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소식

May 24, 2023

바닷물 속 분자수소는 다양한 해양박테리아의 성장을 지원합니다.

자연 미생물학 8권, 581~595페이지(2023)이 기사 인용

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측정항목 세부정보

분자 수소(H2)는 해양 시스템에서 풍부하고 쉽게 접근할 수 있는 에너지원이지만 해양 미생물 군집이 이 가스를 소비하는지 여부는 아직 알려지지 않았습니다. 여기서 우리는 해양 박테리아가 성장을 지원하기 위해 H2를 소비한다는 것을 보여주기 위해 일련의 접근 방식을 사용합니다. H2 흡수 수소화효소에 대한 유전자는 전 세계 해양 메타게놈에서 널리 퍼져 있으며 메타전사체에서 높게 발현되며 8개의 박테리아 문에서 발견됩니다. H2 산화 용량은 깊이에 따라 증가하고 산소 농도에 따라 감소합니다. 이는 H2가 일차 생산이 낮은 환경에서 중요하다는 것을 시사합니다. 열대, 온대, 아남극 해역과 무균 배양에 대한 생지화학적 측정은 해양 미생물이 환경적으로 적절한 농도로 공급된 H2를 소비하여 낮은 에너지 요구량으로 박테리아의 성장을 지원할 수 있는 충분한 세포 특이적 힘을 생성한다는 것을 보여줍니다. 반대로, 우리의 결과는 일산화탄소(CO)의 산화가 주로 생존을 지원한다는 것을 나타냅니다. 전체적으로 H2는 해양 박테리아의 주목할만한 에너지원이며 해양 생태학과 생지화학에 영향을 미칠 수 있습니다.

지난 10년 동안 미량가스는 육상 생태계에서 호기성 박테리아의 성장과 생존을 지원하는 주요 에너지원으로 등장했습니다. 두 가지 미량 가스인 분자 수소(H2)와 일산화탄소(CO)는 편재성, 확산성 및 에너지 수율을 고려할 때 특히 신뢰할 수 있는 기질입니다1. 박테리아는 그룹 1 및 2 [NiFe]-수소효소를 사용하고 호기성 호흡 사슬에 연결된 형태 I 일산화탄소 탈수소효소를 사용하여 대기 농도 이하를 포함하여 이러한 가스를 산화합니다2,3,4,5,6. 미량 가스 산화를 통해 다양한 유기종속영양 박테리아가 선호하는 유기 성장 기질7,8의 장기간 기아 상태에서 생존할 수 있습니다. 또한, 다양한 미생물은 미량 가스를 다른 유기 또는 무기 에너지원과 함께 산화시켜 혼합영양적으로 성장할 수 있습니다7,9,10. 지금까지 8개의 서로 다른 문의 박테리아는 주변 수준에서 H2와 CO를 소비하는 것으로 실험적으로 나타났으며, 이 과정의 결정 요인을 암호화하는 수많은 다른 박테리아가 있습니다6,11. 생태계 규모에서 토양 생태계의 대부분의 박테리아는 미량 가스 산화를 위한 유전자를 보유하고 있으며 세포별 미량 가스 산화 속도는 이론적으로 생존을 유지하기에 충분합니다12,13. 그러나 이러한 연구의 대부분은 토양 환경이나 분리에 초점을 두었기 때문에 미량 가스 산화의 더 넓은 의미는 아직 탐구되지 않은 상태로 남아 있습니다.

미량 가스는 대부분의 토양과 달리 일반적으로 대기에 비해 높은 농도로 이용 가능하므로 해양 박테리아의 중요한 에너지원이 될 수 있습니다1. 세계 해양의 표층은 일반적으로 대기에 비해 각각 2~5배(최대 15배) 및 20~200배(최대 2,000배) H2와 CO로 과포화되어 있습니다14. 15,16,17. 결과적으로 해양은 이러한 가스의 순 대기 배출에 기여합니다18,19. CO는 주로 용해된 유기물의 광화학적 산화를 통해 생성되는 반면, H2는 주로 시아노박테리아의 질소 고정에 의해 생성됩니다. 저산소 퇴적물에서 발효하는 동안에도 고농도의 H2가 생성되며, 이러한 고농도는 특히 연안 해역에서 상부 수주로 확산될 수 있습니다22. 해결되지 않은 이유로 이러한 가스의 분포는 위도에 따라 달라지며 반대 경향을 나타냅니다. 극지방 해역에서는 용해된 CO가 매우 과포화되어 있는 반면, H2는 종종 불포화 상태입니다23,24,25,26,27,28. 이러한 변화는 아마도 다양한 기후에서의 미량 가스 생산 및 소비의 상대적 비율의 차이를 반영합니다.

해양 미생물 군집은 오랫동안 CO를 소비하는 것으로 알려져 있었지만 H2를 사용하는 능력은 체계적으로 평가되지 않았습니다. 해양 표층수에 있는 박테리아 세포의 약 4분의 1은 표층수에서 CO 탈수소효소를 암호화하며 이는 전 세계적으로 풍부한 Rhodobacteraceae과(이전에는 해양 Roseobacter 계통으로 알려짐)6,30,31,32,33를 포함하여 광범위한 분류군에 걸쳐 있습니다. 토양 공동체에 대한 관찰을 바탕으로 CO 산화는 잠재적으로 유기 탄소 결핍 기간 동안 해양 박테리아의 장기 생존을 향상시킵니다6. 일관되게 배양 기반 연구에 따르면 CO는 해양 분리균의 성장에 영향을 미치지 않지만 기아 동안 관련 효소의 생산이 강력하게 상향 조절됩니다34,35,36,37. H2의 호기성 및 혐기성 산화는 저서 및 열수 분출공 군집에서 광범위하게 설명되었지만38,39,40,41,42 지금까지 원양 박테리아 군집이 이 가스를 사용할 수 있는지 여부에 대한 연구는 없습니다. 여러 조사에서 해수 샘플 및 분리물에서 잠재적인 H2 산화 수소화효소가 발견되었습니다6,11,40,43. 시아노박테리아는 Trichodesmium과 같은 해양 분리물을 포함하여 H2를 산화시키는 것으로 잘 보고되어 있지만, 이 과정은 질소 분해 효소 반응에 의해 생성된 H2의 내인성 재활용으로 제한되는 것으로 생각됩니다.

90% completeness, <5% contamination86) and 89 medium-quality (>50% completeness, <10% contamination86) MAGs. Taxonomy was assigned to each MAG with GTDB-Tk v1.6.0 (ref. 87) (using GTDB release 202)88 and open reading frames were predicted from each MAG and additionally across all contigs (binned and unbinned) with Prodigal v2.6.3 (ref. 89). CoverM v0.6.1 (https://github.com/wwood/CoverM) ‘genome’ was used to calculate the relative abundance of each MAG in each sample (–min-read-aligned-percent 0.75,–min-read-percent-identity 0.95,–min-covered-fraction 0) and the mean read coverage per MAG across the dataset (-m mean,–min-covered-fraction 0)./p> |0.7|, Supplementary Fig. 10), one was excluded from the random forest models to avoid the division of variable importance across those features. These excluded variables were selected at random, unless they were highly correlated with depth (which was kept). Then, using imputed values where data were missing (function rfImpute()), a random forest model was generated for each gene above using the environmental variables marked in Supplementary Table 6 as predictors (importance = TRUE, ntree = 3,000), using the R package randomForest93. All combinations of the above genes and environmental variables were additionally correlated with Pearson's and Spearman's rank correlations, omitting missing values and adjusting all P values with the false discovery rate correction./p> 0.98). Hydrogenase expression data were then normalized to the housekeeping gene in exponential phase. All biological triplicate samples, standards and negative controls were run in technical duplicate. A Student's t-test in GraphPad Prism 9 was used to compare hucL expression levels between exponential and stationary phases./p>

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