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티베트 돼지의 극한 환경 적응에 대한 장내 미생물군집 특징
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티베트 돼지의 극한 환경 적응에 대한 장내 미생물군집 특징

May 19, 2023

npj Biofilms and Microbiome 9권, 기사 번호: 27(2023) 이 기사 인용

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티베트 돼지(TP)는 자체 게놈 신호와 관련된 티베트 고원의 극한 환경에 적응할 수 있지만 숙주 적응에서 장내 미생물의 역할에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 여기서 우리는 1050종 수준의 게놈 저장소에 클러스터링된 고지대 및 저고도 포로 돼지(중국에서 87개(CP) 및 유럽에서 200개(EP))에 살고 있는 TP(n = 65)로부터 8210개의 메타게놈 조립 게놈을 재구성했습니다. (SGB)는 95% 평균 뉴클레오티드 동일성의 임계값입니다. SGB의 73.47%는 새로운 종을 나타냅니다. 1,048개의 SGB를 기반으로 한 장내 미생물 군집 구조 분석에서는 TP가 저고도 사육 돼지와 크게 다른 것으로 나타났습니다. TP 관련 SGB는 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스, 키틴 및 펙틴을 포함한 여러 복잡한 다당류를 소화할 수 있습니다. 특히, 우리는 TP가 단쇄 및 중쇄 지방산(아세트산, 부타노에이트 및 프로파노에이트, 옥탄산, 데칸산 및 도데칸산)의 생산에 관여하는 피브로박테로타(Fibrobacterota) 및 엘루시미크로비아(Elusimicrobia) 문의 가장 일반적인 농축을 보여주었다는 것을 발견했습니다. 젖산, 20가지 필수 아미노산, 다양한 비타민 B(B1, B2, B3, B5, B7 및 B9) 및 보조 인자의 생합성에 관여합니다. 예기치 않게 Fibrobacterota는 아세트산, 알라닌, 히스티딘, 아르기닌, 트립토판, 세린, 트레오닌, 발린, B2, B5, B9, 헴 및 테트라하이드로폴레이트의 합성을 포함하여 강력한 대사 능력만을 나타냈습니다. 이러한 대사 산물은 에너지 수확 및 저산소증 및 자외선에 대한 저항과 같은 고지대에 대한 숙주 적응에 기여할 수 있습니다. 이 연구는 포유류의 고지대 적응에서 장내 미생물군집의 역할을 이해하는 데 대한 통찰력을 제공하고 동물 건강을 개선하기 위한 프로바이오틱스로서 일부 잠재적인 미생물을 발견합니다.

티베트돼지(Sus scrofa Domesticus)는 칭짱-티베트 고원이 원산지인 토종 품종으로 저산소증, 극심한 추위, 강렬한 자외선(UVR), 식량 부족 등 장기간 고지대 가혹한 환경에서도 생존할 수 있습니다1, 2,3. 따라서 티베트 돼지의 고지대 적응 메커니즘을 이해하는 것은 스트레스 저항과 관련된 새로운 유전적 구성 요소를 발견하는 데 매우 중요합니다. 게놈 분석을 통해 티베트 멧돼지의 양성 선택에서 UVR에 대한 게놈 안정성 유지 및 저산소 상태에서의 분자 적응과 같은 고지대 적응과 관련된 268개의 유전자가 발견되었습니다4. 보다 구체적으로, 이 연구에서는 헤모글로빈 합성을 돕고 산소 결합을 향상시키는 3개의 비타민 B6 결합 유전자(ALB, SPTLC2 및 GLDC)와 4개의 저산소증 관련 유전자(ALB, ECE1, GNG2 및 PIK3C2G)를 확인했습니다. 추가 연구에서는 폐혈관 긴장도 및 헤모글로빈 농도의 표현형 변화와 관련된 PLA2G12A 및 EPAS1 유전자의 유전적 돌연변이가 발견되었습니다5. 최근 추가 연구에서는 영양 대사6,7, 에너지 조절8,9 및 숙주 건강 유지를 위한 면역체계 개발에서 장내 미생물군이 수행하는 필수적인 역할로 인해 티베트 돼지의 고지대 적응에 대한 장내 미생물군집 특징에 주목했습니다10,11. 예를 들어, 16S 리보솜 메타 분석에서는 저고도 돼지와 비교하여 티베트 돼지에서 가장 풍부한 세 가지 장내 세균인 Acinetobacter, Pseudomonas 및 Sphingobacterium이 밝혀졌습니다12. 고지대 티베트 돼지의 배설물 샘플 12개에 대한 대사체학 분석에서는 프로판산과 옥타데칸산의 생산이 크게 향상되었으며 이 두 대사산물과 관련된 유전자도 상향 조절된 것으로 나타났습니다12. 간단히 말해서, 이러한 발견은 고지대 환경이 티베트 돼지의 독특한 장내 미생물군집과 기능적 다양성을 형성했음을 나타냅니다. 그러나 이전 연구에서 작은 표본 크기와 낮은 메타게놈 시퀀싱 깊이의 한계로 인해 티베트 돼지의 장내 미생물의 다양성과 기능적 환경 및 숙주 고지대 적응에 대한 특징에 대해서는 불분명한 상태로 남아 있습니다.

75% and contamination <10%22,23 (see "Methods"; Fig. 1A). In total, 3807 of these MAGs were high-quality genomes with >90% completeness with <5% contamination (Fig. 1B). After de-replication at an average nucleotide identity (ANI) threshold of 95%24, 1050 SGBs were identified for further analysis (see "Methods"). We used at least 40% genome coverage to determine the presence of SGBs in each sample, and 1048 representative SGBs were finally obtained, of which 623 SGBs (59.45%) were high-quality genomes (>90% completeness and <5% contamination) (Supplementary Table 2). Each SGB was supported by an average of 7.8 MAGs and 57.25% of SGBs contained at least two MAGs (Supplementary Table 2). We used the genome taxonomy database toolkit (GTDB-Tk)25 to perform taxonomic assignment of the SGBs (see "Methods)". The results showed they were classified into 20 bacterial phyla and one archaea phylum, 90.74% of SGBs were assigned to known genera, and 73.47% of SGBs were unclassified species (named uSGBs) (Fig. 1C). Besides, 45.04% of 1048 SGBs were assigned into Firmicutes A, 25.86% to Bacteroidetes, 6.97% to Firmicutes, and 5.63% to Proteobacteria (Supplementary Table 3). The prevalence and classification of SGBs in TPs, EPs and CPs were shown in Fig. 1D, indicating the differences of microbial community at phylum-level between three groups. Additionally, functional gene profiles of 1048 SGBs were predicted using MetaGeneMark (v.3.38)26 (see "Methods"). All gene annotations were performed by using the Carbohydrate-active enzymes (CAZymes)27 and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Orthology (KO)28 databases (see "Methods")./p>50% completeness and <5% contamination) and 2673 SGBs (ANI ≥ 95%) from gut microbiome dataset from 500 Chinese pigs. To explore the uniqueness of our identified SGBs, we integrated our 8210 MAGs with Chen's dataset and kept the MAGs with >75% completeness and <5% contamination for the identification of SGBs at the threshold of ANI ≥ 95%. A total of 2266 SGBs were finally obtained. 1248 (55.08%) of them were unique to Chen's study, 519 (22.90%) to this study and 499 (22.02%) were overlapped (Supplementary Fig. 1). This finding indicates that ongoing efforts are needed for understanding the pig gut microbial diversity./p> 0.05), and the colors indicate enriched groups./p> 90% completeness and < 5% contamination (Supplementary Table 2). Hence, we performed KO annotation and enrichment analysis of KEGG pathways to decipher their functional potential. The results showed that there were 38 KEGG pathways significantly enriched in the SGBs of Fibrobacterota and 39 pathways in the SGBs of Elusimicrobia, respectively (Supplementary Table 6, Fisher's test, p < 0.05, FDR corrected). Overall, the two phyla bacteria exhibited different metabolic characteristics, even though the most enriched ten pathways in them both included translation, replication and repair, signal transduction and energy metabolism (Fig. 4, Fisher's test, p < 0.001). Fibrobacterota was particularly involved in the metabolism of cofactors and vitamins, as well as amino acid metabolism, and Elusimicrobia mostly participated in glycan biosynthesis and metabolism, as well as carbohydrate metabolism. Additionally, enriched pathways involved in amino acid metabolism were distinct between Fibrobacterota and Elusimicrobia (Fig. 4 and Supplementary Table 6, Fisher's test, p < 0.05, FDR corrected). For example, Fibrobacterota was significantly enriched in the pathways of valine, leucine and isoleucine biosynthesis (Fisher's test, p = 0.002), alanine, aspartate and glutamate metabolism (Fisher's test, p = 0.010), arginine biosynthesis (Fisher's test, p = 0.014), phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis (Fisher's test, p = 0.023), lysine biosynthesis (Fisher's test, p = 0.025), histidine metabolism (Fisher's test, p = 0.025), cysteine and methionine metabolism (Fisher's test, p = 0.032). Elusimicrobia preferred to lysine biosynthesis (Fisher's test, p = 0.0174), and glycine, serine and threonine metabolism (Fisher's test, p = 0.0277)./p> 500 bp were aligned to reads using BWA(v.0.7.12)57. The coverage and depth of contigs were then computed by using Samtools (v.1.9)58 and Bedtools (v.2.27.1)59. We performed MetaBAT260 to bin the assembled contigs into putative genomes (MAGs) within each sample based on tetranucleotide frequency and abundance(or average depth) of contigs. Subsequently, CheckM (v.1.0.7)61 was used to estimate the completeness and contamination of MAGs by lineage-specific markers genes and default parameters. Generally, recovered MAGs with completeness >50% and contamination < 10% were considered medium or high-quality62,63,64, but we set up a more strict threshold for medium quality as completeness > 75% and contamination < 10%22,23. The MAGs with completeness > 75% and contamination < 10% were retained for further refinement and validation. We used RefineM (v.0.0.14)22 to filter the bins with divergent genomic properties, with incongruent taxonomic classification and with incongruent 16 S rRNA genes using default parameters. CheckM (v.1.0.7) was re-run to assess the genome quality of the retained MAGs. 8210 high-medium quality MAGs (completeness 75% and contamination 10%) were obtained. Then, those MAGs were clustered into species-level genomes using dRep (v.2.6.2)65 with default parameters of Mash66 and ANIs67 (at the threshold of 95%). The genomes with maximum genome quality score (completeness-5X contamination + 0.5logN50) in each cluster were selected as representative SGBs. SGBs with coverage greater than 40% in a sample were determined to be present in this sample. So a total of 1048 representative SGBs in pig gut were finally reconstructed in this study (Supplementary Table 2)./p>