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微观世界,对于微生物族群中微生物的生活,以及对微观世界的展望

  文丨胖仔研究社
  编辑丨胖仔研究社前言
  对于对微生物群落感兴趣的人来说,这是一个激动人心的时刻。我们现在可用的技术(许多甚至在十年前都难以想象)正在让人们提出新的科学问题,并推动这一领域向前发展。
  例如,测序技术为我们提供了关于特定环境中存在哪些微生物以及它们的转录状态的奇妙见解。然而,尽管测序方法仍然很重要,但这些方法通常只提供微生物群落整体行为的大致快照。
  要更深入地了解推动微生物群落建立和稳定的因素,并建立一个预测框架,使其能够合理扰动,就需要更好地理解微生物群落成员之间的因果关系。正如我在这里所说明的,一种有效的方法是考虑微生物的生活。
  换句话说,我们需要开发方法,捕捉这些微小生物在自然世界中所经历的环境的原生特征,并使我们能够明确地询问微生物是如何在适当的空间尺度上存在并相互作用的:微观尺度。细菌转录异质性
  在一个测序数据几乎压倒性的时代,人们很容易忽视一个众所周知的事实,即单个16SrRNA基因序列可以代表具有广泛可变基因组能力的多种细菌菌株。
  一个更不为人所知的事实,特别是关于微生物组数据,是即使我们能够确定群落中存在的完整宏基因组,在单个细菌细胞水平上,甚至在具有相同基因型的细菌细胞内,也存在巨大的转录异质性。
  细菌分化为转录和表型上不同的细胞类型的能力已经在我们实验室研究的枯草芽孢杆菌等模型微生物中得到了很好的证实。
  这种细胞分工对冲,在基因相同的兄弟细胞中,在某些环境中具有适应性优势。最近的一系列综述强调了细菌种群表型异质性的程度、起源和益处(例如,参见参考文献2和3)。
  所有微生物都可能表现出这种细胞表型异质性,而不仅仅是像枯草芽孢杆菌这样研究得很好的微生物。
  细菌转录异质性的存在意味着微生物群落由不同的微生物菌株组成,并且这些种群中的单个细胞可能正在执行无法仅从测序数据中推断出的特殊任务。
  因此,要真正了解微生物是如何在群落内相互作用的,我们不仅需要了解每个细菌物种可以分化成哪些细胞类型,还需要了解这些特定细胞在哪里,以及它们的邻居是谁。我所在的小组目前正在制定解决这两个问题的方法。
  我们正在生成模块化荧光蛋白构建体,以使用光谱成像(一种同样适用于其他遗传易处理微生物的方法)同时检测多种细胞类型,并正在开发单细胞成像系统,以解决细胞如何在微生物群落中物理分配自身的问题。
  微生物代谢产物与共培养相互作用
  在它们的原生环境中,微生物最常作为复杂的多物种群落的成员生活。因此,它们不仅被物理存在的相邻细胞包围,还被这些微生物分泌的代谢信号包围。
  这些分泌的代谢产物是微生物群落相互作用的主要驱动因素。更明确地询问单个细胞的转录活性,以及这种基因活性产生的化学信号,对于解剖至关重要。
  微生物群落内的因果关系;目前正在采用许多这样的方法。在这里,我强调了微生物代谢产物如何与微生物群落内的共培养相互作用相关的两个重要方面。一、对细菌分化的影响
  在过去十年左右的时间里,JulianDavies和其他人认为微生物代谢产物天然地起着细胞间通信信号的作用,而不是杀伤剂的作用。
  即使是最初创造这个词的瓦克斯曼,1961年指出,在人工培养中有能力生产抗生素的微生物的存在不能被解释为意味着这种现象对控制自然界中的微生物种群很重要。
  我们实验室最近的工作支持了这一观点。我们的大多数研究都涉及多种细菌的共同生长,而不是采用分离培养微生物的传统方法。
  使用这种方法,我们已经确定了多种代谢产物的新的生物学作用(作为种间化学线索),这些代谢产物以前只被认为具有临床相关的活性。
  具体而言,我们最近证明了由蜡样芽孢杆菌产生的抗生素硫西林具有两种结构上不同的活性:杀伤和生物膜诱导。
  我们进一步表明,即使是抗生素无效的硫西林变体也保留了激活生物膜基因表达的能力。
  这些数据表明,尽管我们(以人为中心,专注于发现临床相关药物)将硫西林描述为一种抗生素,但同样有可能的是,蜡样芽孢杆菌进化出了产生这种代谢物的能力,因为它具有生物膜诱导数据。
  对于具有多种生物活性的许多其他微生物代谢产物,也可以提出类似的论点。
  新的合成研究系统应使我们能够开始解决这些化合物(或两者)的临床相关或细胞间通信活动是否与天然微生物群落最相关。二、对专门代谢产物产生的影响
  现在有大量诱人的数据表明,在混合物种共同培养过程中会产生新的代谢产物。考虑到细胞产生制造这些结构复杂的代谢产物所需的生物合成机制所需的大量能量,这并不奇怪。
  由于这些共培养特异性代谢产物仅在对其他微生物的反应中产生,因此它们有望成为介导群落相互作用的重要线索。因此,我的实验室正在开发多种工作流程,以发现具有有趣生物活性的共培养特异性代谢物。
  我们还正在确定是否存在基因组、系统发育或生物地理学特征,这些特征将使我们能够有效预测哪些共培养物可能产生共培养物特异性代谢产物。
  为此,我们正在对数百种菌株进行大规模分析,然后利用机器学习方法通过计算确定特定的元数据是否允许我们预测高价值的共培养组合。
  这些努力将通过揭示细胞间通信线索,揭示哪些微生物可能在先前表征的微生物群中相互作用,并指导未来的发现工作,加速我们对微生物群落内发生的相互作用的理解。
  观察微生物群落时空动力学的微观世界
  在像微生物一样思考的过程中,我们必须记住,微生物的密度和总细胞数通常比实验室培养中检测的要低得多。
  因此,我们必须建立方法,在微生物本身存在的空间尺度上研究相互作用的细胞群体:微观尺度。
  理想情况下,这些研究系统将捕捉自然系统的一些物理和化学复杂性,同时仍然允许对单个细胞随时间的时空动力学进行无损可视化。
  由于我的实验室专注于土壤微生物群落,我们正在使用光学透明的类土壤基质创建这样的原生环境,如微宇宙:在某些配置中我们也可以结合植物根系。
  这些光学透明的微宇宙可以使用共聚焦荧光显微镜进行询问;我们已经确定,可以在数周内对这样的微观世界进行成像,这为长期观察细胞间相互作用开辟了可能性。
  此外,我们正在开发这些平台,以适应拉曼显微光谱检查。这种方法使我们能够使用同位素标记来跟踪营养物质在这些群落中的运动,并应为其生态生理学提供关键见解。
  这些研究虽然没有完全复制自然系统,但代表着朝着更准确地看待培养皿上的发现与自然世界的相关性迈出了一步。
  我实验室的这项工作与EcoFAB倡议的目标一致,旨在促进一个由志同道合的研究人员组成的社区,他们有兴趣创建受控的模型生态系统,以研究微生物群落对扰动的反应。
  未来发展领域
  除了上述领域外,几个领域的技术进步将极大地促进我们对微生物系统的理解。我们理解微生物相互作用的能力将因检测和识别野生和遗传上难以处理的微生物的能力而发生革命性的变化。
  例如,通过使用它们独特的自发荧光特征。尽管这需要我们的光学检测能力取得重大进步,但它也将大大提高我们检测自然非模型微生物系统的能力。
  其他革命性的进展可能源于我们将多种成像模式相结合的能力的提高(例如,使用将质谱法与荧光和拉曼显微镜相结合的方法),以在微观尺度或自然环境中同时检测微生物及其代谢物的时空分布。
  这样的方法不仅可以让我们解剖哪些细胞在微生物群落中产生代谢产物,还可以解剖哪些微生物在响应这些线索而改变其生理和代谢。
  总结:
  随着我们对微生物群落的了解越来越多,我们将能够更好地了解它们是如何在生态系统中存在和相互作用的,而不仅仅是基于它们在基因组上的相似性。
  在未来几年,随着测序技术的改进以及测序成本的降低,我们将能够获得更多关于微生物群落的数据。我们还可以探索从微生物群落中获取更多信息的新方法,以解决更广泛的科学问题。
  总的来说,这是一个激动人心的时代,它将带来大量新发现和新机会。我们会看到这些发现如何导致对生态系统健康状态的更全面了解。
  此外,随着我们对微生物群落生物学及其在生态系统中作用的理解不断加深,我们将能够更好地了解如何管理和减轻微生物群落中所发生的事情。在我们对微生物群落生物学以及如何预测它们如何相互作用等问题上取得进展将是一个重大成就。
  为了充分利用这些机会,我们需要将新技术与传统方法相结合。这意味着通过分析数据并使用机器学习进行微生物群落建模,以及对其进行实验研究以深入了解其生物学功能和生态学特性。
  在过去的几年里,我一直致力于开发一种新的方法来对微生物群落进行建模和研究,这种方法能够在传统的基于形态学和功能特征的方法基础上进行改进和扩展。
  这种方法可以是多模态甚至单模态数据(例如,来自基于形态特征和功能信息的数据)。它可以是传统方法的补充,例如使用微生物群落构建模型来研究微生物之间或微生物群落与环境之间的相互作用。
  我很高兴听到这些新技术在未来几年内取得进展。
  参考文献:
  1。LopezD、VramakisH、KolterR,2009年。枯草芽孢杆菌中多种细胞类型的产生。FEMS微生物修订版33:152163。
  2。阿克曼M。,2015年。微生物表型异质性的功能视角。《国家微生物学评论》13:497508。
  3。戴维斯KM,伊斯伯格RR。2016。通过单细胞方法定义细菌种群内的异质性。生物测定38:782790。
  4。TraxlerMF,KolterR。,2015年。土壤微生物相互作用和进化中的天然产物。国家生产代表32:956970
  5。AbreuNA,TagaME。2016年。解码微生物群落中的分子相互作用。FEMS微生物版40:648663。
  6。DaviesJ。,2006年。抗生素是天然的抗生素吗?《印度微生物生物技术杂志》33:496499。
  7。WaksmanSA,1961年。抗生素在自然界中的作用。Perspect生物医学4:271287。

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