Artigo de método

Análises multidirecionadas são fundamentais para estudos de ecologia microbiana

15 de setembro de 2022

Neste artigo

Resumo

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ARTIGOS DISCUTIDOS:

Yarimizu, K. et al. Um procedimento padronizado para monitorar a proliferação de algas nocivas no Chile por análise de metabarcode. Jornal de Experimentos Visualizados. (174), e62967 (2021).

Pioli, R., Stocker, R., Isa, L., Secchi, E. Padronização de microrganismos e micropartículas por meio de montagem sequencial assistida por capilaridade. Jornal de Experimentos Visualizados. (177), e63131 (2021).

Masters-Clark, E., Clark, A. J., Stanley, C. E. Ferramentas microfluídicas para sondar interações fúngico-microbianas no nível celular. Jornal de Experimentos Visualizados. (184), e63917 (2022).

Vieira, J. et al. Desenho e desenvolvimento de um modelo para estudar o efeito do oxigênio suplementar no microbioma das vias aéreas da fibrose cística. Jornal de Experimentos Visualizados. (174), e62888 (2021).

Berni, M., Pongolini, S., Tambassi, M. Análise automatizada de fenótipos intracelulares de Salmonella usando ImageJ. Jornal de Experimentos Visualizados. (186), e64263 (2022).

Editorial

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A compreensão atual dos papéis dos microrganismos na natureza, na saúde e na doença ainda se baseia principalmente em estudos com culturas puras. No entanto, essa área de pesquisa é muito mais complexa, uma vez que a maioria das bactérias não é cultivável em condições de laboratório, levando-nos à questão filosófica de como descobrir funções microbianas se nem mesmo conhecemos os requisitos de crescimento de uma grande parte da microbiota natural. A recuperação de microrganismos de ambientes complexos (ou seja, solo, escarro, matrizes alimentares) depende em grande parte do conhecimento de fatores abióticos, como umidade, atividade de água, pH, salinidade, composição da atmosfera, temperatura e fontes de nutrientes 1,2. Além disso, em matrizes complexas, as interações microbianas (ou seja, competição, antagonismo) também são de importância fundamental. Assim, os modelos mais robustos para estudos de ecologia microbiana devem considerar fatores abióticos e bióticos para melhor mimetizar as comunidades autóctones.

O avanço de tecnologias baseadas em ômicas, como metataxonômica, metagenômica, metatranscriptômica, metametabolômica e sequenciamento de genes de célula única de comunidades microbianas, forneceu uma descrição mais aprofundada das características metabólicas e taxonômicas dos ecossistemas microbianos, gerando dados sobre microbiota cultivável e não cultivável 1,3. Além disso, essas novas técnicas também lançam luz sobre as complexas relações entre microrganismos de microbiomas alimentares, humanos, animais, do solo e vegetais. Paralelamente, outro paradigma interessante na ecologia microbiana é a culturômica, termo introduzido por Lagier et al.4, que representa a recuperação de espécies bacterianas anteriormente negligenciadas do intestino humano usando métodos de cultura de alto rendimento e identificação taxonômica por espectrometria de massa MALDI-TOF 4,5. Basicamente, com essa abordagem, as amostras são particionadas e processadas em diferentes meios de cultura e incubadas sob diferentes condições de temperatura, pressão ou outros fatores abióticos, a fim de aumentar a probabilidade de isolar bactérias de amostras complexas5. No geral, os métodos baseados em ômica e culturomics permitem acessar as informações sobre os fatores abióticos e bióticos necessários às bactérias para imitar seus ecossistemas originais em condições de laboratório.

Nesta coleção de métodos, são apresentadas contribuições de diferentes grupos de pesquisa de diversos países relatando o avanço dos estudos de ecologia microbiana relacionados a métodos baseados em ômica e culturomics. Estudos sobre o uso de metataxonômica (também conhecida como metabarcoding) são fundamentais para monitorar ambientes complexos e montar perfis microbianos cultiváveis e não cultiváveis em diversos nichos ecológicos. Yarimizu et al.6 fornecem uma metodologia robusta para avaliar a floração de algas em ecossistemas marinhos e abordam uma questão importante na ecologia microbiana, descrevendo amostragem adequada e uma estratégia de análise de dados para tornar os estudos reprodutíveis. Aliando técnicas de microscopia e físico-químicas, os autores validam um método de triagem de amostras de água do mar para detectar potenciais espécies de algas envolvidas com perdas econômicas na aquicultura de produtos pesqueiros comerciais.

Outra preocupação fundamental em ecologia é a compartimentalização dos micróbios (ou seja, sua distribuição de assembléia). Pioli et al.7 apresentam uma plataforma microfluídica geometricamente construída com base em uma matriz polimérica polidimetilsiloxano (PDMS) para capturar bactérias, usando Escherichia coli como exemplo. Os autores mostram que a dinâmica espacial em condições controladas auxilia na compreensão das interações microbianas e da fisiologia de um único microrganismo. Além disso, Masters-Clark et al.8 também mostram a aplicação de uma plataforma microfluídica baseada em PDMS para estudar as interações fúngico-fúngico e fúngico-bacteriana em um ambiente controlado. As principais diferenças entre os protocolos residem no desenho dos canais para acomodar os microrganismos, considerando que para reproduzir a geometria do solo e evitar o crescimento fúngico extremo na matriz, os canais devem ser cuidadosamente avaliados no protocolo de Master-Clark et al.6 , enquanto no protocolo de Pioli et al.5, o uso de padrões coloidais é proposto para calibrar e gerar padrões multimateriais complexos no projeto de matriz microfluídica. Esses estudos fornecem protocolos elegantes para projetar experimentos para modelar os nichos ecológicos efetivos e fundamentais, que significam a viabilidade de um organismo em contato com outros organismos em situações da vida real e o potencial biótico de um organismo em condições ideais para crescer, respectivamente9.

Outra forma de caracterizar as funções microbianas dos microbiomas, bem como de mimetizar complexos microbianos em condições de laboratório, é pelo desenvolvimento de matrizes sintéticas. Nesse contexto, Vieira et al.10 propõem um novo método para simular o escarro de pacientes com fibrose cística, com o objetivo de prever os efeitos da oxigenação na composição microbiana e nos desfechos clínicos dos pacientes afetados.

Finalmente, o artigo de Berni et al.15 mostra que a aplicação de software dedicado de processamento de imagens com scripts específicos pode ser útil para avaliar as interações célula a célula bacteriana e eucariótica 11,12,13,14. Esses autores descrevem um protocolo baseado em uma cepa de Salmonella carregando um plasmídeo repórter de fluorescência para descrever o comportamento patogênico bacteriano em contato com células epiteliais e mostrar como ele se acumula e se hiper-replica no ambiente citosólico.

Como editores convidados, estamos satisfeitos por, por meio desta coleção, termos compartilhado protocolos muito bem-sucedidos para explorar os paradigmas e necessidades atuais da ecologia microbiana, lembrando-nos que um único método não é suficiente para acessar a multiplicidade de informações no mundo microbiano e que é necessário usar o maior número possível de protocolos para responder a questões ecológicas.

Divulgações

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Os autores não têm nada a divulgar.

Agradecimentos

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O.G.G.A. agradece à FAPESP pelas bolsas de doutorado (Processos # 17/13759-6 e # 18/26719-5). A E.C.P.D.M. agradece a Bolsa de Pesquisador do CNPq (PQ-2, Proc.# 306330/2019-9). Este estudo foi financiado em parte pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Finanças 001.

Referências

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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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