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Jun 12, 2023

Eine vergleichende Studie zeigt die relative Bedeutung von prokaryotischen und eukaryotischen Protonenpumpen-Rhodopsinen in einem subtropischen Randmeer

ISME Communications Band 3, Artikelnummer: 79 (2023) Diesen Artikel zitieren 262 Zugriff auf 4 altmetrische Metrikdetails Protonenpumpen-Rhodopsin (PPR) in Meeresmikroben kann Sonnenenergie umwandeln

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Protonenpumpen-Rhodopsin (PPR) in Meeresmikroben kann Sonnenenergie in bioverfügbare chemische Energie umwandeln. Während bakterielle PPR ausführlich untersucht wurden, sind Gegenstücke in Mikroeukaryoten weniger erforscht und die relative Bedeutung der beiden Gruppen ist kaum bekannt. Hier haben wir Metatranskriptome ganzer Assemblagen sequenziert und die Diversität und Expressionsdynamik von PPR in mikrobiellen Eukaryoten und Prokaryoten auf einem Festlandsockel und an einem Hangstandort im nördlichen Südchinesischen Meer untersucht. Die Daten zeigten, dass der gesamte PPR-Transkriptpool von Proteorhodopsinen und Xanthorhodopsinen dominiert wurde, gefolgt von Bakteriorhodopsin-ähnlichen Proteinen, die sowohl hinsichtlich der Anzahl als auch der Expressionsniveaus der PPR-Unigene überwiegend von Prokaryoten beigesteuert wurden, obwohl an der Kontinentalhangstation Mikroeukaryoten und Prokaryoten in ähnlicher Weise zum Transkript beitrugen Fülle. Darüber hinaus werden eukaryotische PPRs hauptsächlich von Dinoflagellaten beigesteuert und zeigten eine signifikante Korrelation mit den Nährstoffkonzentrationen. Grünes Licht absorbierende PPRs waren hauptsächlich in >3 μm großen Organismen (einschließlich Mikroeukaryoten und den damit verbundenen Bakterien) verbreitet, insbesondere in der Oberflächenschicht an der Regalstation, während blaues Licht absorbierende PPRs in beiden Studien in den <3 μm (hauptsächlich bakteriellen) Gemeinschaften dominierten Standorte, insbesondere in tieferen Schichten an der Hangstation. Unsere Studie stellt einen vergleichenden PPR-Genotyp und eine PPR-Expressionslandschaft für Prokaryoten und Eukaryoten in einem subtropischen Randmeer dar, was auf die Rolle von PPR bei der Nischendifferenzierung und -anpassung unter Meeresmikroben schließen lässt.

Rhodopsine sind mittlerweile in allen drei Lebensbereichen bekannt. Am bekanntesten ist das sensorische Rhodopsin für das Sehen im Tierauge. Funktionell vielfältigere Rhodopsine kommen in mikrobiellen Organismen vor (mikrobielle Rhodopsine) [1]. Die ersten Entdeckungen mikrobieller Rhodopsine gehen auf die 1970er Jahre zurück, als Rhodopsine in Halobacterium halobium als Protonen- oder Chloridpumpen charakterisiert wurden [2,3,4]. Nach einer zwei Jahrzehnte währenden Ruhephase wurde das Interesse an mikrobiellen Rhodopsinen durch die Entdeckung von Protonenpumpen-Rhodopsinen (PPRs), einer Unterfamilie mikrobieller Rhodopsine, in der SAR86-Gruppe [5] und vielen anderen Bakterien im Oberflächenozean neu entfacht. PPRs pumpen Protonen aus dem Zytoplasma extrazellulär heraus und erzeugen einen Protonengradienten, der die Kraft hat, die ATP-Produktion anzutreiben [6]. Es wurde weithin berichtet, dass diese Photoenergie einfangenden Rhodopsine in 48 % der kleinen Partikel (<0,8 μm) in der photischen Zone des Ozeans vorkommen [7, 8] oder in 13–70 % der an der Meeresoberfläche lebenden Bakterien [9, 10]. . Es ist mittlerweile bekannt, dass sie weltweit reichlich verbreitet sind, vom aquatischen System (einschließlich Meeres- und Süßwassersystemen) bis zu edaphischen Systemen [11], von den Tropen [12] bis zu den Polarregionen [13, 14] und taxonomisch vom Riesengebiet Viren und eubakterielle Organismen [2, 14,15,16] bis hin zu eukaryotischen Mikroben [17, 18].

Bei den meisten der bisher dokumentierten mikrobiellen Protonenpumpen-Rhodopsine handelt es sich um nach außen gerichtete Protonenpumpen, deren Aufgabe es ist, ATP in den Zellen zu produzieren, obwohl auch über nach innen gerichtete Protonenpumpen-Rhodopsine (dh Xenorhodopsine und Schizorhodopsine) berichtet wurde [19,20,21]. Aus diesem Grund und der Kürze halber wird im Folgenden der Begriff „PPRs“ verwendet, um mikrobielle Rhodopsine zu beschreiben, bei denen festgestellt wurde, dass sie Rhodopsine nach außen gerichteter Protonenpumpe sind, auf die sich die vorliegende Studie konzentriert. Zu den bisher gefundenen PPRs gehören Proteorhodopsine (PRs) [22,23,24], Bakteriorhodopsine (BRs) [25], ]. Wie oben erwähnt, können PPRs das Membranpotential hyperpolarisieren, wodurch ATP zum Nutzen der PPR-haltigen Mikroorganismen synthetisiert werden könnte [30]. Allerdings ist die ökologische Rolle der verschiedenen PPRs nicht völlig klar, auch wenn Studien allgemein gezeigt haben, dass sie das Wachstum oder Überleben ihrer Trägermikroben in nährstoffarmen Umgebungen fördern [24, 31]. Bei Dinoflagellaten können PPRs Energie liefern, um das Wachstum unter nahrungs- oder nährstoff- oder lichtlimitierten Bedingungen zu unterstützen [32, 33]. Bei Kieselalgen sind PPRs an der Bewältigung von Eisenmangel beteiligt [18].

Die relative Bedeutung von prokaryotischen PPRs und eukaryotischen PPRs im Ozean ist kaum bekannt, sowohl im Hinblick auf den Beitrag jeder Gruppe zur Gesamtvielfalt als auch auf die Gesamtexpression (potenzielle Aktivität) von PPRs. Nur eine begrenzte Anzahl von Studien hat exprimierte PPRs von Mikroeukaryoten in der natürlichen Meeresumwelt dokumentiert, die sich hauptsächlich auf Dinoflagellaten [17], Kieselalgen [18] und andere mikrobielle Eukaryoten [13] konzentrierten. Dank der zunehmenden Zugänglichkeit der Hochdurchsatzsequenzierung haben metatranskriptomische Studien an Dinoflagellatenblüten eine große Diversität und hohe Expression von PPRs in der Blütenart Prorocentrum shikokuense (ehemals Prorocentrum donghaiense) ergeben, was darauf hindeutet, dass PPRs möglicherweise dazu dienen, die Blüten bei schwachem Licht oder Phosphor anzutreiben nährstoffarme Umgebungen [34, 35]. Die unterschiedliche Verteilung von PPR zwischen Eukaryoten und Prokaryoten und die relativen Expressionsniveaus von prokaryotischen und eukaryotischen PPRs sind jedoch noch wenig erforscht. In einer kürzlich durchgeführten Studie wurde die Netzhautkonzentration als Indikator für die PPR-Häufigkeit in einem Mittelmeer-Atlantik-Transekt gemessen und festgestellt, dass die mikrobiellen PPRs dort hauptsächlich von Bakterien verursacht wurden; Sie schätzten, dass prokaryotische PPRs genauso viel Lichtenergie absorbieren könnten wie Chlorophyll-a-basierte Phototrophie, ausreichend, um den bakteriellen Grundstoffwechsel in den oligotrophen Meeren aufrechtzuerhalten [36].

Darüber hinaus ist bekannt, dass Punktmutationen die Absorptionsmaxima in PPRs verändern. Daher absorbieren einige PPRs (dh Proteorhodopsine, PRs) grünes Licht (GPRs, λmax = 525 nm) und andere absorbieren blaues Licht (BPRs, λmax = 490 nm) [37, 38]. Die spektrale Abstimmung von PPRs von blauem zu grünem Licht ist auf die Substitution eines Aminosäurerests in der Netzhauttasche zurückzuführen. An Position 105 des typischen PPR handelt es sich im GPR um Methionin oder Leucin, im BPR jedoch um das polare Glutamin [24, 39, 40]. Eine neue Studie ergab, dass in den beiden PRs mit den Namen ISR34 und ISR36 neben Position 105 Cys189 ein wichtiger Rest ist, der die spektrale Abstimmung steuert [41]. Wie diese beiden Arten von PPRs räumlich und taxonomisch im Ozean verteilt sind, ist nicht genau geklärt.

Diese Studie schließt die oben genannten Forschungslücken mithilfe der Metatranskriptomsequenzierung. Die Daten wurden verwendet, um die Diversität und relative Expressionsniveaus von PPRs sowohl in Prokaryoten als auch in Eukaryoten im nördlichen Südchinesischen Meer (NSCS), einem subtropischen Randmeer, zu analysieren.

Meerwasserproben wurden an zwei Standorten gesammelt, der Festlandsockelstation (C6, 117,46° E, 22,13° N) und der Kontinentalhangstation (C9, 117,99° E, 21,69° N) (Abb. S1) der Taiwanstraße an Bord der Forschungsschiff Yanping II vom 6. bis 12. August 2016. Proben wurden an der Oberfläche (SUR), der tiefen Chlorophyllmaximumschicht (DCM) und am Boden der photischen Zone (BOT) mit Seabird CTD (Leitfähigkeit-Temperatur-Tiefen-Profiler) gesammelt. Rosette bestückt mit 12-Liter-Niskin-Flaschen. Für jede Probe wurden 20–60 Liter Meerwasser (Einzelheiten in Ergänzung 2) durch 200 μm vorgefiltert, um große Organismen zu entfernen, und dann seriell auf eine Polycarbonatmembran mit 3 μm und 0,22 μm Porengröße und 142 mm Durchmesser gefiltert ( Merck Millipore, MA, USA). Die Filter wurden sofort in ein 2-ml-Röhrchen (KIRGEN, Shanghai, China) überführt, das mit TRIzol-Reagenspuffer getaucht war, und während der Kreuzfahrt in flüssigem Stickstoff gelagert und dann bis zur RNA-Extraktion bei –80 ° C im Labor gelagert. Bei jeder Probenahme wurden zwei Wiederholungsproben entnommen. Insgesamt wurden 20 Proben für die Transkriptomanalyse gesammelt. Zwanzig Proben für die Analyse des 16 S- und 18 S-rRNA-Gens (rDNA SSU) wurden auf die gleiche Weise wie RNA-Proben gesammelt, jedoch vor der Lagerung bei –80 ° C in DNA-Lysepuffer eingetaucht. Über die Analyse der DNA-Proben zur Charakterisierung der mikrobiellen Gemeinschaftsstrukturen wurde an anderer Stelle berichtet (42, 43).

Bakterien in der kleinen Fraktion (0,22–3 μm) gelten als freilebend, während Bakterien in der großen Fraktion (3–200 μm) als partikelassoziiert gelten. Obwohl wir die Möglichkeit nicht ausschließen konnten, dass einige frei lebende Bakterien in der großen Fraktion zurückgehalten werden könnten, wenn die Membran durch angesammelte Biomasse verstopft war, halten wir es für unwahrscheinlich, dass diese „zufälligen“ Bakterien gegenüber den authentischen partikelassoziierten Bakterien dominieren würden , insbesondere weil die Biomasse in den ozeanischen Stationen im Allgemeinen gering war. Temperatur, Salzgehalt und Trübung wurden bei jeder Probenahme mit CTD (SBE 17plus V2, Sea-Bird Scientific, Bellevue, WA, USA) gemessen. Die Konzentrationen von gelöstem anorganischem Stickstoff (DIN) (Nitrat und Nitrit), Silikat und Phosphat wurden mit einem Technicon AA3 Auto-Analyzer (Bran-Lube, Norderstedt, Deutschland) gemessen und alle Messungen wurden an dreifachen Proben durchgeführt.

Die RNA wurde aus den Feldproben gemäß unserem zuvor veröffentlichten Protokoll [34] extrahiert, das das TRIzol-Verfahren mit der Zymo-RNA-Reinigungssäule kombiniert und eine FastPrep-24-Perlenmühle (MP Biomedicals, Solon, USA) mit 0,5 mm und 0,1 mm Durchmesser enthält Zirkonoxid-/Silikatkügelchen (Biospec, Shanghai, China), um die Zellen vollständig aufzubrechen. Die Reinheit und Menge der RNA wurde mit NanoDrop 2000 (Thermo Scientific, Waltham, MA, USA) und Agilent 2100 Bioanalyzer (Agilent Technologies, Palo Alto, CA, USA) bewertet. Die RNA-Proben mit einer RNA-Integritätszahl (RIN) ≥ 6,0 wurden für die RNA-Seq-Sequenzierung verwendet (BGI, Shanghai, China). Ribosomale RNA jeder Probe (1 μg RNA) wurde mit einem Ribo-Zero™ rRNA Removal Kit (Mensch/Maus/Ratte), Ribo-Zero™ rRNA Removal Kit (Pflanzenblatt) und Ribo-Zero™ rRNA Removal Kit (Bakterien) entfernt ) (Illumina, San Diego, CA, USA). Die Verwendung der rRNA-Entfernung anstelle der Oligo(dT)-basierten mRNA-Anreicherung ergab mRNAs sowohl von Prokaryoten als auch von Eukaryoten. Die gereinigte mRNA wurde dann mit Elute, Prime, Fragment Mix fragmentiert. Erststrang-cDNA wurde unter Verwendung des First Strand Master Mix und der Super Script II Reverse Transkriptase (Invitrogen, CA, USA) synthetisiert. Nach der Reinigung des Produkts (Agencourt RNA Clean XP Beads, AGENCOURT; Beckman Coulter Genomics, Danvers, MA, USA) wurde die Zweitstrang-cDNA durch Zugabe von Second Strand Master Mix und dATP, dGTP, dCTP, dUTP-Mix synthetisiert. Die doppelsträngige cDNA wurde durch Reinigung, Endreparatur und Adapterligation verarbeitet. Fragmente mit einer Größe von etwa 400 bp (Einfügungsgröße etwa 250 bp) wurden auf dem Illumina HiSeq 4000-Instrument (Illumina, San Diego, CA, USA) ausgewählt und sequenziert. Schließlich ergab die Illumina-Hochdurchsatzsequenzierung aller Proben insgesamt 881 GB Rohdaten.

Nach dem Trimmen der Adapter aus Rohlesevorgängen wurden Sequenzen mit >5 % mehrdeutiger Basen (N) und Lesevorgängen geringer Qualität (>20 % Basen mit Qualitätswert < 20) entfernt, um mit Soapnuke (Version 1.5.6) saubere Lesevorgänge zu erhalten. Für die verbleibenden sauberen Lesevorgänge wurde eine De-novo-Assemblierung mit Trinity durchgeführt, anschließend wurde Tgicl verwendet, um Transkripte zu Unigenen mit einer Identität von mindestens 95 % zwischen den Contigs zu gruppieren (44). Die Unigene-Sätze aller Proben wurden zusammengeführt, um den endgültigen Unigene-Datensatz (Unigene) für die nachgelagerte Analyse zu generieren. Die Taxonomie wurde unter Verwendung von BLASTX auf Basis von NR und BLASTN auf Basis von Nucleotide Squence Database (NT) (Version 20180814) mit den folgenden Cutoff-Werten analysiert: E-Wert < 10–5 und Identität > 40 %. Der beste Treffer mit starkem e-Wert wurde dem Organismus zugeordnet, aus dem die mikrobielle Rhodopsinsequenz stammte. Die funktionale Annotation von SwissProt wurde mit Diamond BLASTX durchgeführt [45]. Bowtie2 [46] wurde verwendet, um saubere Lesevorgänge mit dem Unigene-Datensatz (als Referenz) abzugleichen, und dann wurde Salmon v0.9.1 [47] verwendet, um die Genexpressionsniveaus in jeder Probe zu berechnen. In der anschließenden Analyse haben wir Unigene eliminiert, deren TPM (Transkripte pro Kilobase des Exon-Modells pro Million zugeordneter Lesevorgänge) in allen 20 Proben weniger als 0,1 betrug.

Die phylogenetische Analyse wurde durchgeführt, um die Diversität und Klassifizierung von Rhodopsinen (PPRs und andere Arten von Rhodopsinen) zu bewerten. Wir haben aus unseren Metatranskriptomdaten die Sequenzen ausgewählt, die mindestens Transmembranhelices CF enthielten. Abgeleitete Proteinsequenzen und ausgewählte Referenzsequenzen aus der NCBI-Datenbank wurden mithilfe des Muskelmodells in MEGA X (48) abgeglichen (Ergänzungsdatei 3). Der Modelltest in MEGA X wurde verwendet, um das beste Modell der Aminosäureentwicklung zu finden. Der phylogenetische Baum wurde mithilfe der Maximum-Likelihood-Methode in MEGA Nach dem Export des Baums im Newick-Format wurde mit iTOL eine Farbmodifikation phylogenetischer Bäume hinzugefügt.

Große (3–200 µm) und kleine (0,2–3 µm) Größenfraktionsproben stammten aus denselben Wasserproben, obwohl sie getrennt sequenziert wurden. Um den Vergleich der prokaryotischen und eukaryotischen Beiträge zum Rhodopsin-mRNA-Pool in jeder Wasserprobe zu erleichtern, wurden die Daten der beiden Größenfraktionen nach Anpassung an das Volumen der Wasserprobe kombiniert. Wir multiplizierten die TPMs von prokaryotischen (Pro-TPM) oder eukaryotischen (Euk-TPM) Rhodopsinen in den kleinen und großen Fraktionen mit ihren jeweiligen Mengen an RNA, die jeweils aus den Größenfraktionsproben extrahiert wurden, addierten die beiden Produkte und dividierten dann die Summe durch die gesamte RNA-Masse, die aus beiden Größenfraktionen aus dem gleichen Volumen der Wasserprobe extrahiert wurde, d L) und die Rhodopsin-Beiträge eukaryontischer Mikroben = (Euk-TPMsmall * RNAsmall pro L + Euk-TPMlarge * RNAlarge pro L)/(RNAsmall pro L + RNAlarge pro L). Diese ermöglichen die Abschätzung des Beitrags prokaryotischer (Pro) oder eukaryotischer (Euk) Mikroben beider Größenfraktionen zum gesamten Rhodopsin-Transkriptpool jeder Planktongemeinschaft (Wasserprobe).

Wir berechneten paarweise Abstände zwischen Proben basierend auf der mikrobiellen Rhodopsin- oder PPR-Häufigkeitsmatrix (TPM), von prokaryotischen oder eukaryotischen Mikroben und der Matrix von Umweltfaktoren. Für die Korrelationsanalyse wurden folgende Umweltfaktoren ausgewählt: NO2- (µmol/L), PO43- (µmol/L), NO3-_NO2- (Nitrat plus Nitrit, µmol/L), SiO32- (µmol/L), Tiefe, Temperatur, Salzgehalt und N:P-Verhältnis. Diese Distanzmatrizen wurden mithilfe partieller Mantel-Korrelationen in R Studio über das vegane R-Softwarepaket berechnet.

Um die statistische Signifikanz der zwischen verschiedenen Probenahmestellen, Größenfraktionen oder Wassertiefen beobachteten Unterschiede zu bewerten, wurde die Varianzanalyse (ANOVA) mit dem IBM SPSS-Statistikpaket (Version: 18) durchgeführt. Bei allen in dieser Studie präsentierten Daten handelt es sich um Mittelwerte mit Standardabweichung, die aus den doppelten Proben in jeder Bedingung berechnet wurden. Die lineare Korrelation zwischen der PPR-Expression und der Häufigkeit der Quellmikroben basierte auf dem Pearson-Korrelationskoeffizienten.

Wie bereits erwähnt, wurde an anderer Stelle über mikrobielle Gemeinschaftsstrukturen basierend auf SSU (rDNA) berichtet [42, 43] und Daten sind verfügbar (BioProjektnummern PRJNA782430 und Zugangsnummer CNP0001483). Die Hochdurchsatzsequenzierung unserer RNA-Proben ergab 881 GB Rohdaten, was nach der Qualitätsverarbeitung zu insgesamt 792,7 GB sauberen Lesevorgängen führte. Diese Lesevorgänge wurden zu 4.499.414 Unigenen mit einem N50 von 372 bp und einer maximalen Länge von 71.092 bp zusammengesetzt. Nach der Zusammenstellung ergab die rechnerische Zusammenführung und Clusterung aller Rhodopsin-cDNA-Sequenzen aus unseren Metatranskriptomen 1.765 Rhodopsin-Unigene.

Um diese Sequenzen in das bestehende Rhodopsin-Klassifizierungsschema einzuordnen, haben wir einen phylogenetischen Baum erstellt, der abgeleitete Aminosäuresequenzen verwendet, die lang genug sind, um Helices CF (insgesamt 831 Unigene) einzuschließen, mit Referenzsequenzen von NCBI, um bestehende Rhodopsin-Gruppen darzustellen. Die Ergebnisse der phylogenetischen Analyse zeigten, dass der Cluster der Proteorhodopsine (PRs) die höchste Anzahl an Rhodopsin-Unigenes enthielt, gefolgt von Xanthorhodopsinen (XR und GR im Stammbaum) und Bakteriorhodopsin-ähnlichen Proteinen (einschließlich BR und SRI im Stammbaum) (Abb. 1). Bei fast allen davon handelt es sich um lichtgetriebene, nach außen gerichtete Protonenpumpen-Rhodopsine (d. h. ATP-produzierende Typen) oder der Kürze halber PPRs. Im phylogenetischen Baum fanden wir auch mehrere Unigene, die mit sensorischem Rhodopsin-I assoziiert sind, einem mikrobiellen Rhodopsin, das keine Protonenpumpe ist. Darüber hinaus existierten den SwissProt-Anmerkungsergebnissen zufolge auch andere Nicht-Protonenpumpen-Rhodopsin in den Metatranskriptomen, darunter Archaerhodopsin aus Halobacterium sp. und Halorubrum chaoviator, Cruxrhodopsin aus Haloarcula argentinensis, sensorisches Rhodopsin-II aus Haloarcula vallismortis und Octopus rhodopsin aus Enteroctopus dofleini. Allerdings zeigten diese vielen Klassifizierungstypen von Rhodopsin niedrige Expressionsniveaus (Tabelle 1).

Verschiedene Farben zeigen Rhodopsintypen, die durch rot markierte Referenzsequenzen dargestellt werden. Die Arten von Rhodopsin sind links medial dargestellt. Die Baumskala wird oben links angezeigt. Bootstrap wird unten links angezeigt. Die Zahl in den Kreisen gibt die Gesamtzahl der Rhodopsin-Unigene im Cluster an. Die Genbank-Zugangsnummern der Referenz-PRs, XRs und GRs lauten wie folgt: PRs (AAG10475.1, AAK30179.1, BAN14807.1, AAZ21446.1), XRs (AIN36550.1, ADY17811.1, ADY17809.1, ADY17808.1). , ABV22426.1, ABV22432.1, AAO14677.1, AEF32711.1, ABV22427.1, ADY17806.1, AJA37445.1, WP_011404249.1, AEP68177.1, AKG94905.1, GR (BAC88139.1).

Der taxonomische Ursprung der in den Proben nachgewiesenen mikrobiellen Rhodopsine wurde anhand der Metatranskriptom-Annotation anhand von NCBI-Datenbanken bestimmt. Das Ergebnis lieferte eine klare Trennung von prokaryotischen und eukaryotischen Rhodopsinen und ordnete die Sequenzen bestimmten Taxa zu. In allen unseren metatranskriptomischen Datensätzen zusammen machten prokaryotische Mikroben 71 % der Rhodopsin-Unigene-Zahl und 40–97 % des Rhodopsin-Beitrags aus, während Mikroeukaryoten (Protisten) 27 % der Unigene-Zahl bzw. 2–60 % des Beitrags ausmachten. Anschließend zählten wir alle mikrobiellen Rhodopsine, die von prokaryotischen und eukaryotischen Mikroben sowohl in der kleinen (0,2–3 μm) als auch in der großen Größenfraktion (3–200 μm) exprimiert wurden, und verglichen stationäre und linienbezogene Unterschiede mithilfe einer nichtparametrischen ANOVA. In den transkriptomischen Daten von Regalstationsproben (C6) war der Rhodopsin-Beitrag in prokaryotischen Mikroben häufiger als in Protisten (p <0, 05, Abb. 2). In Proben von Hangstationen (C9) gab es jedoch aufgrund großer Unterschiede zwischen den Proben keinen signifikanten Unterschied zwischen Prokaryoten und Eukaryoten im Rhodopsinbeitrag (p > 0,05, Abb. 2). Darüber hinaus schien zwischen den beiden Untersuchungsstandorten der Beitrag der gesamten mikrobiellen Rhodopsine an der Kontinentalschelfstation etwas höher zu sein als an der Kontinentalhangstation, jedoch ohne statistische Signifikanz, unabhängig von den Größenfraktionen (Abb. 2 und 3).

SUR Oberflächenwasser, DCM tiefes Chlorophyllmaximum, BOT Boden der photischen Zone.

In einem Nachtigall-Rosendiagramm weisen verschiedene Farben auf Rhodopsine aus verschiedenen Supergruppen von Mikroben hin. Der Radius der Sektoren zeigt das Expressionsniveau in jeder Mikroben-Supergruppe. Der zentrale Winkel zeigt den Anteil des Rhodopsin-Transkripts jeder mikrobiellen Supergruppe an den Rhodopsin-Transkripten aller mikrobiellen Gruppen. SUR Oberflächenwasser, DCM tiefes Chlorophyllmaximum, BOT Boden der photischen Zone.

Um den Beitrag verschiedener Mikroben-Supergruppen zur Rhodopsin-Expression zu untersuchen, wurde das Expressionsniveau (TPM) von Rhodopsin-Transkripten in verschiedenen Größenfraktionen bei verschiedenen Proben analysiert. Laut taxonomischer Annotation anhand von NCBI-Datenbanken wurden Rhodopsine in den kleinen Proben hauptsächlich von Proteobacteria, Bacteroidetes und Other_Bacteria exprimiert, wohingegen Rhodopsine in großen Proben überwiegend von Dinophyceae, Proteobacteria und Other_Bacteria exprimiert wurden (Abb. 3). . Die Proteobakterien und anderen_Bakterien in der großen Fraktion sollten endosymbiotisch oder ektosymbiotisch mit Eukaryoten assoziiert sein, obwohl es sich bei einigen von ihnen möglicherweise um frei lebende Bakterien handelt, die aufgrund von Verstopfungen während der Filtration auf Filtern zurückgehalten werden.

Den Ergebnissen des Mantel-Tests zufolge korrelierte die Transkripthäufigkeit des gesamten mikrobiellen Rhodopsins von Protisten mit der Tiefe und der Temperatur (Abb. 4A), wohingegen die Transkripthäufigkeit der PPRs der Protisten mit den Nährstoffkonzentrationen, einschließlich Phosphat (PO43-), korrelierte. Nitrat plus Nitrit (NO3-_NO2-) und Silikat (SiO32-) sowie Tiefe und Temperatur (Abb. 4B). Im Gegensatz dazu zeigten die Transkripthäufigkeiten von prokaryotischem Rhodopsin und Gesamtrhodopsin (prokaryotische und eukaryotische Kombination) eine schwache Korrelation mit Umweltparametern.

A Die Zusammenhänge zwischen mikrobiellem Rhodopsin und Umweltfaktoren. Rhodopsin-EUK, Rhodopsin-PRO und Rhodopsin-Gesamt waren die Häufigkeiten (TPM) aller Rhodopsine, die mit eukaryotischen, prokaryotischen Mikroben bzw. dem gesamten mikrobiellen Rhodopsin-mRNA-Pool annotiert waren. B Die Korrelationen zwischen PPRs und Umweltfaktoren. PPRs-EUK und PPRs-PRO waren die Häufigkeiten von PPRs, einschließlich PRs, BRs und XRs von prokaryotischen bzw. eukaryotischen Mikroben. PPRs-Total ist die Häufigkeit (TPM) aller PPRs aus prokaryotischen und eukaryotischen Mikroben. Die Kantenbreite entspricht der Mantel-r-Statistik für die entsprechenden Abstandskorrelationen. Die Größe der Kästchen und die Zahl in den Kästchen geben den Pearson-Korrelationskoeffizienten zwischen Umgebungsparametern an.

Blaues Licht absorbierende PPRs (BPRs) enthalten das polare Glutamin an der Spektrumsabstimmungsstelle (105 des typischen PPR), entsprechend Position 104 im PPR von P. shikokuense, während grünes Licht absorbierende PPRs (GPRs) Methionin oder Leucin enthalten an dieser Position [24, 39, 40]. Wir haben BPR und GPR aller Unigene im mikrobiellen Rhodopsin-Pool basierend auf den Ergebnissen der funktionellen Annotation anhand von SwissProt-Datensätzen identifiziert und gezählt. Sowohl für Schelf- als auch für Hangstationen nahm die Expression von BPRs mit zunehmender Tiefe zu, wohingegen die Expression von GPRs mit zunehmender Tiefe abnahm (Abb. 5). GPRs wurden hauptsächlich in großen Mikroorganismen der Oberflächenansammlungen an der Schelfstation verteilt. Im Gegensatz dazu dominierten BPRs bei kleinen Mikroorganismen an beiden Untersuchungsstandorten, insbesondere in tieferen Tiefen an der Hangstation (Abb. 5).

A, B Regalstation; C-, D-Steigungsstation. Die verschiedenen Blau- und Grüntöne der Kästchen stellen unterschiedliche BPRs und GPRs dar, die von verschiedenen Supergruppen von Mikroben ausgedrückt werden. Die Zahlen in den Kästchen geben die Arten mit der höchsten (oder den zwei besten) Expression (oben rechts dargestellt) in ihrer Supergruppe (unten rechts dargestellt) an. Die Beschriftungen links in jeder Zeile zeigen die Probenahmetiefe: SUR-Oberflächenwasser, DCM-Tief-Chlorophyll-Maximum, BOT-Boden der photischen Zone.

Basierend auf den Anmerkungsergebnissen zu Funktion und Taxonomie waren die von uns entdeckten PPRs der Prokaryoten überwiegend blaues Licht absorbierend und wurden hauptsächlich von Candidatus Pelagibacter ubique und einigen nicht kultivierten Bakterien beigesteuert (Abb. 5). Cand. P. ubique ist ein Mitglied der Pelagibacterales (SAR11). Die BPR-Transkripthäufigkeit von Pelagibacterales korrelierte stark mit der relativen Häufigkeit von Pelagibacterales (SAR11), basierend auf 16 S-rRNA-Gendaten (Abb. 6A, R2 = 0,8338). Mittlerweile kamen GPRs auch in Prokaryoten vor, hauptsächlich bei Flavobacteriaceae (Abb. 5). Ähnlich wie im Fall von BPR bei Pelagibacterales zeigte auch die GPR-Transkripthäufigkeit bei Flavobacteriaceae eine starke Korrelation mit der relativen Häufigkeit von Flavobacteriaceae basierend auf 16 S-rRNA-Gendaten (Abb. 6B, R2 = 0,801). Für Protisten zeigten unsere Metatranskriptomdaten, dass ihre PPRs vorwiegend blaues Licht absorbieren und hauptsächlich von den als Karlodinium micrum und Ceratium fusus bezeichneten Dinoflagellatenarten beherbergt und exprimiert werden, während ihr grünes Licht absorbierendes Rhodopsin hauptsächlich von Alexandrium andersonii exprimiert wird (Abb. 5), was darauf hindeutet, dass Dinoflagellaten die Hauptverursacher der PPRs eukaryontischer Protisten im Untersuchungsgebiet waren.

A Pelagibacterales, dargestellt durch SAR11; B Flavobacteriaceae. Einschübe zeigen die Häufigkeit der Organismen in verschiedenen Proben.

Um die Beziehung zwischen Mikroben und der entsprechenden Rhodopsin-Expression zu untersuchen, haben wir eine mikrobielle Rhodopsin-Landschaft mithilfe der RNA-seq-Methode anstelle der Rhodopsin-PCR-Amplifikation dargestellt, um mögliche PCR-Verzerrungen zu vermeiden. In den kleinen Proben war das Expressionsniveau der Rhodopsine bei Proteobakterien am höchsten, wohingegen Rhodopsine in den großen Proben überwiegend von Dinophyceae exprimiert wurden (Abb. 3). Gleichzeitig waren laut 16 S- und 18 S-rDNA-Sequenzierungsergebnissen auf der Ebene des Stammes/der Klasse Dinophyceae unter den eukaryotischen Mikroben in unseren Proben am häufigsten vertreten (Abb. S2A), während Proteobakterien der am häufigsten vorkommende prokaryotische Stamm waren mikrobielle Gemeinschaften der beiden Untersuchungsstandorte (Abb. S2B). Wir müssen jedoch beachten, dass, wie es bei allen rDNA-basierten Metabarcoding-Studien der Fall ist, die Häufigkeit des Barcodes (Markergens) nicht direkt die Häufigkeit der Zellen widerspiegelt, da die Anzahl der rDNA-Kopien pro Zelle zwischen den Abstammungslinien variiert und besonders ist reich an Dinoflagellaten [49]. Daher legen die entsprechenden Trends der PPR-Expression und der rDNA-Häufigkeit für Proteobakterien und Dinophyceen die Möglichkeit nahe, dass PPR das Wachstum dieser Abstammungslinien fördert, dies muss jedoch in Zukunft noch anhand von Zellhäufigkeitsdaten überprüft werden.

Insgesamt wurden in dieser Studie sieben Arten von Rhodopsin (PR, BR, XR, Archaerhodopsin, Cruxrhodopsin, sensorisches Rhodopsin und Octopus Rhodopsin) nachgewiesen, die jedoch jeweils auf sehr unterschiedlichen Ebenen zum Rhodopsin-mRNA-Pool beitrugen. Im mikrobiellen Rhodopsin-Pool machten PPRs in verschiedenen Proben 16–98 % des gesamten mikrobiellen Rhodopsin-mRNA-Pools aus. Bei den PPRs an unseren Untersuchungsorten handelte es sich hauptsächlich um PRs und XRs, gefolgt von BR-ähnlichen Proteinen (Abb. 1 und Tabelle 1), von denen angenommen wird, dass es sich bei allen um lichtgetriebene, nach außen gerichtete Protonenpumpen-Rhodopsine handelt, die vermutlich die ATP-Produktion ankurbeln können. Dies ist die erste Dokumentation des Rhodopsinprofils im NSCS und eine der wenigen im globalen Ozean, die die Häufigkeit von Rhodopsin zwischen Prokaryoten und Eukaryoten vergleicht. Kürzlich wurden zwei neue Arten von PPRs entdeckt, Xenorhodopsine und Schizorhodopsine, die Protonen nach innen pumpen [19,20,21], deren räumliche und taxonomische Verteilung jedoch weniger klar ist. Die nach innen gerichteten Protonenpumpen-Rhodopsine wurden in der vorliegenden Studie jedoch nicht im mRNA-Pool gefunden.

Basierend auf den relativen Lesezahlen gab es zwischen den beiden Untersuchungsstandorten in der Kontinentalschelfregion (C6) eine höhere Rhodopsin-Transkripthäufigkeit als in der Hangregion (C9) (Abb. 1 und Tabelle 1). Darüber hinaus war in den transkriptomischen Daten von Regalproben der Beitrag der PPRs-mRNA in prokaryotischen Mikroben sowohl aus kleinen als auch großen Fraktionen höher als bei Mikroeukaryoten (p <0, 05, Abb. 2), was darauf hinweist, dass die prokaryotischen Mikroben einen wichtigeren Beitrag leisteten Rhodopsin-basierter Solarenergie-Umwandlungsmechanismus als Protisten in der Kontinentalschelfregion. In unseren Transkriptdaten von Hangproben gab es jedoch keinen signifikanten Unterschied in der Häufigkeit von Rhodopsin-mRNA zwischen prokaryotischen Mikroben und Protisten, was darauf hindeutet, dass in der Kontinentalhangregion der PPR-basierte Energiegewinnungsmechanismus wahrscheinlich für beide Prokaryoten und Protisten gleichermaßen wichtig war Protisten. Viele dieser Protisten sind eukaryotische Mikroalgen (Phytoplankton) (Abb. 3 und 5) und besitzen daher nicht nur ein Rhodopsin-basiertes Energiewandlersystem, sondern auch ein Chlorophyll-a-basiertes Photosynthesesystem, das einzigartig über zwei Energiegewinnungsmechanismen verfügt, oder „ Doppelmotoren.“ Die Koexistenz von Rhodopsin und Photosynthesesystem könnte für Protisten wichtig sein, die in einer nährstoffärmeren Umgebung leben, die sich zufällig an der Festlandsockelstation befand, die wir im NSCS beprobt haben, wie unsere Nährstoffdaten zeigten (siehe unten).

Frühere Studien haben gezeigt, dass der PPR-basierte Energiemechanismus dazu beitragen kann, den Mangel an Nährstoffen wie Stickstoff, Phosphor oder Eisen zu lindern [18, 33, 36, 50]. Bei marinem Phytoplankton beeinträchtigt die Stickstoffbegrenzung die Photosynthese und das Wachstum, da Stickstoff für die Synthese von Nukleinsäure, Protein und Chlorophyll benötigt wird. Der Vorläufer von All-Trans-Retinal (funktionelles Äquivalent von Chl a) ist jedoch nicht von der Nährstoffeinschränkung betroffen [51, 52]. Daher könnten PPRs zusätzliche Energie liefern, um der mikrobiellen Gemeinschaft das Überleben im stickstofflimitierten Zustand zu ermöglichen.

An beiden Untersuchungsorten der vorliegenden Studie betrugen die Stickstoff- und Phosphor-Nährstoffkonzentrationen in der Oberflächenschicht 0,156–0,607 μmol/l bzw. 0,021–0,058 μmol/l, mit einem N:P-Verhältnis von <12,7 (Ergänzungsdatei 2), niedriger als das typische Redfield-Verhältnis von 16:1, was auf eine Stickstoffbegrenzung hindeutet. Zwischen den beiden Stationen waren die durchschnittliche DIN-Konzentration und das N:P-Verhältnis in der Schelfregion niedriger als in der Hangregion (Ergänzungsdatei 2), und im Einklang mit der Erwartung aus früheren Studien wurde in Mikroeukaryoten eine höhere PPR-mRNA-Häufigkeit festgestellt Schelfregion. Diese PPR-Nährstoff-Beziehung wurde weiter durch die signifikante Korrelation zwischen der Transkripthäufigkeit mikroeukaryotischer PPRs und Nährstoffkonzentrationen und dem Fehlen ähnlicher Korrelationen für prokaryotische PPRs gestützt (Abb. 4A, B). Bei den Mikroeukaryoten handelt es sich wahrscheinlich um Phytoplankton, das Nährstoffe für die Photosynthese benötigt, im Gegensatz zu Prokaryoten, die organisches Material als Nahrungsquelle benötigen.

Für die eukaryotischen Mikroalgen (Phytoplankton), die über die „doppelten Motoren“ verfügen, kann die durch PPRs bereitgestellte zusätzliche Energie wahrscheinlich ihre Kohlendioxidassimilation unterstützen [38] und diesen Organismen in einer Umgebung mit Nährstoffstress Wettbewerbsvorteile verschaffen. Es wird postuliert, dass PPRs in Kieselalgen es diesen ermöglichen, Eisenmangel zu überleben [18]. Allerdings ist diese Funktion in unseren Untersuchungsgebieten möglicherweise nicht so wichtig, da berichtet wurde, dass das Oberflächenwasser des NSCS nicht eisenbegrenzt ist [53].

Bei den PPR-tragenden Mikroorganismen können PPRs die Fitness in der Umgebung mit niedrigem Gehalt an gelöstem organischem Kohlenstoff (DOC) verbessern [54]. In der vorliegenden Studie waren Flavobacteriaceae und Candidatus Pelagibacter ubique Taxa die wichtigsten Mikroben, die Rhodopsin, GPR bzw. BPR enthielten. Flavobakterien spielen eine entscheidende Rolle bei der Mineralisierung von DOC im Ozean. Einerseits zeigten unsere Ergebnisse, dass die PPR-Expression in Flavobacteriaceae stark mit der relativen Häufigkeit von Flavobacteriaceae korreliert (Abb. 6B, R2 = 0,801), was auf das Potenzial hinweist, dass PPR das Wachstum dieser Bakterien unterstützt. Andererseits, Cand. P. ubique ist eine Art der SAR11-Gruppe, der am häufigsten vorkommenden Gruppe heterotropher Bakterien im Ozean (55, 56), die bei Kohlenstoffmangel auf PPR angewiesen ist, um ihre endogene Kohlenstoffatmung zu unterstützen (57). Seine PPR-Expression korrelierte auch stark mit seiner relativen Häufigkeit (Abb. 6A, R2 = 0,8338). In Cand. P. ubique, die relative PPR-Transkripthäufigkeit war in der Hangregion höher als in der Schelfregion (Abb. 5), und im Einklang mit der Annahme, dass PPR in nährstoffarmen Umgebungen ausgewählt wird, wurde berichtet, dass die DOC-Konzentration in der Hangregion niedriger ist als Regal [58]. PPR könnte helfen, die Fitness von Cand zu verbessern. P. ubique in einer Umgebung mit niedrigem DOC.

Es wurde gezeigt, dass die Tiefenverteilung verschiedener spektral absorbierender Rhodopsine mit den Lichtverteilungseigenschaften zusammenhängt [40]. In unseren Ergebnissen waren GPRs sowohl in der Anzahl der Unigene als auch in der mRNA-Menge bei großen Organismen im Oberflächenwasser an beiden Stationen, insbesondere an der Schelfstation, sehr häufig, wohingegen BPRs bei kleinen Mikroorganismen im tieferen Wasser vorherrschend waren , insbesondere an der Kontinentalhangstation (Abb. 5). Dieses Muster stimmt im Allgemeinen mit dem Muster der spektraldifferenziellen Abschwächung des Lichts in der Wassersäule überein (blaues Licht dringt tiefer ein als grünes Licht), was auf eine adaptive Entwicklung der Mikroben hinweist.

Diese evolutionäre Anpassung könnte die unterschiedliche Verteilung zweier wichtiger Bakteriengruppen erklären. In unseren Proben kamen Flavobacteriaceae häufiger an der Oberfläche vor und ihre PPRs waren vom Typ, der grünes Licht absorbierte. Im Gegensatz dazu veränderte sich die relative Häufigkeit von Cand. P. ubique war in verschiedenen Wassertiefen kleiner als Flavobacteriaceae (Einschübe in Abb. 6) und spiegelte das Muster ihrer PPRs wider (Abb. 5), das in Cand. zwischen Oberfläche und DCM stabiler war. P. ubique als bei Flavobacteriaceae. Dies deckt sich mit der Tatsache, dass PPR von Cand. P. ubique waren vom Typ, der blaues Licht absorbierte, und blaues Licht kann tiefer in die Wassersäule eindringen.

Die Spektrumverschiebungsanalyse basierte auf den Annotationsergebnissen anhand der SwissProt-Datenbank. Allerdings ist diese Methode nicht perfekt. Beispielsweise wurden die PPRs in K. micrum und C. fusus in den SwissProt-Annotationsergebnissen als GPR annotiert. Bei diesen K. micrum- und C. fusus-PPRs handelt es sich jedoch tatsächlich um BPRs und nicht um GPRs [59]. Wir haben ihre Anmerkung zu BPRs korrigiert und die Endergebnisse zeigen, dass es in der großen Fraktion reichlich BPRs gab und Dinoflagellaten den Hauptbeitrag zu den BPRs eukaryotischer Protisten im Untersuchungsgebiet leisteten (Abb. 5). Darüber hinaus besitzen Dinoflagellaten neben Chl a auch BPRs und GPRs, die möglicherweise die Fähigkeit besitzen, eine etwas andere Wellenlänge als nicht Rhodopsin-tragendes Phytoplankton im NSCS zu nutzen.

Alle in diesem Artikel verwendeten Datensätze wurden in der NCBI-Datenbank (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/) unter den BioProject-Nummern PRJNA729123, PRJNA782430 und im CNGB Sequence Archive (CNSA) der China National GeneBank DataBase (CNGBdb) hinterlegt. (https://db.cngb.org/cnsa/) unter der Zugangsnummer CNP0001483.

Pinhassi J, DeLong EF, Beja O, Gonzalez JM, Pedros-Alio C. Marine bakterielle und archaische ionenpumpende Rhodopsine: genetische Vielfalt, Physiologie und Ökologie. Microbiol Mol Biol Rev. 2016;80:929–54.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Oesterhelt D, Stoeckenius W. Rhodopsin-ähnliches Protein aus der Purpurmembran von Halobacterium halobium. Nat New Biol. 1971;233:149–52.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Matsuno-Yagi A, Mukohata Y. Zwei mögliche Rollen von Bakteriorhodopsin; eine vergleichende Studie von Halobacterium halobium-Stämmen mit unterschiedlicher Pigmentierung. Biochem Biophys Res Commun. 1977;78:237–43.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Schobert B, Lanyi JK. Halorhodopsin ist eine lichtbetriebene Chloridpumpe. J Biol. Chem. 1982;257:10306–13.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Béja O, Aravind L, Koonin EV, Suzuki MT, Hadd A, Nguyen LP, et al. Bakterielles Rhodopsin: Hinweise auf eine neue Art von Phototrophie im Meer. Wissenschaft. 2000;289:1902–6.

Artikel PubMed Google Scholar

Rozenberg A, Inoue K, Kandori H, Béjà O. Mikrobielle Rhodopsine: die letzten zwei Jahrzehnte. Annu Rev Microbiol. 2021;75:427–47.

Artikel PubMed Google Scholar

Finkel OM, Béjà O, Belkin S. Globale Häufigkeit mikrobieller Rhodopsine. ISME J. 2013;7:448–51.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Brindefalk B, Ekman M, Ininbergs K, Dupont CL, Yooseph S, Pinhassi J, et al. Verbreitung und Expression mikrobieller Rhodopsine in der Ostsee und angrenzenden Gewässern. Umwelt Mikrobiol. 2016;18:4442–55.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Campbell BJ, Waidner LA, Cottrell MT, Kirchman DL. Reichlich vorhandene Proteorhodopsin-Gene im Nordatlantik. Umwelt Mikrobiol. 2008;10:99–109.

CAS PubMed Google Scholar

Sabehi G, Loy A, Jung KH, Partha R, Spudich JL, Isaacson T, et al. Neue Einblicke in die Stoffwechseleigenschaften von Meeresbakterien, die Proteorhodopsine kodieren. PLoS Biol. 2005;3:e273.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Guerrero LD, Vikram S, Makhalanyane TP, Cowan DA. Hinweise auf mikrobielle Rhodopsine in edaphischen Systemen des antarktischen Trockentals. Umwelt Mikrobiol. 2017;19:3755–67.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Rusch DB, Halpern AL, Sutton G, Heidelberg KB, Williamson S, Yooseph S, et al. Die Sorcerer II Global Ocean Sampling Expedition: Nordwestatlantik durch den östlichen tropischen Pazifik. PLoS Biol. 2007;5:e77.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Vader A, Laughinghouse HD, Griffiths C, Jakobsen KS, Gabrielsen TM. Protonenpumpende Rhodopsine werden von mikrobiellen Eukaryoten in einem hocharktischen Fjord reichlich exprimiert. Umwelt Mikrobiol. 2018;20:890–902.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lopez JL, Golemba M, Hernandez E, Lozada M, Dionisi H, Jansson JK, et al. Mikrobielle und virale Rhodopsine, die in küstennahen Meeressedimenten aus vier polaren und subpolaren Regionen vorkommen. FEMS Microbiol Ecol. 2017;93:fiw216.

Yutin N, Koonin EV. Proteorhodopsin-Gene in Riesenviren. Biol Direct. 2012;7:1–6.

Artikel Google Scholar

Kandori H. Ionenpumpende mikrobielle Rhodopsine. Front Mol Biosci. 2015;2:52.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Lin S, Zhang H, Zhuang Y, Tran B, Gill J. Gespleißte Leader-basierte metatranskriptomische Analysen führen zur Erkennung verborgener genomischer Merkmale in Dinoflagellaten. Proc Natl Acad Sci USA. 2010;107:20033–8.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Marchetti A, Catlett D, Hopkinson BM, Ellis K, Cassar N. Marine Diatomeen-Proteorhodopsine und ihre mögliche Rolle bei der Bewältigung niedriger Eisenverfügbarkeit. ISME J. 2015;9:2745–8.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Inoue K, Ito S, Kato Y, Nomura Y, Shibata M, Uchihashi T, et al. Eine durch natürliches Licht angetriebene nach innen gerichtete Protonenpumpe. Nat Commun. 2016;7:13415.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Shevchenko V, Mager T, Kovalev K, Polovinkin V, Alekseev A, Juettner J, et al. H+-Pump-Xenorhodopsin nach innen: Mechanismus und alternativer optogenetischer Ansatz. Sci Adv. 2017;3:e1603187.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Inoue K, Tsunoda SP, Singh M, Tomida S, Hososhima S, Konno M, et al. Schizorhodopsine: eine Familie von Rhodopsinen aus Asgard-Archaeen, die als lichtgetriebene H+-Pumpen nach innen fungieren. Sci Adv. 2020;6:eaaz2441.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Béja O, Spudich EN, Spudich JL, Leclerc M, DeLong EF. Proteorhodopsin-Phototrophie im Ozean. Natur. 2001;411:786–9.

Artikel PubMed Google Scholar

Martinez A, Bradley A, Waldbauer J, Summons R, DeLong E. Die Genexpression des Proteorhodopsin-Photosystems ermöglicht die Photophosphorylierung in einem heterologen Wirt. Proc Natl Acad Sci USA. 2007;104:5590–5.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Gomez-Consarnau L, Gonzalez JM, Coll-Llado M, Gourdon P, Pascher T, Neutze R, et al. Licht stimuliert das Wachstum von Proteorhodopsin-haltigen marinen Flavobakterien. Natur. 2007;445:210–3.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Oesterhelt D, Stoeckenius W. Funktionen einer neuen Photorezeptormembran. Proc Natl Acad Sci USA. 1973;70:2853–7.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kim SH, Cho JC, Jung KH. Charakterisierung eines Xanthorhodopsin-Homologs vom Nordpol. Schnelle kommunale Photowissenschaft. 2013;2:60–63.

Artikel Google Scholar

Inoue K. Diversität, Mechanismus und optogenetische Anwendung lichtgetriebener Ionenpumpen-Rhodopsine. In: Yawo H, Kandori H, Koizumi A, Kageyama R (Hrsg.). Optogenetik: Lichtempfindliche Proteine ​​und ihre Anwendungen in der Neurowissenschaft und darüber hinaus. Springer Singapur: Singapur, 2021. S. 89–126.

Siletsky SA, Lukashev EP, Mamedov MD, Borisov VB, Balashov SP, Dolgikh DA, et al. His57 steuert die Effizienz von ESR, einer lichtbetriebenen Protonenpumpe aus Exiguobacterium sibiricum bei niedrigem und hohem pH-Wert. Biochim Biophys Acta Bioenerg. 2021;1862:148328.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Nakamura S, Kikukawa T, Tamogami J, Kamiya M, Aizawa T, Hahn MW, et al. Photochemische Charakterisierung von Actinorhodopsin und seiner funktionellen Existenz im natürlichen Wirt. Biochim Biophys Acta Bioenerg. 2016;1857:1900–8.

Artikel CAS Google Scholar

Raven JA. Funktionelle Entwicklung photochemischer Energieumwandlungen in sauerstoffproduzierenden Organismen. Funktion Pflanzenbiol. 2009;36:505–15.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Gómez-Consarnau L, Akram N, Lindell K, Pedersen A, Neutze R. Proteorhodopsin-Phototrophie fördert das Überleben von Meeresbakterien während. PLoS Biol. 2010;8:e1000358.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Guo Z, Zhang H, Lin S. Lichtgeförderte Rhodopsin-Expression und Hungerüberleben im marinen Dinoflagellaten Oxyrrhis Marina. Plus eins. 2014;9:e114941.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Shi X, Li L, Guo C, Lin Vordere Mikrobiol. 2015;6:555.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang Y, Lin X, Shi X, Lin L, Luo H, Li L, et al. Metatranskriptomische Signaturen, die mit dem Phytoplanktonregime verbunden sind, verschieben sich von der Diatomeendominanz zu einer Dinoflagellatenblüte. Vordere Mikrobiol. 2019;10:590.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Yu L, Zhang Y, Li M, Wang C, Lin X, Li L, et al. Vergleichendes metatranskriptomisches Profiling und microRNA-Sequenzierung zur Aufdeckung aktiver Stoffwechselwege, die mit einer Dinoflagellatenblüte verbunden sind. Sci Total Environ. 2020;699:134323.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Gómez-Consarnau L, Raven JA, Levine NM, Cutter LS, Wang D, Seegers B, et al. Mikrobielle Rhodopsine tragen maßgeblich zur im Meer eingefangenen Sonnenenergie bei. Sci Adv. 2019;5:eaaw8855.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Fuhrman JA, Schwalbach MS, Stingl U. Proteorhodopsine: eine Reihe physiologischer Rollen? Nat Rev Microbiol. 2008;6:488–94.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Larkum AWD, Ritchie RJ, Raven JA. Leben von der Sonne: Chlorophylle, Bakteriochlorophylle und Rhodopsine. Photosynthetica. 2018;56:11–43.

Artikel CAS Google Scholar

Man D, Wang W, Sabehi G, Aravind L, Post AF, Massana R, et al. Diversifizierung und spektrale Abstimmung in marinen Proteorhodopsinen. EMBO J. 2003;22:1725–31.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Pushkarev A, Hevroni G, Roitman S, Shim JG, Choi A, Jung KH, et al. Die Verwendung eines chimären Rhodopsin-Vektors zum farbbasierten Nachweis neuer Proteorhodopsine. Vordere Mikrobiol. 2018;9:439.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Shim JG, Kang NR, Chuon K, Cho SG, Meas S, Jung KH. Mutationsanalysen identifizieren eine einzelne Aminosäure, die für die Farbabstimmung in Proteorhodopsinen entscheidend ist. FEBS Lett. 2022;596:784–95.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Yuan H, Li T, Li H, Wang C, Li L, Lin X, et al. Diversitätsverteilung, treibende Faktoren und Aufbaumechanismen frei lebender und partikelassoziierter Bakteriengemeinschaften in einem subtropischen Randmeer. Mikroorganismen. 2021;9:2445.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lin S, Li T, Yuan H, Li H, Yu L, Zhuang Y, et al. Sedimentfallenstudie zeigt dominanten Beitrag von Metazoen und Dinoflagellaten zum Kohlenstoffexport und dynamischen Einfluss von Mikroben in einem subtropischen Randmeer. J Geophys Res: Biogeosci. 2022;127:e2021JG006695.

Google Scholar

Pertea G, Huang X, Liang F, Antonescu V, Sultana R, Karamycheva S, et al. TIGR Gene Indices Clustering Tools (TGICL): ein Softwaresystem zum schnellen Clustering großer EST-Datensätze. Bioinformatik. 2003;19:651–2.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Buchfink B, Xie C, Huson DH. Schnelles und sensibles Protein-Alignment mit DIAMOND. Nat-Methoden. 2015;12:59–60.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Langmead B, Salzberg SL. Schnelle Gap-Read-Ausrichtung mit Bowtie 2. Nat-Methoden. 2012;9:357–9.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Patro R, Duggal G, Love MI, Irizarry RA, Kingsford C. Salmon bietet eine schnelle und voreingenommene Quantifizierung der Transkriptexpression. Nat-Methoden. 2017;14:417–9.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kumar S, Stecher G, Li M, Knyaz C, Tamura K. MEGA X: Analyse der molekularen Evolutionsgenetik auf verschiedenen Computerplattformen. Mol Biol Evol. 2018;35:1547.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Li T, Liu G, Yuan H, Chen J, Lin X, Li H, et al. Zusammensetzung der Eukaryoten-Planktongemeinschaft und Einflussfaktoren zwischen Kontinentalschelf und Hangstandorten im nördlichen Südchinesischen Meer. Umgebung Res. 2023;216:114584.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Hassanzadeh B, Thomson B, Deans F, Wenley J, Lockwood S, Currie K, et al. Mikrobielle Rhodopsine werden in Gewässern mit hohem Nährstoffgehalt und geringem Chlorophyllgehalt zunehmend dem Chlorophyll vorgezogen. Environ Microbiol Rep. 2021;13:401–6.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Geider RJ, La Roche J, Greene RM, Olaizola M. Reaktion des Photosyntheseapparats von Phaeodactylum tricornutum (Bacillariophyceae) auf Nitrat-, Phosphat- oder Eisenmangel1. J Phycol. 1993;29:755–66.

Artikel CAS Google Scholar

Schlücker S, Szeghalmi A, Schmitt M, Popp J, Kiefer W. Density functional and vibrational spectroscopic analysis of β-carotene. J Raman Spectrosc. 2003;34:413–9.

Artikel Google Scholar

Zhang R, Zhu X, Yang C, Ye L, Zhang G, Ren J, et al. Verteilung von gelöstem Eisen in der Mündung des Perlflusses (Zhujiang) und am nördlichen Kontinentalhang des Südchinesischen Meeres. Deep Sea Res Teil II. 2019;167:14–24.

Artikel CAS Google Scholar

Palovaara J, Akram N, Baltar F, Bunse C, Forsberg J, Pedros-Alio C, et al. Die Stimulation des Wachstums durch Proteorhodopsin-Phototrophie beinhaltet die Regulierung zentraler Stoffwechselwege in marinen Planktonbakterien. Proc Natl Acad Sci USA. 2014;111:E3650–3658.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Herlemann DP, Woelk J, Labrenz M, Jürgens K. Vielfalt und Häufigkeit von „Pelagibacterales“ (SAR11) im Salzgehaltsgradienten der Ostsee. Syst Appl Microbiol. 2014;37:601–4.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Durham BP, Boysen AK, Carlson LT, Groussman RD, Heal KR, Cain KR, et al. Sulfonatbasierte Netzwerke zwischen eukaryotischem Phytoplankton und heterotrophen Bakterien im Oberflächenozean. Nat Microbiol. 2019;4:1706–15.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Steindler L, Schwalbach MS, Smith DP, Chan F, Giovannoni SJ. Der energiearme Candidatus Pelagibacter ubique ersetzt die endogene Kohlenstoffatmung durch die lichtvermittelte ATP-Produktion. Plus eins. 2011;6:e19725.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Meng F, Dai M, Cao Z, Wu K, Zhao X, Li X, et al. Saisonale Dynamik von gelöstem organischem Kohlenstoff unter komplexen Zirkulationssystemen auf einem großen Festlandsockel: dem nördlichen Südchinesischen Meer. J Geophys Res: Ozeane. 2017;122:9415–28.

Artikel CAS Google Scholar

Vader A, Laughinghouse HD IV, Griffiths C, Jakobsen KS, Gabrielsen TM. Protonenpumpende Rhodopsine werden von mikrobiellen Eukaryoten in einem hocharktischen Fjord reichlich exprimiert. Umwelt Mikrobiol. 2018;20:890–902.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

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Wir möchten Bangqin Huang, Xin Liu, Yanping Zhong, Chentao Guo und Yujie Wang von der Universität Xiamen für ihre Hilfe bei der Probenahme und logistischen Unterstützung danken. Wir danken auch der Besatzung und den Teilnehmern der Forschungskreuzfahrt Yanping II für ihre Unterstützung bei der Probenahme.

Diese Arbeit wurde vom National Key R&D Program of China (Nr. 2022YFC3105301) unterstützt.

Staatliches Schlüssellabor für Meeresumweltwissenschaften, Hochschule für Ozean- und Geowissenschaften, Universität Xiamen, Xiamen, 361102, China

Minglei Ma, Hongfei Li, Cong Wang, Tangcheng Li, Jierui Wang, Huatao Yuan, Liying Yu, Jingtian Wang, Ling Li und Senjie Lin

Nationales technisches Forschungszentrum für Meeresaquakultur, Zhejiang Ocean University, Zhoushan, 316022, China

Hongfei Li

Abteilung für Biologie und Institut für Meereswissenschaften, College of Science, Shantou-Universität, Shantou, 515063, China

Tangcheng Li

Zentrallabor, das zweite angegliederte Krankenhaus der Fujian Medical University, Quanzhou, 362000, China

Liying Yu

Labor für Meeresbiologie und Biotechnologie, Qingdao National Laboratory of Marine Science and Technology, Qingdao, 266237, China

Senjie Lin

Abteilung für Meereswissenschaften, University of Connecticut, Groton, CT, 06340, USA

Senjie Lin

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MLM analysierte die Daten, bereitete die Zahlen vor und verfasste die Arbeit; CW und TCL stellten Muster zur Verfügung; HFL & JRW führten die Experimente durch; HTY, LYY, JTW & LL berieten bei der Datenanalyse; SJL konzipierte und überwachte den Entwurf des Projekts und überarbeitete das Manuskript.

Korrespondenz mit Senjie Lin.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Ma, M., Li, H., Wang, C. et al. Eine vergleichende Studie zeigt die relative Bedeutung von prokaryotischen und eukaryotischen Protonenpumpen-Rhodopsinen in einem subtropischen Randmeer. ISME COMMUN. 3, 79 (2023). https://doi.org/10.1038/s43705-023-00292-y

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Eingegangen: 21. März 2023

Überarbeitet: 02. August 2023

Angenommen: 04. August 2023

Veröffentlicht: 18. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s43705-023-00292-y

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