Les bactéries que nous respirons quotidiennement

Les bactéries que nous respirons quotidiennement

Dans une étude récemment publiée dans la revue PNAS Les chercheurs ont examiné les communautés bactériennes aéroportées mondiales pour comprendre leur structure communautaire et leurs modèles de distribution biogéographique. De plus, ils ont examiné leurs interactions avec d’autres microbiomes terrestres, notamment les habitats de surface.

Apprendre: Communauté bactérienne mondiale aéroportée – interactions avec les microbiomes terrestres et les activités anthropiques. Crédit image : Lightspring/Shutterstock

arrière-plan

L'atmosphère est l'habitat microbien le plus préservé de la Terre, et les bactéries aéroportées constituent les communautés les plus complexes et les plus dynamiques qui influencent les microbiomes terrestres. Il existe plus de 1 × 104 cellules bactériennes/m3 et des centaines de taxons uniques dans l’air. Des études à grande échelle ont systématiquement documenté les caractéristiques microbiennes des sols, des océans et des déchets humains. Ils ont également suggéré une corrélation entre les microbiomes aéroportés et les environnements de surface. Cependant, il y a un manque d’études documentant les micro-organismes aéroportés, notamment en ce qui concerne leur structure communautaire.

Les microbes ne vivent pas isolés. Au lieu de cela, ils entretiennent de multiples relations écologiques allant du mutualisme à la concurrence. Par conséquent, déterminer leurs modèles de distribution biogéographique et leurs interactions avec d’autres microbiomes terrestres qui définissent leur origine pourrait faire la lumière sur les effets du changement climatique/environnemental et des activités anthropiques.

À propos des études

Dans la présente étude, les chercheurs ont d’abord développé un ensemble de données mondiales sur les bactéries aéroportées afin d’évaluer leur degré de points communs et d’interrelation. Cet ensemble de données comprenait 76 échantillons de particules d'air nouvellement collectés, combinés à 294 échantillons collectés pour des études antérieures dans 63 sites dans le monde. Les sites d'échantillonnage variaient en altitude et en géographie et comprenaient le niveau du sol, les toits (de 1,5 m à 25 m de hauteur) jusqu'aux montagnes à 5 380 m d'altitude, les villes urbaines densément peuplées et le cercle polaire arctique éloigné.

L’équipe a obtenu l’ensemble de données à des fins de comparaison auprès du Earth Microbiome Project (EMP), qui a collecté plus de 5 000 échantillons provenant de 23 environnements de surface. Le catalogue de référence des bactéries aéroportées contenait plus de 27 millions de séquences génétiques non redondantes d’ARN ribosomique (ARNr) 16S.

En outre, les chercheurs ont construit un réseau mondial de cooccurrence de communautés aéroportées comprenant 5 038 relations de corrélation significatives (ρ de Spearman > 0,6) entre 482 unités taxonomiques opérationnelles (OTU) associées. Les OTU sont des unités analytiques regroupées par similarité de séquence d’ADN en écologie microbienne. Enfin, l’équipe a utilisé la modélisation d’équations structurelles (SEM) pour étudier les mécanismes à l’origine des communautés microbiennes. Ils ont également calculé l'effet global des filtres environnementaux et des interactions bactériennes sur la conception des communautés.

La structure des communautés bactériennes aéroportées réparties à l’échelle mondiale. (A) Lieux où des échantillons d’air et des données environnementales ont été collectés dans le monde entier. (B) Le nombre, la proportion et l’abondance relative des OTU de base mondiales par rapport à celles des OTU bactériennes restantes. (C) La composition taxonomique des bactéries principales mondiales aux niveaux du phylum et de la classe. (D) Le réseau mondial de cooccurrence de la communauté bactérienne aéroportée. Les connexions (bords) représentent une corrélation forte (ρ de Spearman > 0,6) et significative (p < 0,01). Les nœuds représentent les OTU combinées avec des annotations uniques au niveau du genre dans les ensembles de données. La taille de chaque nœud était proportionnelle à l'abondance relative moyenne sur 370 échantillons. Les ganglions étaient colorés par les souches de la bactérie. (E) Identification d’un « petit réseau » basée sur un indice de « petit monde » et la longueur moyenne du trajet le plus court du réseau mondial de communautés bactériennes dans les environnements aériens, marins et terrestres. (F) Degré – le tracé de centralité intermédiaire de chaque nœud du réseau de cooccurrence. Les nœuds en rouge sont considérés comme des espèces clés. La taille des nœuds indique les proportions relatives d’OTU dans l’ensemble du microbiome.

Résultats de l'étude

10 897 taxons ont été détectés à partir de 370 échantillons d’air individuels, et la plupart des séquences bactériennes appartenaient à cinq phylums. Les Firmicutes, Alphaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Actinobacteria et Bacteroidetes représentaient respectivement 24,8 %, 19,7 %, 18,4 %, 18,1 % et 8,6 % de ces séquences bactériennes. La relation abondance-occupation (AOR) entre les échantillons occupés par un taxon bactérien et sa masse moyenne dans l’air global a montré une courbe sigmoïde, similaire au modèle observé pour la répartition de la faune et des plantes sur Terre.

L’air est un écosystème dynamique et fluide qui permet le transport sur de longues distances des communautés bactériennes qu’il abrite. Cependant, sa communauté bactérienne semble bien connectée à l'environnement local, en particulier aux contributions des sources et aux conditions de qualité de l'air résultant des activités anthropiques. La réduction des effets de filtrage de l'environnement et l'augmentation des contributions des sources d'origine humaine ont conduit à des charges de biomasse plus faibles, à des fréquences plus élevées de bactéries pathogènes et à des structures de réseau plus déstabilisées.

Notamment, les bactéries en suspension dans l’air n’étaient pas étroitement liées par rapport à leurs homologues de la couche arable et des environnements marins et présentaient une connectivité intra-noeud moyenne de 5,24. Ils avaient une approche de regroupement aléatoire et la topologie présentait une faible résistance au changement. Les relations distantes observées et les groupes lâches du réseau suggèrent que la communauté bactérienne aéroportée est plus susceptible d'être perturbée en fonction des conditions environnementales, ce qui entraîne généralement des changements drastiques dans la composition bactérienne. Les fonctions des taxons bactériens atmosphériques ont été déduites sur la base de leurs informations génétiques dans d'autres habitats.

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L’équipe a découvert des associations potentielles entre les communautés bactériennes aéroportées et d’autres habitats microbiens de surface. L'abondance totale estimée des bactéries en suspension dans l'air (1,72 × 1024 cellules) était comparable à celle de l'hydrosphère et inférieure d'un à trois ordres de grandeur à celle d'autres habitats (par exemple le sol).

Parmi les 23 principaux habitats terrestres examinés dans la présente étude, l’air terrestre présentait une plus grande similitude avec les environnements humains et animaux, tandis que l’air offshore présentait une relation plus étroite avec les systèmes océaniques. De plus, des évaluations basées sur des méthodes bayésiennes ont montré que les caractéristiques de l'environnement de surface correspondant déterminaient les sources dominantes de bactéries en suspension dans l'air. Notamment, les sources humaines ont davantage contribué aux bactéries aéroportées dans les zones urbaines, en particulier dans les zones terrestres, une constatation largement ignorée dans les études précédentes de modélisation des émissions.

Rôle des bactéries aéroportées dans le monde microbien terrestre. (A) Estimation de l’abondance et de la richesse microbiennes mondiales dans différents habitats. La richesse globale (S) et l'abondance totale (N) dans les habitats correspondants montrent une relation d'échelle (la ligne orange pointillée représente l'intervalle de prédiction de 95 %). La richesse a été prédite à partir du modèle lognormal en utilisant Nmax dérivé de nos données de séquençage (cercles pleins) ou Nmax prédit à partir de la loi d'échelle de dominance (cercles ouverts). Les valeurs S et N estimées pour chaque habitat constituent par nature une somme globale. Certains S et N proviennent d'études antérieures. (B) Un tracé à l’échelle multidimensionnelle non métrique (NMDS) basé sur Bray-Curtis montre que différents habitats microbiens hébergent différentes communautés bactériennes sur Terre (n = 5 189). La distance de Bray-Curtis a été calculée pour représenter les différences dans la composition des communautés bactériennes. (C) Le réseau de cooccurrence bactérienne de la Terre montre les relations de connectivité entre 23 habitats microbiens majeurs. Les connexions (bords) représentent une corrélation forte (ρ de Spearman > 0,7) et significative (p < 0,01). L'épaisseur des lignes représente la valeur du ρ de Spearman. Les environnements ont été regroupés en trois groupes de couleurs différentes grâce à la modularisation. (D) Analyse globale de la source bactérienne en suspension dans l’air. Pourcentage de contributions potentielles de genres bactériens provenant de différents environnements aux communautés bactériennes aéroportées respectivement en milieu urbain, terrestre et dans les zones offshore, à l'échelle mondiale.

Les auteurs n’ont trouvé aucune différence significative dans la richesse des communautés bactériennes aéroportées entre les zones urbaines et naturelles situées dans la même plage de latitude. Cependant, la situation géographique a joué un rôle. L’uniformité des communautés bactériennes dans l’air urbain était nettement inférieure. Par exemple, l'abondance relative des espèces pathogènes, Burkholderia et Pseudomonas, était plus élevée en milieu urbain qu'en milieu naturel (5,56 et 2,50 % contre 1,44 et 1,11 %). De plus, les bactéries contribuent moins à la masse de particules (PM) dans les zones urbaines que dans les zones naturelles, ce qui suggère que l'urbanisation a augmenté la proportion de particules non biologiques dans l'air (par exemple la poussière).

Les agents pathogènes présentant le risque de mortalité le plus élevé, Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa et Enterobacter Specs (ESKAPE), étaient plus fréquents dans l'air urbain. Le réseau de cooccurrence de communautés bactériennes urbaines aéroportées suggère que les influences anthropiques ont déstabilisé la structure de leur réseau, ce qui a également modifié la composition taxonomique bactérienne.

Les auteurs ont découvert que plusieurs facteurs affectaient les communautés bactériennes en suspension dans l'air, par exemple les emplacements géographiques ainsi que les facteurs environnementaux typiques. Les interactions biotiques entre les communautés bactériennes clés et principales et la richesse bactérienne ont interagi de manière significative. De tous les processus déterministes, le filtrage environnemental était le déterminant le plus important de la structure et de la répartition des communautés microbiennes aéroportées.

Conclusions

En résumé, près de 46,3 % des bactéries aéroportées provenaient de l’environnement, et les processus stochastiques ont principalement façonné la formation des communautés. En outre, la caractéristique distinctive des bactéries aéroportées dans les zones urbaines est la proportion croissante d’agents pathogènes potentiels provenant de sources humaines. Enfin, les profils de sources bactériennes en suspension dans l’air ont influencé un pourcentage significativement plus élevé de variations structurelles que ceux de la qualité de l’air et des conditions météorologiques locales (43,7 % contre 29,4 % et 25,8 %), comme l’a évalué l’analyse de distribution variationnelle (VPA).

Référence:

• 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

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