiky tří ekotypů C. deserticolajsou sucha a dezertifikace půdy. Půda kolem jezera Ebinur je také doprovázena solno-alkalickým stresem. To může být důvodem, že základní půdní mikrobiální společenstva tří ekotypů mají určité charakteristiky sucha, tolerance soli, odolnosti vůči zásadám a odolnosti vůči stresu.

Cistancheextrakt může odolatzáření

Mikrobiální faktory ovlivňující variaci PhGs ve třech ekotypech C. deserticola.Obr. S3 ukazuje krabicový diagram obsahu PhG ve třech ekotypech C. deserticola. Obrázek ukazuje, že obsah 2′-acetylakteosidu je vyšší ve slano-alkalické půdě než na pastvinách a písčité půdě, což je v souladu s předchozími výsledky1. Redundantní analýza a výsledky asociační sítě ukazují, že Oceanospirillales významně pozitivně koreluje s 2'-acetylakteosidem. Oceanospirillales, nejvyšší biomarker z hlediska skóre LDA ve slano-alkalické půdě, jsou specificky obohaceny. Tyto bakterie jsou metabolicky a morfologicky různorodé, z nichž některé mohou růst v přítomnosti kyslíku, zatímco jiné vyžadují anaerobní prostředí34. Oceanospirillales jsou řád Proteobakterií zahrnující dvě rodiny. Mořský spirillum je často endosymbiont kostožravých červů (Osedax)35. Většina Oceanospirillales preferuje nebo vyžaduje vysoké koncentrace soli k růstu. Navzdory jejich růstu v různých výklencích získávají Oceanospirillales energii z rozkladu různých organických produktů. Proto je vysoká salinita a alkalita hlavními důvody pro obohacení Oceanospirillales ve slano-alkalické půdě. Tento výsledek silně naznačuje, že nejvyšší obsah 2'-acetylacteosidu ve fyziologickém roztoku-alkálii souvisí s obohacením Oceanospirillales. Regulační vztah mezi Oceanospirillales a 2′-acetylacteosidem je však stále prázdný a je zapotřebí další výzkum.

Celkový obsah sedmi PhG je nejvyšší na pastvinách, mezi nimiž je dominantní PhG echinakosid. Echinakosid významně pozitivně koreluje se Sphingomonadales, což je sekvence v alfa-proteu a tvoří rodinu Erythrobacteraceae a Sphingomonadaceae. Obě rodiny jsou v přírodě běžné, zejména v půdách, oceánech a sladkých vodách36. Sphingomonadales má širokou škálu metabolické kapacity pro aromatické sloučeniny a některé kmeny mohou syntetizovat cenné extracelulární biopolymery37. Všichni dříve známí zástupci třídy Sphingomonas jsou aerobní a chemicky organické. Jedinou výjimkou je fakultativní anaerobní etanolový fermentor, který se používá k výrobě fermentované nápojové buničiny. Některé druhy rodu Rhodobacter, porfyrin a Staphylococcus aureus, stejně jako některé druhy rodu Sphingomonas, mají chlorofyl a, a jsou proto volitelnými fotoorganotrofy (energie generovaná fotosyntézou)38. Nejlepší kvalita C. deserticola v pastvinách může být způsobena bohatou diverzitou mikrobiálního společenstva a metabolickými funkcemi biomarkeru (Sphingomonadales). Toto zjištění poskytuje nový pohled na studii o kvalitativních variacích C. deserticola v různých ekotypech.

Predikce profilů metabolických funkcí půdních mikrobiomů tří ekotypů C. deserticola.V této studii byly poprvé prokázány profily metabolických funkcí (obr. 6 a soubor S1) půdních mikrobiomů C. deserticola ve třech ekotypech. Z hlediska metabolismu je metabolismus sacharidů (metabolismus škrobu a sacharózy, ko00500; metabolismus cukrů amino a nukleotidů, ko00520) a metabolismus aminokyselin (metabolismus argininu a prolinu, ko00330; metabolismus glycinu, serinu a threoninu, ko00260) vysoce obohacen o mikrobiomů. Metabolismus sacharidů je zodpovědný za tvorbu, rozklad a přeměnu sacharidů v těle. Sacharidy jsou základem mnoha důležitých metabolických drah39. Sacharidy, jako je glukóza, jsou součástí mnoha metabolických drah napříč druhy. Sacharidy jsou syntetizovány rostlinami z atmosféry prostřednictvím fotosyntézy a mohou být použity jako substráty pro buněčné dýchání40. Rostliny a mikroorganismy absorbují z prostředí čpavek, amonnou sůl, dusitany, dusičnany a další anorganický dusík za účelem syntézy bílkovin a látek obsahujících dusík. Některé mikroby dokážou přeměnit N2 ze vzduchu na amoniakální dusík za účelem syntézy aminokyselin41. Metabolická funkce půdních mikrobiomů byla obohacena o primární metabolismus. Toto obohacení naznačuje, že mikrobiomy mohou poskytovat výživu rostlinám a podporovat jejich růst za sucha a jiných stresů.

Profily metabolických funkcí také ukázaly, že při zpracování informací o životním prostředí je membránový transport (ABC transportéry, ko02010) a signální transdukce (dvousložkový systém, ko02020) vysoce obohaceny o mikrobiomy. Membránový transport je soubor mechanismů, které regulují průchod rozpuštěných látek, jako jsou ionty a malé molekuly, přes biofilm, což je dvojvrstva lipidů uložených v proteinech. Regulace křížení membrán je připisována permeabilitě selektivních membrán, což je charakteristika biofilmů, která umožňuje separaci látek s různými chemickými vlastnostmi. Jinými slovy, tyto membrány mohou být propustné pro některé látky, ale ne pro jiné42. Mezi těmito membránami byla dráha transportéru ABC vysoce obohacena o půdní mikrobiomy. Transportéry ATP-binding box (ABC) se všeobecně vyskytují v mikroorganismech, jako jsou bakterie, a jsou jednou z největších dnes známých proteinových rodin. Tyto transportéry vážou hydrolýzu ATP a účastní se aktivního transportu různých substrátů, jako jsou ionty, peptidy, lipidy, léky, cukry, proteiny a steroly. Struktura ABC transportérů u prokaryot se obvykle skládá ze tří částí. Obecně platí, že dva intaktní membránové proteiny mají každý šest transmembránových fragmentů: dva periferní proteiny, které vážou a hydrolyzují ATP, a jeden periferní (neboli lipoproteinový) substrát vazebného proteinu. Jak bylo pozorováno v genomech mnoha bakterií a archaea, mnoho genů těchto tří složek tvoří operony43. Sucho, salinita a alkalický stres podpořily membránovou transportní funkci, zejména zlepšení aktivní transportní funkce půdních mikrobiomů.

Transdukce signálu je proces, při kterém je chemický nebo fyzikální signál přenášen buňkou jako série molekulárních událostí. Nejběžnější je proteinkinázou katalyzovaná fosforylace proteinů. Dvousložkový systém je signální dráha, která reguluje mnoho bakteriálních charakteristik, jako je toxicita, patogenita, symbióza, pohyblivost, absorpce živin, produkce sekundárních metabolitů, metabolická regulace a buněčné dělení. Tyto systémy regulují fyziologické procesy na základě environmentálních nebo buněčných parametrů a umožňují jim přizpůsobit se měnícím se podmínkám44. Přenos signálu půdních mikrobiomů byl podporován suchem nebo solno-alkalickým stresem.

CistancheExtrakt plechovkaAntioxidant

závěr

Tato studie je první, která představuje půdní mikrobiomy tří ekotypů C. deserticola. Byly získány následující závěry: (1) Půdní mikrobiální společenstvo v pastvinách je nejhojnější ze všech tří stanovišť. (2) Byly také stanoveny biomarkery tří ekotypů: Oceanospirillales (solno-alkalická půda), Sphingomonadales (pastviny) a Propionibacteriales (písečná půda). (3) Analýza jádrového mikrobiomu prokázala, že půdní mikrobiální společenstva C. deserticola měla většinou sucho, toleranci vůči solím, odolnost vůči alkáliím a odolnost vůči stresu, jako jsou Micrococcales a Bacillales. (4) Korelační analýza prokázala, že 2′-acetylakteosid pozitivně koreluje s Oceanospirillales a echinakosid významně pozitivně koreluje se Sphingomonadales. (5) Tax4Fun předpovídá, že profily metabolických funkcí tří ekotypů půdního mikrobiomu jsou obohaceny o metabolismus a zpracování informací o životním prostředí.

Reference

1. Zheng, S., Jiang, X., Wu, L., Wang, Z. & Huang, L. Chemická a genetická diskriminace cistanches herba založená na UPLC-QTOF/MS a DNA Barcoding. Plus One 9, e98061 (2014).

2. Li, Z. a kol. Ekologické modelování Cistanche deserticola YC Ma v Alxa, Čína. Vědecké zprávy 9, 13134, https://doi.org/10.1038/ s41598-019-48397-6 (2019).

3. Joseph, E. a kol. Struktura, variace a sestavení kořenově asociovaných mikrobiomů rýže. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 112, E911 (2015).

4. Jansson, JK & Hofmockel, KS Půdní mikrobiom a změna klimatu. Recenze přírody. Mikrobiologie, https://doi.org/10.1038/ s41579-019-0265-7 (2019).

5. Wang, X. a kol. Srovnání chemických profilů a antioxidačních aktivit různých částí kultivovaných Cistanche deserticola pomocí ultravýkonné kapalinové chromatografie-kvadrupólové hmotnostní spektrometrie doby letu a testu na bázi 1,1-difenyl-2- picrylhydrazyl. Molekuly 22, 2011 (2017).

6. Yang, L. a kol. Příznivé účinky celkové fenylethanoidní glykosidové frakce izolované z Cistanche deserticola na kostní mikrostrukturu u krys po ovariektomii. Oxidativní medicína a buněčná dlouhověkost 2019, 2370862, https://doi. org/10.1155/2019/2370862 (2019).

7. Liu, W. a kol. Od cílené metabolomické strategie založené na (1)H NMR k cílené metabolomické strategii založené na LC-MS pro hloubkové srovnání heřmánku mezi čtyřmi druhy Cistanche. Journal of pharmaceutical and biomedical analysis 162, 16–27, https://doi.org/10.1016/j. jpba.2018.09.013 (2019).

8. Chen, H. a kol. Základní mikrobiom léčivé rostliny semeno Salvia miltiorrhiza: bohatá zásobárna mikrobů prospěšných pro sekundární metabolismus? International Journal of Molecular Sciences 19, 672 (2018).

9. Sonnenburg, JL & Backhed, F. Interakce stravy-mikrobiota jako moderátoři lidského metabolismu. Nature 535, 56–64, https://doi. org/10.1038/nature18846 (2016).

10. Ju, F. & Zhang, T. 16S rRNA gen vysoce výkonné sekvenování dolování dat mikrobiální diverzity a interakcí. Aplikovaná mikrobiologie a biotechnologie 99, 4119–4129 (2015).

11. Cui, J.-L., Vijayakumar, V. & Zhang, G. Rozdělení společenstev houbových endofytů v kořenově parazitické rostlině Cynomorium songaricum a jejím hostiteli Nitraria tangutorum. Hranice v mikrobiologii 9, 666 (2018).

12. Fan, P., Liu, P., Song, P., Chen, X. & Ma, X. Mírné omezení dietních bílkovin mění složení střevní mikroflóry a zlepšuje funkci ileální bariéry u modelu dospělých prasat. Vědecké zprávy 7, 43412 (2017).

13. Munyaka, PM a kol. Prenatální antibiotická léčba Mo1774 zvyšuje náchylnost potomků k experimentální kolitidě: Role střevní mikroflóry. Plus One 10, e0142536 (2015).

14. Zhao, Y. a kol. Vliv intenzity míchání na výkon a mikrobiální dynamiku jediného vertikálního reaktoru integrujícího acidogenní a methanogenní fáze při digesci lignocelulózové biomasy. Bioresource technology 238, 542–551 (2017).

15. Cole, JR a kol. Projekt ribozomální databáze: vylepšené zarovnání a nové nástroje pro analýzu rRNA. (2009).

16. Edgar, RC PORSE: vysoce přesné OTU sekvence z mikrobiálních amplikonových čtení. Nature Methods 10, 996 (2013).

17. Yu, W. a kol. Porovnání úrovní bakteriální diverzity ve sladkovodních, přílivových mokřadech a mořských sedimentech pomocí milionů značek Illumina. Applied & Environmental Microbiology 78, 8264 (2012).

18. Jiang, XT a kol. Illumina sekvenování 16S rRNA tagu odhalilo prostorové variace bakteriálních komunit v mangrovových mokřadech. Mikrobiální ekologie 66, 96–104 (2013).

19. Sanner, MF Python: programovací jazyk pro integraci a vývoj softwaru. Journal of Molecular Graphics & Modeling

17, 57–61 (1999).

20. Caporaso, JG a kol. QIIME umožňuje analýzu vysoce výkonných komunitních sekvenačních dat. Nat Methods 7, 335–336, https://doi. org/10.1038/nmeth.f.303 (2010).

21. Chong, J., Liu, P., Zhou, G. & Xia, J. Použití MicrobiomeAnalyst pro komplexní statistickou, funkční a metaanalýzu dat mikrobiomu. Nature Protocols, 1–23 (2020).

22. Dhariwal, A. a kol. MicrobiomeAnalyst: webový nástroj pro komplexní statistickou, vizuální a metaanalýzu dat mikrobiomu. Výzkum nukleových kyselin 45, W180–W188 (2017).

23. Šmilauer, P. & Lepš, J. Multivariační analýza ekologických dat pomocí CANOCO 5. (Cambridge university press (2014).

24. Shannon, P. a kol. Cytoscape: softwarové prostředí pro integrované modely biomolekulárních interakčních sítí. Genome Research 13, 2498–2504 (2003).

25. Asshauer, KP, Wemheuer, B., Daniel, R. & Meinicke, P. Tax4Fun: predikce funkčních profilů z dat metagenomické 16S rRNA. Bioinformatics (Oxford, Anglie) 31, 2882–2884, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv287 (2015).

26. Koo, H. a kol. Srovnání dvou bioinformatických nástrojů používaných k charakterizaci mikrobiální diverzity a prediktivních funkčních atributů mikrobiálních rohoží z jezera Obersee v Antarktidě. Journal of microbiological methods 140, 15–22 (2017).

27. Huang, L., Zheng, S., Wu, L., Jiang, X. & Chen, S. Ekotypy Cistanche deserticola založené na chemickém složení a molekulárních vlastnostech. Scientia Sinica Vitae 44, 318–328 (2014).

28. Gabriele, B. & Kornelia, S. Rostlinné druhy a typ půdy společně utvářejí strukturu a funkci mikrobiálních společenstev v rhizosféře. Fems Microbiology Ecology 68, 1–13 (2010).

29. Parte, AC LPSN – seznam prokaryotických jmen s postavením v nomenklatuře. Výzkum nukleových kyselin 42, 613–616 (2014).

30. Pirog, T., Grinberg, T. & Malashenko, YR Ochranné funkce exopolysacharidů produkovaných Acinetobacter sp. Microbiology (New York, NY) 66, 279-283 (1997).

31. Liu, Y.-H. a kol. Diverzita, komunitní distribuce a aktivity na podporu růstu endofytů spojených s halofytem Lycium ruthenicum Murr. 3 Biotech 9, 144 (2019).

32. Staley, Bryant, Pfennig, Holt & JG Bergeyův manuál systematické bakteriologie – svazek 4. Bergeysův manuál systematické bakteriologie 38, 89–100 (1989).

33. Pasqua, RD a kol. Vliv různých zdrojů lignocelulózy na expresi endo-1,4- -glukanázových genů a enzymatickou aktivitu Bacillus amyloliquefaciens B31C. Bioresources 9 (2014).

34. Pot, B. & Gillis, M. Oceanospirillum. (2015).

35. Euzeby, JP Seznam názvů bakterií se stálým názvoslovím: složka dostupná na internetu. Mezinárodní časopis systematické bakteriologie 47, 590–592, https://doi.org/10.1099/00207713-47-2-590 (1997).

36. Balkwill, DL, Fredrickson, JK & Romine, MF Sphingomonas a příbuzné rody. Prokaryotes 7, 605-629 (2003).

37. Takeuchi, M., Hamana, K. & Hiraishi, A. Návrh rodu Sphingomonas sensu stricto a tří nových rodů Sphingobium, Novosphingobium a Sphingopyxis na základě fylogenetických a chemotaxonomických analýz. International Journal of Systematic & Evolutionary Microbiology 51, 1405–1417 (2001).

38. Saori, S. & Akira, H. Novosphingobium naphthalenivorans sp. nov., bakterie degradující naftalen izolovaná z prostředí kontaminovaného polychlorovanými dioxiny. Journal of General & Applied Microbiology 53, 221–228 (2007).

39. Alánt, O., Pulay, I., Esztergályos, J. & Bodnár, A. Vliv chirurgie na metabolismus sacharidů. Acta Chirurgica Academiae Scientiarum Hungaricae 16, 307 (1975).

40. Gray, trávení a vstřebávání GM sacharidů. Encyklopedie gastroenterologie 58, 275–278 (2004).

41. Coon, MJ & Robinson, WG Amino Acid Metabolism. (2003).

42. Purves, WK, Orians, G., Heller, C. & Sadava, D. Vida, LaCiencia de la Biología. 8ª vydání. Panamericana (2009).

43. Schneider, E. & Hunke, S. Transportní systémy ATP-binding-cassette (ABC): Funkční a strukturální aspekty podjednotek/domén hydrolyzujících ATP. Fems Microbiology Reviews 22, 1–20 (1998).

44. Kleerebezem, M., Quadri, LE, Kuipers, OP & Vos, WM De. Quorum sensing peptidovými feromony a dvousložkovými systémy přenosu signálu u grampozitivních bakterií. Molekulární mikrobiologie 24, 895–904 (2010).