Skip to content Skip to navigation

蒋建东教授课题组与以色列专家合作揭示微生物菌群高效代谢污染物的机制

近日,我院蒋建东教授团队与以色列农业研究组织(ARO) Shiri Freilich博士合作,利用高通量测序技术结合多菌株代谢模型构建,揭示了除草剂阿特拉津降解菌群的结构、功能及相互作用关系,揭示包含具有降解功能的Arthrobacter菌属细菌的菌群对阿特拉津的降解效果显著好于降解菌株的单独作用,这种优势来源于降解菌株与非降解菌株之间的代谢物质交换,这为设计并获得最佳的污染物降解菌群和条件提供了新的思路和方法,相关结果以“Modeling microbial communities from atrazine contaminated soils promotes the development of biostimulation solutions”为题,在线发表在国际微生物生态学会会刊The ISME Journal (5-yearIF:11.663)(https://www.nature.com/articles/s41396-018-0288-5)。该论文第一署名单位为南京农业大学生命科学学院,我院徐希辉副教授和以色列农业研究组织的RaphyZarecki博士为共同第一作者,蒋建东教授和Shiri Freilich博士为共同通讯作者。以色列农业研究组织的Hanan Eizenberg教授以及本古里安大学的Zeev Ronen教授等也参与了该研究。

多菌株代谢模型的构建、模拟及验证

自然环境中的微生物大多是以菌群的形式存在,菌群成员之间也存在复杂的相互作用关系,这些菌群在影响生态可持续发展和人类健康的地球生物化学循环(包括元素循环、污染物降解、食品发酵等)过程中发挥着重要作用。比如,有机污染物的微生物降解大多是由微生物菌群中各成员之间的协同代谢,而很少是由单个菌株独立完成。因此,微生物菌群的组成和菌群成员之间的相互作用关系不仅影响污染物的代谢速率,而且决定了污染物的最终产物。然而,人们对污染物的降解效率、菌群相互作用及环境条件(如营养条件等)之间的关系认识还很缺乏。

该研究基于基因组代谢模型(Genome-scale metabolic model)构建了包含阿特拉津降解菌株Arthrobacter和其余4个无降解功能菌株的16种不同组合方式菌群的多菌株代谢模型,计算机模型预测表明多菌株的菌群组合在阿特拉津降解及生物量方面的表现显著好于单菌株Arthrobacter,最佳菌群即ArthrobacterHalobacillus/Halomonas的组合,菌群降解效率高的机制在于Halobacillus利用Arthrobacter降解阿特拉津产生的物质(如氨基乙醇,乙胺和次黄嘌呤)生长,并反馈代谢产物(如氨和亮氨酸)供Arthrobacter利用,促进了Arthrobacter的生长和对阿特拉津的降解。此外,外加碳源可以明显促进寡营养条件下菌群对阿特拉津的降解作用。这些模型预测结果得到了实验室生长降解实验和土壤盆钵降解实验的有效验证。值得注意的是,虽然在阿特拉津处理土壤中Halobacillus的丰度显著提高,但是在该土壤的富集液中并没有检测到Halobacillus,说明基因组代谢模型可以弥补传统富集分析方法的局限。该研究不仅揭示了微生物菌群高效代谢阿特拉津的机制,而且表明测序技术结合代谢模型构建可以基于计算机模拟微生物菌群相互作用关系,在最佳功能菌群的人工设计方面具有重要应用前景。