海洋原核プランクトンの呼吸数と存在量の切り離し

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Jul 20, 2023

海洋原核プランクトンの呼吸数と存在量の切り離し

Nature volume 612、pages 764–770 (2022) この記事を引用 海洋と大気間の CO2 交換は、海洋微生物の光合成と呼吸のバランスに大きく依存します。 広大にもかかわらず

Nature volume 612、pages 764–770 (2022)この記事を引用

海洋と大気の CO2 交換は、海洋微生物の光合成と呼吸のバランスに大きく依存します。 海洋プランクトン性細菌と古細菌 (原核プランクトン) の間には分類学的および代謝上の広大な多様性がある 1,2,3 にもかかわらず、それらの呼吸は通常一括して測定され、地球規模の生物地球化学モデルでは「ブラック ボックス」として扱われます 4。 これにより、地球規模の炭素循環のメカニズムの理解が制限されます。 今回、個々の微生物細胞の表現型解析とゲノム配列を統合した技術を用いて、細胞固有の呼吸速度が原核プランクトン属間で1,000倍以上異なることを示した。 呼吸の大部分は、原核プランクトンの少数のメンバー(ロゼオバクタークラスターを含む)によって行われているのに対し、最も普及している系統の細胞(ペラギバクターやSAR86を含む)の呼吸速度は極めて低いことが判明しました。 系統間の豊富さから呼吸数が切り離されていること、ペラギバクター細胞および SAR86 細胞におけるプロテオロドプシン転写産物の数の増加、および夜間の SAR86 の呼吸量の増加は、プロテオロドプシンに基づく光栄養 3,5,6,7 がおそらく原核プランクトンにとって重要なエネルギー源を構成していることを示しており、成長効率を高めます。 これらの発見は、原核プランクトンのエネルギー需要と成長のための呼吸と植物プランクトン由来の有機炭素のCO2への再石灰化への依存性が一般に想定されているよりも低く、系統間で変動する可能性があることを示唆している。

原核プランクトンの呼吸に対するブラックボックスアプローチは、マイクロオートラジオグラフィー蛍光 in situ ハイブリダイゼーション (MAR) によって示されるように、原核プランクトンのかなりの系統学的およびゲノム的多様性 1,2,3 および系統間の成長と有機基質の取り込み速度の大きな違いを示す圧倒的な証拠とは顕著な対照を示しています。 -FISH)8、FISH ナノスケール二次イオン質量分析 (nanoSIMS)9、および安定同位体プローブ (SIP)10。 プロテオロドプシンに基づく光合成 3,5,6 など、ゲノムから予測される代謝プロセスの一部は、原核プランクトンの呼吸や大気中への CO2 放出に直接影響を与える可能性がありますが、その世界的な重要性は依然として十分に制約されていません。 今回我々は、原核プランクトン属間で呼吸速度が3桁以上異なることを示す、その場での酸素呼吸速度測定と個々の微生物細胞のゲノム配列を統合する方法を開発した。 我々の結果は、蔓延する原核プランクトン系統における呼吸の補完的エネルギー源としてのプロテオロドプシン光栄養性の重要性と、それが地球規模の炭素循環に与える潜在的な影響の証拠を提供するものである。 これらの発見は、微生物のゲノムとフェノムを単一細胞解像度で直接結び付ける実現可能性を実証し、海洋原核プランクトンのブラックボックスを生態系モデルにおいて機能的により意味のあるコンポーネントに分割することの重要性を強調しています。

RedoxSensor Green (RSG) は、酸化還元酵素活性に特異的な細胞生存率プローブとして、さまざまな微生物の実験室および環境研究でこれまで使用されてきました 11。 RSG の使用の実現可能性を定量的な方法で評価するために、系統的に多様な水生細菌の純粋培養におけるバルク酸素消費量と単細胞 RSG 蛍光の関係を分析しました (方法論的なワークフローは拡張データ図 1 と補足表に示されています) 1)。 定常期細胞はすべての培養物で RSG 蛍光強度が異なり(拡張データ図 2a)、以前の研究と一致する生理学的不均一性を示しています 12、13 が、陰性対照とは異なりました(拡張データ図 2b)。 細胞あたりの平均蛍光は、分析範囲内(細胞あたり1時間あたり約1〜1,000 amol O2、R2 = 0.86)の細胞あたりの平均酸素消費速度と相関しており、分類学的偏りの証拠はありませんでした(図1a)。 この培養キャリブレーションにより、RSG 蛍光強度を個々の細胞の呼吸数の代用として使用できるようになりました。

1,400 bp) SAG 16S rRNA genes by first producing alignments using the SINA aligner (v.1.2.11)67 and then inferring maximum-likelihood phylogenetic relationships in MEGACC (v.10.2.4)68 with 100 bootstraps. The trees were annotated and visualized in iTOL69. Taxonomic assignments of SAGs were obtained with GTDB-Tk (v.1.4.1)70./p> 0.95), VirSorter274 (category 1 and 2 only) and DeepVirFinder75 (P > 0.95). The results of these three tools were combined. False-positives (P < 0.95) were removed using CheckV76./p>

100 kb are available under NCBI BioProject PRJNA846736. All metagenome and metatranscriptome reads and single-cell genome assemblies, including the 603 genome assemblies <100 kb are available at the Open Science Framework (https://osf.io/r2un6)./p>0.75 are indicated by black circles./p>0.75 are indicated by black circles./p>0.75 are indicated by black circles. Trees are rooted in the archaeal branch when present and at the midpoint when the archaeal branch is missing./p>