Methodenartikel

Multitargeting-Analysen sind für mikrobielle Ökologiestudien von entscheidender Bedeutung

15. September 2022

In diesem Artikel

Zusammenfassung

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DISKUTIERTE ARTIKEL:

Yarimizu, K. et al. Ein standardisiertes Verfahren zur Überwachung schädlicher Algenblüten in Chile durch Metabarcoding-Analyse. Zeitschrift für visualisierte Experimente. (174), e62967 (2021).

Pioli, R., Stocker, R., Isa, L., Secchi, E. Strukturierung von Mikroorganismen und Mikropartikeln durch sequentielle kapillaritätsunterstützte Assemblierung. Zeitschrift für visualisierte Experimente. (177), e63131 (2021).

Masters-Clark, E., Clark, A. J., Stanley, C. E. Mikrofluidische Werkzeuge zur Untersuchung von Pilz-Mikroben-Wechselwirkungen auf zellulärer Ebene. Zeitschrift für visualisierte Experimente. (184), e63917 (2022).

Vieira, J. et al. Design und Entwicklung eines Modells zur Untersuchung der Wirkung von zusätzlichem Sauerstoff auf das Mikrobiom der Mukoviszidose. Zeitschrift für visualisierte Experimente. (174), e62888 (2021).

Berni, M., Pongolini, S., Tambassi, M. Automatisierte Analyse intrazellulärer Phänotypen von Salmonellen mit ImageJ. Zeitschrift für visualisierte Experimente. (186), e64263 (2022).

Editorial

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Das derzeitige Verständnis der Rolle von Mikroorganismen in der Natur, in der Gesundheit und bei Krankheiten basiert immer noch hauptsächlich auf Studien mit Reinkulturen. Dieses Forschungsgebiet ist jedoch wesentlich komplexer, da die meisten Bakterien unter Laborbedingungen nicht kultivierbar sind, was uns zu der philosophischen Frage führt, wie man mikrobielle Funktionen aufdecken kann, wenn man nicht einmal die Wachstumsvoraussetzungen eines großen Teils der natürlich vorkommenden Mikrobiota kennt. Die Rückgewinnung von Mikroorganismen aus komplexen Umgebungen (d. h. Boden, Auswurf, Lebensmittelmatrizen) hängt weitgehend von der Kenntnis abiotischer Faktoren wie Feuchtigkeit, Wasseraktivität, pH-Wert, Salzgehalt, Zusammensetzung der Atmosphäre, Temperatur und Nährstoffquellenab 1,2. Darüber hinaus sind in komplexen Matrices auch die mikrobiellen Wechselwirkungen (d.h. Konkurrenz, Antagonismus) von zentraler Bedeutung. Daher sollten die robustesten Modelle für mikrobielle Ökologiestudien sowohl abiotische als auch biotische Faktoren berücksichtigen, um die autochthonen Gemeinschaften besser nachzuahmen.

Die Weiterentwicklung omics-basierter Technologien wie Metataxonomik, Metagenomik, Metatranskriptomik, Metametabolomik und Einzelzell-Gensequenzierung mikrobieller Gemeinschaften hat zu einer detaillierteren Beschreibung der metabolischen und taxonomischen Merkmale mikrobieller Ökosysteme geführt und Daten über kultivierbare und nicht kultivierbare Mikrobiota generiert 1,3. Darüber hinaus werfen diese neuartigen Techniken auch Licht auf die komplexen Beziehungen zwischen Mikroorganismen aus Lebensmitteln, menschlichen, tierischen, Boden- und pflanzlichen Mikrobiomen. Parallel dazu ist ein weiteres interessantes Paradigma in der mikrobiellen Ökologie die Kulturwissenschaft, ein von Lagier et al.4 eingeführter Begriff, der die Rückgewinnung bisher übersehener Bakterienarten aus dem menschlichen Darm mit Hilfe von Hochdurchsatz-Kultivierungsmethoden und der taxonomischen Identifizierung der MALDI-TOF-Massenspektrometriedarstellt 4,5. Grundsätzlich werden bei diesem Ansatz die Proben aufgeteilt und in verschiedene Nährmedien verarbeitet und unter verschiedenen Bedingungen von Temperatur, Druck oder anderen abiotischen Faktoren inkubiert, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Bakterien aus komplexen Proben isoliertwerden 5. Insgesamt ermöglichen Omics-basierte Methoden und Culturomics den Zugang zu Informationen über die abiotischen und biotischen Faktoren, die Bakterien benötigen, um ihre ursprünglichen Ökosysteme unter Laborbedingungen nachzuahmen.

In dieser Methodensammlung werden Beiträge von verschiedenen Forschungsgruppen aus verschiedenen Ländern vorgestellt, die über die Fortschritte mikrobieller Ökologiestudien im Zusammenhang mit Omics-basierten Methoden und Kulturwissenschaften berichten. Studien zum Einsatz von Metataxonomik (auch bekannt als Metabarcoding) sind von grundlegender Bedeutung, um komplexe Umgebungen zu überwachen und kultivierbare und nicht kultivierbare mikrobielle Profile in verschiedenen ökologischen Nischen zu erstellen. Yarimizu et al.6 bieten eine robuste Methodik zur Bewertung von Algenblüten in marinen Ökosystemen und befassen sich mit einem wichtigen Thema der mikrobiellen Ökologie, indem sie angemessene Probenahmen und eine Strategie für die Datenanalyse beschreiben, um die Studien reproduzierbar zu machen. Durch die Kombination von Mikroskopie und physikalisch-chemischen Techniken validieren die Autoren eine Methode zum Screening von Meerwasserproben, um potenzielle Algenarten zu erkennen, die an wirtschaftlichen Verlusten in der Aquakultur kommerzieller Fischprodukte beteiligt sind.

Ein weiteres grundlegendes Anliegen in der Ökologie ist die Kompartimentierung von Mikroben (d.h. ihre Assemblageverteilung). Pioli et al.7 präsentieren eine mikrofluidische Plattform, die geometrisch auf der Basis einer polymeren Matrix Polydimethylsiloxan (PDMS) aufgebaut ist, um Bakterien einzufangen, am Beispiel von Escherichia coli . Die Autoren zeigen, dass die räumliche Dynamik unter kontrollierten Bedingungen zum Verständnis der mikrobiellen Interaktionen und der Physiologie einzelner Mikroorganismen beiträgt. Darüber hinaus zeigen Masters-Clark et al.8 auch die Anwendung einer Mikrofluidik-Plattform auf Basis von PDMS zur Untersuchung von Pilz-Pilz- und Pilz-Bakterien-Interaktionen in einer kontrollierten Umgebung. Die Hauptunterschiede zwischen den Protokollen liegen in der Gestaltung der Kanäle zur Aufnahme der Mikroorganismen, wobei zu berücksichtigen ist, dass die Kanäle zur Reproduktion der Bodengeometrie und zur Vermeidung eines extremen Pilzwachstums in der Matrix im Protokoll von Master-Clark et al.6 sorgfältig bewertet werden müssen, während im Protokoll von Pioli et al.5wird die Verwendung von kolloidaler Strukturierung vorgeschlagen, um komplexe Multimaterialmuster im mikrofluidischen Matrixdesign zu kalibrieren und zu erzeugen. Diese Studien liefern elegante Protokolle für die Entwicklung von Experimenten zur Modellierung der effektiven und grundlegenden ökologischen Nischen, d. h. der Lebensfähigkeit eines Organismus in Kontakt mit anderen Organismen in realen Situationen bzw. des biotischen Wachstumspotenzials eines Organismus unter idealen Bedingungen9.

Eine weitere Möglichkeit, die mikrobiellen Funktionen von Mikrobiomen zu charakterisieren sowie mikrobielle Komplexe unter Laborbedingungen nachzuahmen, ist die Entwicklung synthetischer Matrices. In diesem Zusammenhang schlagen Vieira et al.10 eine neuartige Methode vor, um die Sputa von Mukoviszidose-Patienten zu simulieren, mit dem Ziel, die Auswirkungen der Oxygenierung auf die mikrobielle Zusammensetzung und die klinischen Ergebnisse der betroffenen Patienten vorherzusagen.

Schließlich zeigt die Arbeit von Berni et al.15, dass die Anwendung einer speziellen Bildverarbeitungssoftware mit spezifischen Skripten nützlich sein kann, um bakterielle und eukaryotische Zell-zu-Zell-Interaktionen zu bewerten 11,12,13,14. Diese Autoren beschreiben ein Protokoll, das auf einem Salmonellenstamm basiert, der ein Fluoreszenzreporterplasmid trägt, um das bakterielle pathogene Verhalten in Kontakt mit Epithelzellen zu beschreiben und zu zeigen, wie es sich in der zytosolischen Umgebung ansammelt und hyperrepliziert.

Als Gastherausgeber freuen wir uns, dass wir mit dieser Sammlung sehr erfolgreiche Protokolle zur Erforschung der aktuellen Paradigmen und Bedürfnisse der mikrobiellen Ökologie geteilt haben und uns daran erinnern, dass eine einzige Methode nicht ausreicht, um auf die Vielzahl der Informationen in der mikrobiellen Welt zuzugreifen, und dass es notwendig ist, so viele Protokolle wie möglich zu verwenden, um ökologische Fragen zu beantworten.

Offenlegungen

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Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Danksagungen

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O.G.G.A. dankt FAPESP für Ph.D. Stipendien (Prozesse # 17/13759-6 und # 18/26719-5). E.C.P.D.M. ist dankbar für ein Researcher Fellowship von CNPq (PQ-2, Proc.# 306330/2019-9). Diese Studie wurde teilweise von der Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasilien (CAPES) – Finanzcode 001 finanziert.

Referenzen

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  1. Almeida, O. G. G., De Martinis, E. C. P. Bioinformatics tools to assess metagenomic data for applied microbiology. Applied Microbiology and Biotechnology. 103 (1), 69-82 (2019).
  2. Bottos, E. M., et al. Abiotic factors influence patterns of bacterial diversity and community composition in the Dry Valleys of Antarctica. FEMS Microbiology Ecology. 96 (5), 1-12 (2020).
  3. Sharma, A., Vashistt, J., Shrivastava, R. Next-Generation Omics Technologies to Explore Microbial Diversity. Microbes in Land Use Change Management. Singh, J. S., Tiwari, S., Singh, C., Sing, A. K. , Elsevier Science. (2021).
  4. Lagier, J. C., et al. Microbial culturomics: Paradigm shift in the human gut microbiome study. Clinical Microbiology and Infection. 18 (12), 1185-1193 (2012).
  5. Lagier, J. C., et al. Culturing the human microbiota and culturomics. Nature Reviews Microbiology. 16 (9), 540-550 (2018).
  6. Yarimizu, K., et al. A standardized procedure for monitoring harmful algal blooms in Chile by metabarcoding analysis. Journal of Visualized Experiments. (174), e62967(2021).
  7. Pioli, R., Stocker, R., Isa, L., Secchi, E. Patterning of microorganisms and microparticles through sequential capillarity-assisted assembly. Journal of Visualized Experiments. (177), e63131(2021).
  8. Masters-Clark, E., Clark, A. J., Stanley, C. E. Microfluidic tools for probing fungal-microbial interactions at the cellular level. Journal of Visualized Experiments. (184), e63917(2022).
  9. Peterson, A. T., Soberón, J. Integrating fundamental concepts of ecology, biogeography, and sampling into effective ecological niche modeling and species distribution modeling. Plant Biosystems. 146 (4), 789-796 (2012).
  10. Vieira, J., et al. Design and development of a model to study the effect of supplemental oxygen on the cystic fibrosis airway microbiome. Journal of Visualized Experiments. (174), e62888(2021).
  11. Sansonetti, P. Host-pathogen interactions: The seduction of molecular cross talk. Gut. 50, Suppl. 3 2-8 (2002).
  12. Garai, P., Gnanadhas, D. P., Chakravortty, D. Salmonella enterica serovars Typhimurium and Typhi as model organisms: Revealing paradigm of host-pathogen interactions. Virulence. 3 (4), 377-388 (2012).
  13. Braga, R. M., Dourado, M. N., Araújo, W. L. Microbial interactions: Ecology in a molecular perspective. Brazilian Journal of Microbiology. 47, Suppl. 1 86-98 (2016).
  14. Mondino, S., Schmidt, S., Buchrieser, C. Molecular mimicry: A paradigm of host-microbe coevolution illustrated by Legionella. mBio. 11, 01201-01220 (2020).
  15. Berni, M., Pongolini, S., Tambassi, M. Automated analysis of intracellular phenotypes of Salmonella using ImageJ. Journal of Visualized Experiments. (186), e64263(2022).

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Schlagwörter

Harmful Algal BloomsMetabarcoding AnalysisMicroorganismsMicroparticlesCapillarity assisted AssemblyMicrofluidic ToolsFungal microbial InteractionsCystic Fibrosis Airway MicrobiomeIntracellular PhenotypesSalmonellaAutomated Analysis

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