Филогенетическое исследование кишечного микробиома чира (Coregonus nasus)

Кишечная микробиота позвоночных животных представляет собой сложную биологическую систему, играющую ключевую роль в метаболизме и формировании иммунной защиты. Микробные сообщества осуществляют разложение сложных органических соединений, синтезируют витамины и обеспечивают стабильность внутренней среды организма, тесно взаимодействуя с его физиологическими процессами. Таким образом микробиота кишечника непосредственное влияет на здоровье организма хозяина. Изучение эволюционных связей в составе кишечной микробиоты чира (Coregonus nasus) посредством ампликонного секвенирования гена 16S рРНК способствует пониманию их трофических и конкурентных взаимодействий в организме хозяина. В рамках исследования были использованы следующие методы: NGS-секвенирование гена 16S рРНК по участкам V3-V4 и V4-V5 на платформе Illumina MiSeq в режиме PE, а также обработка полученных данных с помощью программного обеспечения Trimmomatic v0.39, VSEARCH v2.21.1, MAFFT v7.505, FastTree v2.1.11. Все анализы выполнялись на платформе Python 3.10.6 с использованием пакетов scipy, statsmodels, biopython. Полученные филогенетические деревья демонстрируют высокий уровень таксономической дифференциации, отражая как недавние эволюционные расхождения (характеризующиеся короткими ветвями и высокой поддержкой узлов), так и древние дивергенции, подтверждаемые значительной длиной ветвей в определенных кладах. Подобная организация указывает на множественные радиации внутри бактериальных таксонов, обусловленные адаптацией к различным экологическим нишам, что свидетельствует о сложности и взаимосвязанности микробных сообществ в исследуемых образцах. Высокое филогенетическое разнообразие обнаруженных таксонов, включая присутствие ОТЕ, классифицированных как Candidatus или относящихся к малоизученным группам, подчеркивает недостаточную изученность микробиоты пресноводных рыб в существующих базах данных.

1. Benjamini Y., Hochberg Y. 1995. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing // Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological). V. 57(1). P. 289–300. https://www.jstor.org/stable/2346101

2. Bolger A. M., Lohse M., Usadel B. 2014. Trimmomatic: A flexible trimmer for Illumina sequence data // Bioinformatics. V. 30 (15). P. 2114–2120. DOI: 10.1093/bioinformatics/btu170

3. Edgar R. C. 2016. SINTAX: a simple non-Bayesian taxonomy classifier for 16S and ITS sequences // bioRxiv. 074161. DOI: 10.1101/074161

4. Edgar R. C., Haas B. J., Clemente J. C., Quince C., Knight R. 2011. UCHIME improves sensitivity and speed of chimera detection // Bioinformatics. V. 27(16). P. 2194–2200. DOI: 10.1093/bioinformatics/btr381

5. Egerton S., Culloty S., Whooley J., Stanton C., Ross R. P. 2018. The gut microbiota of marine fish // Frontiers in Microbiology. V. 9. P. 873. DOI: 10.3389/fmicb.2018.00873

6. Ghanbari M., Kneifel W., Domig K. J. 2015. A new view of the fish gut microbiome: advances from next-generation sequencing // Aquaculture, V. 448. P. 464–475. DOI: 10.1016/j.aquaculture.2015.06.033

7. Givens C. E., Ransom B., Bano N., Hollibaugh J. T. 2015. Comparison of gut microbiomes of 12 bony fish and 3 shark species // Marine Ecology Progress Series. V. 518. P. 209–223. DOI: 10.3354/meps11034

8. Katoh K., Standley D. M. 2013. MAFFT multiple sequence alignment software version 7: improvements in performance and usability // Molecular Biology and Evolution. V. 30(4). P. 772–780. DOI: 10.1093/molbev/mst010

9. Kim, P. S., Shin, N. R., Lee, J. B., Kim, M. S., Whon, T. W., Hyun, D. W., Yun, J. H., Jung, M. J., Kim, J. Y., Bae, J. W. 2021. Host habitat is the major determinant of the gut microbiome of fish // Microbiome. V. 9 (1). P. 166. DOI: 10.1186/s40168-021-01113-x

10. Li X., Yu Y., Feng W., Yan Q., Gong Y. 2012. Host species as a strong determinant of the intestinal microbiota of fish larvae // The Journal of Microbiology. V. 50(1). P. 29–37. DOI: 10.1007/s12275-012-1340-1

11. Liu Y., Li Y., Li J., Zhou Q., Li X. 2022. Gut microbiome analyses of wild migratory freshwater fish (Megalobrama terminalis) through geographic isolation // Frontiers in Microbiology. V. 13. P. 858454. DOI: 10.3389/fmicb.2022.858454

12. Maji U. J., Mohanty S., Mahapatra A. S., Mondal H. K., Samanta M., Maiti N. K. 2022. Exploring the gut microbiota composition of Indian major carp, rohu (Labeo rohita), under diverse culture conditions // Genomics. V. 114(3), P. 110354. DOI: 10.1016/j.ygeno.2022.110354

13. McFall-Ngai M., Hadfield M.G., Bosch T.C.G., Carey H.V., Domazet-Lošo T., Douglas A.E., Wernegreen J.J. 2013. Animals in a bacterial world, a new imperative for the life sciences // Proceedings of the National Academy of Sciences. V. 110(9). P. 3229–3236. DOI: 10.1073/pnas.1218525110

14. Sadeghi J., Chaganti S. R., Johnson T. B., Heath D. D. 2023. Host species and habitat shape fish-associated bacterial communities: phylosymbiosis between fish and their microbiome // Microbiome. V. 11(1). P. 39. DOI: 10.1186/s40168-023-01697-6

15. Suhr M., Fichtner-Grabowski F.T., Seibel H., Bang C. 2023. Effects of plantbased proteins and handling stress on intestinal mucus microbiota in rainbow trout // Scientific Reports. V. 13. Article 50071. DOI: 10.1038/s41598-023-50071-x

16. Tarnecki A. M., Burgos F. A., Ray C. L., Arias C. R. 2017. Fish intestinal microbiome: diversity and symbiosis unravelled by metagenomics // Journal of Applied Microbiology. V. 123(1). P. 2–17. DOI: 10.1111/jam.13415

17. Tsuchiya C., Sakata T., Sugita H. 2008. Novel ecological niche of Cetobacterium somerae, an anaerobic bacterium in the intestinal tracts of freshwater fish // Letters in Applied Microbiology. V. 46(1). P. 43–48. DOI: 10.1111/j.1472-765X.2007.02258.x

18. Wang A. R., Ran C., Ringø E., Zhou Z. G. 2018. Progress in fish gastrointestinal microbiota research // Reviews in Aquaculture. V. 10(3). P. 626–640. DOI: 10.1111/raq.12191

19. Washburne A. D., Morton J. T., Sanders J., McDonald D., Zhu Q., Oliverio A. M., Knight R. 2018. Methods for phylogenetic analysis of microbiome data // Nature microbiology. V. 3(6). P. 652–661. DOI: 10.1038/s41564-018-0156-0