Bakterie, které každý den dýcháme

Bakterie, které každý den dýcháme

Ve studii nedávno zveřejněné v časopise PNAS Výzkumníci zkoumali globální vzdušné bakteriální komunity, aby pochopili strukturu jejich komunity a biogeografické distribuční vzorce. Kromě toho zkoumali jejich interakce s jinými pozemskými mikrobiomy, zejména s povrchovými biotopy.

Učit se: Globální vzdušné bakteriální společenství – interakce s mikrobiomy Země a antropogenní aktivity. Obrazový kredit: Lightspring/Shutterstock

pozadí

Atmosféra je nejpůvodnějším mikrobiálním prostředím na Zemi a vzdušné bakterie jsou nejsložitější a nejdynamičtější společenství ovlivňující mikrobiom Země. Ve vzduchu je více než 1 × 104 bakteriálních buněk/m3 a stovky unikátních taxonů. Rozsáhlé studie systematicky dokumentovaly mikrobiální vlastnosti v půdách, oceánech a lidském odpadu. Navrhli také korelaci mezi vzdušnými mikrobiomy a povrchovým prostředím. Existuje však nedostatek studií dokumentujících vzdušné mikroorganismy, zejména pokud jde o strukturu jejich komunity.

Mikrobi nežijí izolovaně. Místo toho mají mnohočetné ekologické vztahy od vzájemnosti po konkurenci. Stanovení jejich biogeografických distribučních vzorců a interakcí s jinými pozemskými mikrobiomy, které definují jejich původ, by proto mohlo vrhnout světlo na účinky klimatických/environmentálních změn a antropogenních aktivit.

O studiu

V této studii výzkumníci nejprve vyvinuli globální soubor dat o bakteriích přenášených vzduchem, aby posoudili jejich stupeň shodnosti a vzájemného vztahu. Tento soubor dat zahrnoval 76 nově shromážděných vzorků částic vzduchu v kombinaci s 294 vzorky odebranými pro předchozí studie na 63 místech po celém světě. Místa odběru vzorků se lišila nadmořskou výškou a zeměpisnou polohou a zahrnovala úroveň terénu, střechy (od 1,5 m do 25 m na výšku) až po hory 5 380 m nad mořem, hustě obydlená městská města a vzdálený polární kruh.

Tým získal soubor dat pro srovnání z projektu Earth Microbiome Project (EMP), který shromáždil více než 5 000 vzorků z 23 povrchových prostředí. Vzdušný bakteriální referenční katalog obsahoval více než 27 milionů neredundantních sekvencí genu 16S ribozomální RNA (rRNA).

Kromě toho výzkumníci zkonstruovali globální síť společného výskytu vzdušných komunit, která zahrnovala 5 038 významných korelačních vztahů (Spearmanovo ρ > 0,6) mezi 482 souvisejícími provozními taxonomickými jednotkami (OTU). OTU jsou analytické jednotky seskupené podle podobnosti sekvence DNA v mikrobiální ekologii. Nakonec tým použil modelování strukturních rovnic (SEM) ke zkoumání mechanismů, které řídí mikrobiální komunity. Také vypočítali celkový účinek filtrů prostředí a bakteriálních interakcí na komunitní design.

Struktura globálně distribuovaných vzdušných bakteriálních společenstev. (A) Místa, kde byly celosvětově shromažďovány vzorky vzduchu a údaje o životním prostředí. (B) Počet, podíl a relativní množství globálních jádrových OTU ve srovnání s těmi zbývajících bakteriálních OTU. (C) Taxonomické složení globálních jádrových bakterií na úrovni kmene a třídy. (D) Globální síť společných výskytů vzdušné bakteriální komunity. Spoje (hrany) představují silnou (Spearmanovo ρ > 0,6) a významnou (p < 0,01) korelaci. Uzly představují kombinované OTU s jedinečnými anotacemi na úrovni rodu v souborech dat. Velikost každého uzlu byla úměrná průměrné relativní abundanci napříč 370 vzorky. Uzliny byly obarveny kmeny bakterií. (E) Identifikace „malé sítě“ založená na indexu „smallworldness“ a průměrné nejkratší délce cesty globální sítě bakteriálních komunit ve vzdušném, mořském a půdním prostředí. (F) Stupeň – graf centrality mezi jednotlivými uzly v síti společného výskytu. Uzly v červené barvě jsou považovány za základní druhy. Velikost uzlů udává relativní podíly OTU v celém mikrobiomu.

Výsledky studie

Z 370 jednotlivých vzorků vzduchu bylo detekováno 10 897 taxonů a většina bakteriálních sekvencí patřila do pěti kmenů. Firmicutes, Alphaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Actinobacteria a Bacteroidetes představovaly 24,8 %, 19,7 %, 18,4 %, 18,1 % a 8,6 % těchto bakteriálních sekvencí. Vztah abundance-obsazenost (AOR) mezi vzorky obsazenými bakteriálním taxonem a jeho průměrnou hmotností v globálním vzduchu vykazoval esovitou křivku, podobnou pozorovanému vzoru pro distribuci volně žijících živočichů a rostlin na Zemi.

Vzduch je volně proudící, dynamický ekosystém, který umožňuje přenos bakteriálních komunit, které podporuje, na velké vzdálenosti. Zdá se však, že její bakteriální komunita je dobře propojena s místním prostředím, zejména se zdroji a podmínkami kvality ovzduší vyplývajícími z antropogenní činnosti. Snížené filtrační účinky z prostředí a zvýšené příspěvky zdrojů souvisejících s člověkem vedly k nižšímu zatížení biomasou, vyšším frekvencím patogenních bakterií a destabilizovanějším síťovým strukturám.

Pozoruhodné je, že vzdušné bakterie nebyly těsně spojeny ve srovnání s jejich protějšky v ornici a mořském prostředí a měly průměrnou intranodovou konektivitu 5,24. Měli přístup náhodného shlukování a topologie měla nízkou odolnost vůči změnám. Pozorované vzdálené vztahy a volné shluky sítě naznačovaly, že bakteriální komunita ve vzduchu bude pravděpodobněji narušena v závislosti na podmínkách prostředí, které obvykle vedou k drastickým změnám ve složení bakterií. Funkce atmosférických bakteriálních taxonů byly odvozeny na základě jejich genetické informace v jiných stanovištích.

Elektronická kniha Omics

Kompilace top rozhovorů, článků a novinek za poslední rok. Stáhněte si bezplatnou kopii

Tým našel potenciální souvislosti mezi vzdušnými bakteriálními komunitami a jinými povrchovými mikrobiálními stanovišti. Odhadovaná celková abundance bakterií ve vzduchu (1,72 × 1024 buněk) byla srovnatelná s hydrosférou a o jeden až tři řády nižší než v jiných biotopech (např.

Z 23 hlavních pozemských biotopů zkoumaných v současné studii vykazoval pozemský vzduch větší podobnost s lidským a zvířecím prostředím, zatímco pobřežní vzduch vykazoval bližší vztah k oceánským systémům. Dále hodnocení založená na Bayesovských metodách ukázala, že charakteristiky odpovídajícího povrchového prostředí určovaly dominantní zdroje vzdušných bakterií. Je pozoruhodné, že lidské zdroje přispěly více k bakteriím přenášeným vzduchem v městských oblastech, zejména v pozemních lokalitách, což je zjištění, které bylo v předchozích studiích modelování emisí z velké části ignorováno.

Role vzdušných bakterií v mikrobiálním světě Země. (A) Odhad globálního mikrobiálního množství a bohatství v různých stanovištích. Globální bohatost (S) a celková abundance (N) v odpovídajících stanovištích vykazují vztah škálování (přerušovaná oranžová čára představuje 95% interval předpovědi). Bohatost byla předpovězena z lognormálního modelu pomocí Nmax odvozeného z našich sekvenačních dat (plné kroužky) nebo Nmax předpovězeného ze zákona o škálování dominance (prázdné kroužky). Odhadované hodnoty S a N pro každé stanoviště jsou ze své podstaty globálním součtem. Některé S a N byly odvozeny z předchozích studií. (B) Nemetrický multidimenzionální škálovací graf (NMDS) založený na Bray-Curtis ukazuje, že různá mikrobiální stanoviště hostí různá bakteriální společenství na Zemi (n = 5 189). Byla vypočtena vzdálenost Bray-Curtis, aby reprezentovala rozdíly ve složení bakteriálních komunit. (C) Síť bakteriálního společného výskytu na Zemi ukazuje vztahy konektivity mezi 23 hlavními mikrobiálními stanovišti. Spoje (hrany) představují silnou (Spearmanovo ρ > 0,7) a významnou (p < 0,01) korelaci. Tloušťka čar představuje hodnotu Spearmanova ρ. Prostředí byla seskupena do tří skupin s různými barvami pomocí modularizace. (D) Globální analýza vzdušného bakteriálního zdroje. Procento potenciálních příspěvků bakteriálních rodů z různých prostředí k vzdušným bakteriálním komunitám v městských, suchozemských a pobřežních oblastech v globálním měřítku.

Autoři nezjistili žádné významné rozdíly v bohatosti bakteriálních společenství přenášených vzduchem mezi městskými a přírodními oblastmi ve stejném rozsahu zeměpisné šířky. Roli však sehrála geografická poloha. Jednotnost bakteriálních komunit v městském ovzduší byla výrazně nižší. Například relativní četnost patogenních druhů, Burkholderia a Pseudomonas, byla vyšší v městských oblastech než v přírodních oblastech (5,56 a 2,50 % oproti 1,44 a 1,11 %). Kromě toho bakterie přispívaly méně k hmotě částic (PM) v městských oblastech než v přírodních oblastech, což naznačuje, že urbanizace zvýšila podíl nebiologických částic ve vzduchu (např.

Patogeny s nejvyšším rizikem mortality, Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa a Enterobacter species (ESKAPE), byly častější v městském ovzduší. Síť společných výskytů městských vzdušných bakteriálních společenství naznačovala, že antropogenní vlivy destabilizovaly jejich síťovou strukturu, což následně také změnilo bakteriální taxonomické složení.

Autoři zjistili, že vzdušná bakteriální společenství ovlivňuje několik faktorů – například geografické polohy spolu s typickými faktory prostředí. Biotické interakce mezi klíčovými a jádrovými bakteriálními komunitami a bakteriální bohatostí významně interagovaly. Ze všech deterministických procesů bylo filtrování prostředí nejdůležitějším determinantem struktury a distribuce vzdušných mikrobiálních společenstev.

Závěry

Souhrnně lze konstatovat, že téměř 46,3 % bakterií přenášených vzduchem pocházelo z prostředí a tvorbu společenstev primárně formovaly stochastické procesy. Kromě toho je charakteristickým rysem bakterií přenášených vzduchem v městských oblastech rostoucí podíl potenciálních patogenů z lidských zdrojů. A konečně, profily bakteriálních zdrojů ve vzduchu ovlivnily významně vyšší procento strukturálních odchylek než ty, které se týkají kvality ovzduší a místních meteorologických podmínek (43,7 % oproti 29,4 % a 25,8 %), jak bylo hodnoceno analýzou variačního rozložení (VPA).

Odkaz:

• Globale luftgetragene Bakteriengemeinschaft – Wechselwirkungen mit den Mikrobiomen der Erde und anthropogenen Aktivitäten, Jue Zhao, Ling Jin, Dong Wu, Jia-wen Xie, Jun Li, Xue-wu Fu, Zhi-yuan Cong, Ping-qing Fu, Yang Zhang, Xiao- San Luo, Xin-bin Feng, Gan Zhang, James M. Tiedje, Xiang-dong Li, PNAS 2022, DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2204465119, https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2204465119

.