Die dynamische Zuordnung enthält die versteckte Dynamik des Darmmikrobioms

Durch die Verfolgung jeder Bewegung und Mutation einheimischer Darmbakterien und E. coli haben Wissenschaftler enthüllt, wie die Teamarbeit der Gemeinschaft eine bakterielle Übernahme im Darm machen oder brechen kann.

Studie: Quantifizierung der Intra- und Inter-Spezies-Community-Interaktionen in Mikrobiomen durch dynamische Kovarianzzuordnung. Bildnachweis: Kateryna Kon/Shutterstock.com

Eine Studie in veröffentlicht in Naturkommunikation berichtet, dass komplexe Interaktionen zwischen und intraspezies zwischen E. coli und native Darmbakteriengemeinschaften prägen die Kolonisierung von E. coli im Mausdarm.

Hintergrund

Die Zusammensetzung, Stabilität und Funktion von Darmmikrobiota sind eng mit der Gesundheit und Krankheit des Wirts verbunden. Diese Mikrobiota-Eigenschaften werden durch Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Arten in einer Gemeinschaft bestimmt (Interaktionen zwischen den Spezies). Die Goldstandard-Methode zur Messung der Interaktionen der Gemeinschaft besteht darin, paarweise Co-Kultur-Wettbewerbsexperimente in Tieren oder Bakterienkulturen durchzuführen.

Die Messung dieser Interaktionen ist eine nützliche Strategie zur Vorhersage einfacher Versammlungsregeln der Gemeinschaft. Mikroben erleben jedoch gleichzeitig mehrere Arten und sind in ihrer natürlichen Umgebung anspruchsvolle Bedingungen ausgesetzt, was in Bakterienkulturen, die in Laborumgebungen wachsen, schwer zu imitieren ist. Einige dieser Arten sind sogar eine Herausforderung zu isolieren und Kultur.

Neben den Interaktionen zwischen den Spezies interagieren Mikroben zu einer einzelnen Spezies miteinander, hauptsächlich aufgrund ihrer genetischen Variationen, die sich aus Mutationen ergeben. Diese Art von Intra-Spezies-Interaktion und ihre Auswirkungen auf die Zusammensetzung und Stabilität der Gemeinschaft wurden jedoch selten experimentell getestet.

Angesichts der Bedeutung von Interaktionen zwischen und intraspezifisch bei der Gestaltung der Stabilität und Dynamik einer Mikrobiota entwickelten die Forscher einen allgemeinen Ansatz, der als dynamische Kovarianzkartierung (DCM) bezeichnet wird, um die Interaktionen der Gemeinschaft aus zeitaufriefenden Daten der Gemeinschaft zu schätzen. Sie haben DCM während der E. coli Besiedlung des Mausdarmmikrobioms. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen geht DCM nicht davon aus, dass die Interaktionsstärken zwischen den Arten über die Zeit festgelegt werden, sodass es die zeitlichen Veränderungen und die evolutionäre Dynamik innerhalb der Gemeinschaft erfassen kann.

Die Studie

Die Forscher quantifizierten Interaktionen zwischen und intraspezies während E. coli Besiedlung im Darmmikrobiom von drei verschiedenen Gruppen von Mäusen: keimfreie Mäuse, Mäuse mit reduziertem Mikrobiom aufgrund von Antibiotika-Vorbehandlung und Mäuse mit einem angeborenen Mikrobiom. Sie verwendeten Mäuse, die mit Antibiotika behandelt wurden, aber nicht durch kolonisiert wurden von E. coli als experimentelle Kontrollen.

Sie führten DNA-Barcoded ein E. coli Populationen in experimentellen Mäusen und gesammelten Kotproben in verschiedenen Zeitpunkten, um die Kinetik von zu erfassen E. coli Transit durch den Darm. Sie extrahierten bakterielle genomische DNA aus Fäkalienproben und führten eine tiefe Sequenzierung der barcodierten Region von durch E. coli Für hochauflösende Linienverfolgung während der Darmbesiedlung. Sie verfolgten auch gleichzeitig die Gemeinschaftsdynamik von ansässigen Bakterien mit 16S -rRNA -Profilering.

Als nächstes kombinierten sie diese hochauflösenden Community-Häufigkeit von Zeitreihen mit DCM, um Interaktionen zwischen und intraspezifischen Interaktionen während der Kolonisierung zu quantifizieren. Um Verschiebungen in der Dynamik zu identifizieren, verwendeten die Forscher die Hauptkomponentenanalyse (PCA) in den von DCM abgeleiteten mathematischen Eigenwerten, sodass sie unterschiedliche zeitliche „Phasen“ der Kolonisierung und die Wiederherstellung der Gemeinschaft definieren und unterscheiden können.

Die Autoren führten auch technische Simulationen durch, um sicherzustellen, dass experimentelle Faktoren wie PCR-Vorspannung und Barcode-Dropout die hochauflösende Barcode-Linie-Linienverfolgung nicht verwechselt haben, was die Zuverlässigkeit ihrer Daten bestätigt.

Schlüsselergebnisse

Die DCM -Analyse identifizierte unterschiedliche zeitliche Phasen in anfälligen Gemeinschaften während der Kolonisierung. Die Einführung von E. coli im Mausdarm mit einem verringerten Mikrobiom verursachte eine anfängliche Verringerung der Fülle einiger ansässiger Bakteriengemeinschaften, gefolgt von einem Wiederaufleben der ansässigen Bakteriengemeinschaft und der anschließenden Koexistenz mit E. coli.

Weitere Analyse des Kulusters zwischen E. coli Klone und ansässige Gemeinden zeigten, dass diese zeitlichen Phasen durch Intra- und Inter-Spezies-Wechselwirkungen geprägt sind. Spezifisch E. coli Klonale Linien, unterschieden durch Barcode, interagierte wiederholt mit und spiegelte die Häufigkeitsdynamik spezifischer Bakterienfamilien, wie z. Lachnospiraceae Und Enterococcaceae.

Die gesamte Genomsequenzierung, die an individuell ausgewählten Kolonien aus kultivierten Fäkalienproben durchgeführt wurde, identifizierten Mutationen nach Kolonisierung, die sowohl keimfreien als auch reduzierten Mikrobiota-Mäusen gemeinsam waren. Diese Mutationen, die konsistent über verschiedene Mäuse und einzelne Kolonien identifiziert wurden, deuten auf ihre adaptive Signifikanz hin und können als genetische Mechanismen angesehen werden, die intra-Artenvariationen verursachen.

Zu den wichtigsten Mutationen gehörten große Deletionen in motilitätsbedingten Genen, wie die Flhe-flhd Region, Veränderungen der Gene, die am Zuckerstoffwechsel beteiligt sind laciund sogar synonyme Veränderungen in Kern metabolischen Genen wie Isocitratdehydrogenase. Viele dieser Mutationen wurden bisher mit der Anpassung im Darm in Verbindung gebracht, da sie die Motilität, die Biofilmproduktion und die grundlegende Stoffwechselfunktion von Kolonisierten beeinflussen können E. coli.

Einige dieser genetischen Anpassungen waren einzigartig für die Art der mikrobiomen Umgebung (keimfrei oder antibiotischreduziert), während andere in beiden Gruppen auftraten und sowohl konvergente als auch kontextspezifische Evolutionsdruck während der Kolonialisierung hervorhob.

Signifikanz untersuchen

Die Studie bietet einen generalisierten Ansatz zur Quantifizierung von Interaktionen der mikrobiellen Gemeinschaft und deren Konsequenzen für die Stabilität und Dynamik des Mikrobioms, insbesondere nach einer Störung, die durch eindringende Spezies ausgelöst wird.

Der in der Studie entwickelte DCM-Ansatz stellt einen Modellansatz zur Analyse der Stabilität und der unterschiedlichen zeitlichen Phasen der mikrobiellen Kolonialisierung dar, beginnend mit hochauflösenden Zeitfahrer-Häufigkeitsdaten.

Das Arbeitsprinzip von DCM ähnelt allgemeinen mathematischen Rahmenbedingungen wie dem Lotka-Volterra (GLV) -Modell, mit dem die Dynamik interagierender Arten in einem Ökosystem untersucht wird. Das GLV-Modell berücksichtigt jedoch nicht das Vorhandensein von Mutationen, Intra-Spezies-Variationen und Kolonisierung; Stattdessen nimmt es eine konstante Umgebung an. Dieses Modell kann daher nicht die Komplexität dynamischer Wechselwirkungen erfassen, die während der Darmmikrobiom -Kolonisierung auftreten.

Andererseits verbindet DCM die Wachstumsrate einer Art mit der Fülle anderer Gemeindemitglieder und geht nicht davon aus, dass die Interaktionsstärkematrix innerhalb der Gemeinschaft konstant ist. Durch die Einbeziehung zeitabhängiger Veränderungen und hochauflösenden Liniendaten kann DCM das Zusammenspiel zwischen ökologischer (Gemeinschaftsebene) und evolutionärer (Intra-Spezies) -Dynamik, die mikrobielle Gemeinschaftsbaugruppe und -stabilität vorantreiben, aufzeigen.

Diese Eigenschaften machen DCM zu einem vielversprechenden Modell zur Analyse der gekoppelten ökologisch-evolutionären Dynamik, wobei das Darmmikrobiom als ökologische System dient und genetische Variationen intraspezifisch als evolutionäre Dynamik dienen.

Eine potenzielle Schwäche von DCM ist, dass die Häufigkeitsabtastfrequenz den Reichtum in der Gemeinschaftsdynamik ausreichend erfassen muss, da dieses Modell ausschließlich von Zeitfahrerdaten für mikrobiome Häufigkeit abhängt. Hochfrequente und genaue Stichproben sind entscheidend, um sicherzustellen, dass schnelle oder subtile Änderungen der Mikrobiota nicht übersehen werden.

Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung des „Gemeinschaftswiderstandes“, da Mäuse mit einem angeborenen (ungestörten) Mikrobiom die E. coli -Kolonialisierung weitgehend widerstehen und variable Antworten zwischen Individuen zeigen. Die DCM -Analyse zeigt in diesen resistenten Mäusen nur wenige oder keine unterschiedlichen zeitlichen Invasionsphasen an. Dies unterstreicht, wie die Vielfalt und Struktur der ansässigen Mikrobiota gegen Invasion puffern können.

Wie die Forscher feststellten, könnte der DCM mit ihren zukünftigen Fortschritten einen Rahmen für die Vorhersage bieten, wie Mikrobiota auf Störungen reagiert, insbesondere während der Invasion pathogener Spezies und nach Fäkaltransplantation zur Behandlung von Menschenstörungen.

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Quellen: