Structures bactériennes rectangulaires jusqu'alors non caractérisées dans la bouche du dauphin

Nature Communications volume 14, Numéro d'article : 2098 (2023) Citer cet article

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Il reste beaucoup à explorer concernant la diversité des microbes non cultivés associés à l’hôte. Ici, nous décrivons les structures bactériennes rectangulaires (RBS) dans la bouche des grands dauphins. La coloration de l'ADN a révélé plusieurs bandes appariées au sein des RBS, suggérant la présence de cellules se divisant le long de l'axe longitudinal. La microscopie électronique à transmission cryogénique et la tomographie ont montré des segments parallèles liés à la membrane qui sont probablement des cellules, encapsulées par un revêtement de surface périodique semblable à une couche S. Les RBS présentaient des appendices inhabituels ressemblant à des pilus avec des faisceaux de fils évasés aux extrémités. Nous présentons plusieurs éléments de preuve, notamment le séquençage de l'ADN génomique de RBS micromanipulés, le séquençage du gène de l'ARNr 16S et l'hybridation in situ par fluorescence, suggérant que les RBS sont bactériens et distincts des genres Simonsiella et Conchiformibius (famille des Neisseriaceae), avec lesquels ils partagent une morphologie similaire. et la structuration des divisions. Nos résultats mettent en évidence la diversité des nouvelles formes microbiennes et des modes de vie qui attendent d'être caractérisés à l'aide d'outils complémentaires à la génomique tels que la microscopie.

Les premières descriptions du monde microbien étaient centrées sur la morphologie et la motilité des « animalcules »1. Au cours des siècles qui ont suivi la découverte révolutionnaire de van Leeuwenhoek, une grande diversité de formes microbiennes a été décrite, allant des bactéries en forme d'étoile du genre Stella2,3 aux fructifications multicellulaires caractéristiques de l'ordre des Myxobacterales4,5. La morphologie est une caractéristique biologiquement importante, souvent hautement conservée et façonnée au fil du temps par des pressions sélectives résultant du mode de vie d'un organisme et du contexte environnemental6. En effet, la morphologie cellulaire joue un rôle important dans la motilité, l’acquisition de nutriments, la division cellulaire et les interactions avec d’autres cellules, y compris les symbioses avec les hôtes, qui sont toutes de puissants déterminants de la survie7. En tant que telles, les études morphologiques et structurelles offrent une voie intéressante pour mieux comprendre les formes de vie microbiennes et les mécanismes par lesquels les espèces fonctionnent et affectent leur environnement. De plus, la caractérisation des structures et des fonctions de la diversité des microbes dans les branches inexplorées de l’arbre de vie offre l’opportunité d’élargir notre compréhension de l’évolution et pourrait déboucher sur une myriade d’applications en biotechnologie et en médecine, illustrées par le développement de l’optogénétique8 et de CRISPR- édition génétique basée sur9.

La génomique constitue un outil puissant pour décrire le monde microbien. Ces dernières années, les analyses métagénomiques et génomiques unicellulaires ont considérablement augmenté le nombre de lignées microbiennes connues au niveau du phylum, d'un facteur de près de quatre dans le domaine bactérien10,11,12,13. Le séquençage des génomes d'organismes nouvellement découverts a conduit à la découverte de nouveaux systèmes fonctionnels, types de variantes protéiques et modes de vie11,14,15,16,17, illustrant la corrélation entre la diversité phylogénétique et le potentiel fonctionnel18. Cependant, l’applicabilité de telles approches est principalement limitée aux protéines et aux systèmes de régulation homologues à ceux d’organismes bien caractérisés ; la prédiction de phénotypes et de fonctions véritablement nouveaux et/ou dont la base génétique est inconnue nécessite généralement des connaissances complémentaires. Étant donné la réticence de la plupart des espèces microbiennes sur Terre à la culture en laboratoire (en 2016, 72 % des lignées approximativement au niveau du phylum manquaient de représentants cultivés)19, les méthodes qui ne nécessitent pas d'isolats cultivés, comme la microscopie, offrent une voie complémentaire intéressante en pour étudier de nouvelles propriétés morphologiques et fonctionnelles de lignées non cultivées. Par exemple, les progrès récents en microscopie électronique cryogénique (cryoEM) et en tomographie (cryoET) ont permis l’imagerie tridimensionnelle (3D) de cellules bactériennes intactes à une résolution de quelques nanomètres20, conduisant à des avancées importantes dans la découverte et la caractérisation de nouveaux microbiens. structures21,22. À l’heure actuelle, nos connaissances en biologie cellulaire se limitent largement à l’observation et à l’expérimentation de bactéries pouvant être cultivées. Il existe donc un biais important dans notre compréhension en faveur des organismes propices à la croissance en laboratoire. L’utilisation de la microscopie et de techniques non basées sur le séquençage pour étudier « la majorité inculte » sera essentielle pour caractériser toute la diversité des modes de vie bactériens qui ont évolué, en particulier les efforts visant à caractériser les bactéries dans des environnements relativement peu étudiés, tels que la cavité buccale du grand nez. les dauphins (Tursiops truncatus), qui hébergent une riche collection de nouveaux microbes et un potentiel fonctionnel16,23.

0% and <1%, red: 0%. The negative-control panel (Neg) presents the same information for each of the samples that did not appear to contain RBS-As. Criteria for gauging the likelihood of a bin deriving from the RBS-As are shown: (Genomics) Was the bin ever present in negative controls (green = no, yellow = yes but never ≥1% relative abundance, orange = yes but never ≥5%, red = yes and at least once ≥5%)? (Gram stain) Are members of this taxonomic group known to be Gram-negative, like the RBSs? (16S 75%+) Of ASVs detected in >75% of samples that underwent 16S rRNA gene amplicon sequencing and were visually confirmed to contain >10 RBS-As (n = 13), was an ASV of this taxonomic identity? Numbers in boxes indicate the number of samples in which this ASV was present. For recovered bins detected only to the level of class Gammaproteobacteria, a large and diverse group, this criterion is marked in yellow and ASV counts are not shown. (FISH) Based on FISH results, which bins are supported as potential candidates for the RBS-As? A cross (†) denotes that members of the phylum Gracilibacteria are inferred not to be Gram-negative from genomic studies (although they are not necessarily Gram-positive)92. The highest likelihood candidates are green for all three criteria./p>

500–600 nm thick), low signal-to-noise ratio of the tomograms, and limiting characteristics of the features in question, such as the variable curvature of the regions with stretches of continuous periodic surface covering. Successful subtomogram averaging typically relies on averaging identical structures, for example, repeated copies of a macromolecular complex, such as ribosomes in the same functional state. One can compensate for structural variability in the form of conformational and compositional heterogeneity with large datasets composed of thousands of subtomograms in combination with advanced classification methods. However, in our datasets, both the pilus-like appendages (Fig. 7a–c) and the S-layer-like surface feature (Fig. 7a, d, e) were structurally heterogenous and sparsely distributed in the RBS-As (e.g., the S-layer-like surface feature is not continuous along the entire membrane of the RBS-As, and in the stretches where it is, it exhibits differential curvature) and thus were observed only in a fraction of our tomograms./p>

3% gaps or rows with <50% sequence were removed. rpS3 protein sequences were aligned using Clustal Omega85,86 v. 1.2.4 and columns containing >5% gaps or rows with <50% sequence were removed. Both phylogenies were inferred using PhyML87 v. 3.1 with 1000 bootstrap replicates, with model selection performed using smart model selection88 (GTR+R for the 16S rRNA gene and Q.yeast+G+I for the rpS3 protein). Trees were visualized using iTOL89 v. 6./p>