Articolo metodologico

Le analisi multitarget sono strumentali per gli studi di ecologia microbica

15 settembre 2022

In questo articolo

Abstract

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ARTICOLI DISCUSSI:

Yarimizu, K. et al. Una procedura standardizzata per il monitoraggio delle fioriture algali dannose in Cile mediante analisi del metabarcoding. Giornale degli esperimenti visualizzati. (174), E62967 (2021).

Pioli, R., Stocker, R., Isa, L., Secchi, E. Modellizzazione di microrganismi e microparticelle attraverso l'assemblaggio sequenziale assistito da capillarità. Giornale degli esperimenti visualizzati. (177), E63131 (2021).

Masters-Clark, E., Clark, A. J., Stanley, C. E. Strumenti microfluidici per sondare le interazioni fungine-microbiche a livello cellulare. Giornale degli esperimenti visualizzati. (184), E63917 (2022).

Vieira, J. et al. Progettazione e sviluppo di un modello per studiare l'effetto dell'ossigeno supplementare sul microbioma delle vie aeree della fibrosi cistica. Giornale degli esperimenti visualizzati. (174), E62888 (2021).

Berni, M., Pongolini, S., Tambassi, M. Analisi automatizzata dei fenotipi intracellulari di Salmonella utilizzando ImageJ. Giornale degli esperimenti visualizzati. (186), e64263 (2022).

Editoriale

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L'attuale comprensione dei ruoli dei microrganismi in natura, nella salute e nella malattia si basa ancora principalmente su studi con colture pure. Tuttavia, quest'area di ricerca è molto più complessa, poiché la maggior parte dei batteri non è coltivabile in condizioni di laboratorio, portandoci alla questione filosofica di come scoprire le funzioni microbiche se non conosciamo nemmeno i requisiti di crescita di gran parte del microbiota presente in natura. Il recupero di microrganismi da ambienti complessi (es. suolo, espettorato, matrici alimentari) dipende in gran parte dalla conoscenza di fattori abiotici come l'umidità, l'attività dell'acqua, il pH, la salinità, la composizione dell'atmosfera, la temperatura e le fonti di nutrienti 1,2. Inoltre, in matrici complesse, anche le interazioni microbiche (i.e., competizione, antagonismo) sono di fondamentale importanza. Pertanto, i modelli più robusti per gli studi di ecologia microbica dovrebbero considerare sia i fattori abiotici che quelli biotici per imitare meglio le comunità autoctone.

L'avanzamento delle tecnologie omiche come la metatassonomica, la metagenomica, la metatrascrittomica, la metametabolomica e il sequenziamento genico a singola cellula delle comunità microbiche ha fornito una descrizione più approfondita dei tratti metabolici e tassonomici degli ecosistemi microbici, generando dati sul microbiota coltivabile e non coltivabile 1,3. Inoltre, queste nuove tecniche fanno luce anche sulle complesse relazioni tra i microrganismi del cibo, dell'uomo, degli animali, del suolo e dei microbiomi vegetali. Parallelamente, un altro paradigma interessante nell'ecologia microbica è la culturomica, un termine introdotto da Lagier et al.4, che rappresenta il recupero di specie batteriche precedentemente trascurate dall'intestino umano utilizzando metodi di coltura ad alto rendimento e l'identificazione tassonomica della spettrometria di massa MALDI-TOF 4,5. Fondamentalmente, con questo approccio, i campioni vengono suddivisi e processati in diversi terreni di coltura e incubati in diverse condizioni di temperatura, pressione o altri fattori abiotici al fine di aumentare la probabilità di isolare i batteri da campioni complessi5. Nel complesso, i metodi basati sull'omica e la culturica consentono di accedere alle informazioni relative ai fattori abiotici e biotici necessari ai batteri per imitare i loro ecosistemi originali in condizioni di laboratorio.

In questa raccolta di metodi, vengono presentati i contributi di diversi gruppi di ricerca di diversi paesi che riportano l'avanzamento degli studi di ecologia microbica relativi ai metodi basati sull'omica e alla culturomica. Gli studi sull'uso della metatassonomica (nota anche come metabarcoding) sono fondamentali per monitorare ambienti complessi e per assemblare profili microbici coltivabili e non coltivabili in diverse nicchie ecologiche. Yarimizu et al.6 forniscono una solida metodologia per valutare le fioriture algali negli ecosistemi marini e affrontare una questione importante nell'ecologia microbica descrivendo un campionamento adeguato e una strategia per l'analisi dei dati per rendere gli studi riproducibili. Combinando la microscopia e le tecniche fisico-chimiche, gli autori convalidano un metodo per lo screening di campioni di acqua di mare per rilevare potenziali specie di alghe coinvolte in perdite economiche nell'acquacoltura di prodotti ittici commerciali.

Un'altra preoccupazione fondamentale in ecologia è la compartimentazione dei microbi (cioè la loro distribuzione di assemblaggio). Pioli et al.7 presentano una piattaforma microfluidica costruita geometricamente sulla base di una matrice polimerica di polidimetilsilossano (PDMS) per intrappolare i batteri, utilizzando l'Escherichia coli come esempio. Gli autori dimostrano che le dinamiche spaziali in condizioni controllate aiutano nella comprensione delle interazioni microbiche e della fisiologia dei singoli microrganismi. Inoltre, Masters-Clark et al.8 mostrano anche l'applicazione di una piattaforma microfluidica basata su PDMS per studiare le interazioni fungine-fungine e fungine-batteriche in un ambiente controllato. Le principali differenze tra i protocolli risiedono nella progettazione dei canali per accogliere i microrganismi, considerando che per riprodurre la geometria del suolo e per evitare una crescita fungina estrema nella matrice, i canali devono essere attentamente valutati nel protocollo di Master-Clark et al.6, mentre nel protocollo di Pioli et al.5, viene proposto l'uso del pattern colloidale per calibrare e generare pattern multimateriale complessi nella progettazione di matrici microfluidiche. Questi studi forniscono protocolli eleganti per progettare esperimenti per modellare le nicchie ecologiche efficaci e fondamentali, che significano rispettivamente la vitalità di un organismo a contatto con altri organismi in situazioni di vita reale e il potenziale biotico di un organismo in condizioni ideali per crescere.

Un altro modo per caratterizzare le funzioni microbiche dei microbiomi, nonché per imitare i complessi microbici in condizioni di laboratorio, è lo sviluppo di matrici sintetiche. In questo contesto, Vieira et al.10 propongono un nuovo metodo per simulare l'espettorato dei pazienti affetti da fibrosi cistica, con l'obiettivo di prevedere gli effetti dell'ossigenazione sulla composizione microbica e sugli esiti clinici dei pazienti affetti.

Infine, l'articolo di Berni et al.15 mostra che l'applicazione di software dedicati all'elaborazione delle immagini con script specifici può essere utile per valutare le interazioni cellula-cellula batteriche ed eucariotiche 11,12,13,14. Questi autori descrivono un protocollo basato su un ceppo di Salmonella che trasporta un plasmide reporter di fluorescenza per descrivere il comportamento patogeno batterico a contatto con le cellule epiteliali e per mostrare come si accumula e si iper-replica nell'ambiente citosolico.

In qualità di guest editor, siamo lieti che, attraverso questa raccolta, abbiamo condiviso protocolli di grande successo per esplorare gli attuali paradigmi e le esigenze dell'ecologia microbica, ricordandoci che un singolo metodo non è sufficiente per accedere alla moltitudine di informazioni presenti nel mondo microbico e che è necessario utilizzare il maggior numero possibile di protocolli per rispondere alle domande ecologiche.

Dichiarazioni

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Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Ringraziamenti

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O.G.G.A. è grato a FAPESP per le borse di dottorato (Processi # 17/13759-6 e # 18/26719-5). E.C.P.D.M. è grato per una borsa di studio per ricercatori da CNPq (PQ-2, Proc.# 306330/2019-9). Questo studio è stato in parte finanziato dal Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Codice finanziario 001.

Riferimenti

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

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