At Shores of a Vanishing Sea: Microbial Communities of Aral and Southern Aral Sea Region

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Since the early 60s of the 20th century, as a result of agricultural development in the irrigated areas of Uzbekistan, the area of the Aral Sea has decreased by 90%, while the water salinity has increased from 1% to 20%. The aim of our work was to investigate the diversity of microbial communities of water and sediments of the Western Aral Sea, as well as of the adjacent soils and reservoirs using high-throughput sequencing of the 16S rRNA genes variable V4 region. It was found that the Aral Sea water with a salinity of 22% was dominated by uncultured Archaea of the family Haloferacaceae (22‒43%), as well as by bacteria of the genera Spiribacter and Psychroflexus. In the Aral Sea sediments the share of archaea was much lower (2‒17%), and among them the uncultured Woesearchaeales predominated. Among bacteria, dominating in Aral sediments, there were sulfate reducers of the phylum ‘Desulfobacterota’, as well as representatives of the genera Fusibacter, Halanaerobium, Guyparkeria, Marinobacter, Idiomarina and Thiomicrospira. In soil samples of the former Aral Sea bed with salinity of 8.2%, a variety of archaea of the phylum Halobacterota were present, as well as uncultured bacteria of the family Nitrosococcaceae. However, in the rhizosphere of Ewresmann’s teresken plant (Kraschennininikovia ewresmanniana) growing there, archaea accounted for only 4% and mainly represented the family Nitrososphearaceae. 33% of all prokaryotes in the rhizosphere microbiome were the uncultured representatives of the phylum Actinomycetota. The microbial community of the teresken rhizosphere turned out to be similar to the microbial communities of the soil of the Ustyurt plateau, located in 3 km from the Aral Sea shore. The fresh water flowing along the former Aral Sea bed from an artificially drilled well also causes significant changes in the microbial communities: cyanobacterial mats and associated organotrophic bacteria develop along the stream bed with the increasing salinity (0.5‒2%). Finally, the greatest diversity of prokaryotes was found in the microbial community of Sudochie Lake sediment with salinity of 1%, which is probably a modern analogue of the Aral Sea microbiome before its shallowing.

Full Text

Restricted Access

About the authors

N. A. Chernyh

Winogradsky Institute of Microbiology, FRC Fundamentals of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: chernyh3@yandex.com
Russian Federation, Moscow

A. Yu. Merkel

Winogradsky Institute of Microbiology, FRC Fundamentals of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: chernyh3@yandex.com
Russian Federation, Moscow

K. V. Kondrasheva

Institute of Microbiology, Academy of Sciences of Uzbekistan

Email: chernyh3@yandex.com
Uzbekistan, Tashkent

Zh. E. Alimov

International Agricultural University

Email: chernyh3@yandex.com
Uzbekistan, Tashkent

A. A. Klyukina

Winogradsky Institute of Microbiology, FRC Fundamentals of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: chernyh3@yandex.com
Russian Federation, Moscow

E. A. Bonch-Osmolovskaya

Winogradsky Institute of Microbiology, FRC Fundamentals of Biotechnology, Russian Academy of Sciences; Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: chernyh3@yandex.com
Russian Federation, Moscow; Moscow

A. I. Slobodkin

Winogradsky Institute of Microbiology, FRC Fundamentals of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: chernyh3@yandex.com
Russian Federation, Moscow

K. D. Davranov

Institute of Microbiology, Academy of Sciences of Uzbekistan

Email: chernyh3@yandex.com
Uzbekistan, Tashkent

References

  1. Alexyuk M., Bogoyavlensky A., Alexyuk P., Molakhanov Y., Berezin V., Diegel I. Epipelagic microbiome of the Small Aral Sea: metagenomic structure and ecological diversity // Microbiol. Open. 2021. V. 10. Art. e1142. https://doi.org/10.1002/mbo3
  2. Aripov T. F., Kukanova S. I., Zaynitdinova L. I., Tashpulatov J. J. Microorganisms of the extreme zones of the Southern Aral Sea region // BioTechnology: an Indian Journal. 2016. V. 12. P. 1‒7.
  3. Bowman J. P., McCammon S. A., Lewis T., Skerratt J. H., Brown J. L., Nichols D. S., McMeekin T. A. Psychroflexus torquis gen. nov., sp. nov., a psychrophilic species from Antarctic sea ice, and reclassification of Flavobacterium gondwanense (Dobson et al. 1993) as Psychroflexus gondwanense gen. nov., comb. nov. // Microbiology (Reading). 1998. V. 144. Р. 1601‒1609.
  4. Callahan B. J., McMurdie P. J., Rosen M. J., Han A. W., Johnson A. J., Holmes S. P. Dada2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data // Nat. Methods. 2016. V. 13. P. 581‒587.
  5. Callahan B., McMurdie P., Holmes S. Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis // ISME J. 2017. V. 11. Р. 2639–2643.
  6. Caruso V., Song X., Asquith M., Karstens L. Performance of microbiome sequence inference methods in environments with varying biomass // mSystems. 2019. V. 4. Art. e00163–18. https://doi.org/10.1128/mSystems.00163-18
  7. Donachie S. P., Bowman J. P., Alam M. Psychroflexus tropicus sp. nov., an obligately halophilic Cytophaga‒Flavobacterium‒Bacteroides group bacterium from a Hawaiian hypersaline lake // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2004. V. 54. P. 935‒940.
  8. Fadrosh D. W., Ma B., Gajer P., Sengamalay N., Ott S., Brotman R. M., Ravel J. An improved dual-indexing approach for multiplexed 16S rRNA gene sequencing on the Illumina MiSeq platform // Microbiome. 2014. V. 2. Art. 6. https://doi.org/10.1186/2049-2618-2-6
  9. Jiang H., Huang J., Li L., Huang L., Manzoor M., Yang J., Wu G., Sun X., Wang B., Egamberdieva D., Panosyan H., Birkeland N. K., Zhu Z., Li W. Onshore soil microbes and endophytes respond differently to geochemical and mineralogical changes in the Aral Sea // Sci. Total Environ. 2021. V. 765. Art. 142675. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142675
  10. Lagkouvardos I., Fischer S., Kumar N., Clavel T. Rhea: a transparent and modular R pipeline for microbial profiling based on 16S rRNA gene amplicons // PeerJ. 2017. V. 5. P. 2836‒2840.
  11. León M. J., Fernández A. B., Ghai R., Sánchez-Porro C., Rodriguez-Valera F., Ventosa A. From metagenomics to pure culture: isolation and characterization of the moderately halophilic bacterium Spiribacter salinus gen. nov., sp. nov. // Appl. Environ. Microbiol. 2014. V. 80. P. 3850‒3857.
  12. Merkel A. Y., Tarnovetskii I. Y., Podosokorskaya O. A., Toshchakov S. V. Analysis of 16S rRNA primer systems for profiling of thermophilic microbial communities // Microbiology (Moscow). 2019. V. 88. Р. 671–680.
  13. Perez-Molphe-Montoya E., Küsel K., Overholt W. A. Redefining the phylogenetic and metabolic diversity of phylum Omnitrophota // Environ. Microbiol. 2022. V. 24. P. 5437‒5449.
  14. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P., Gerken J., Schweer T., Yarza P., Peplies J., Glöckner F. O. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools // Nucl. Acids Res. 2013. V. 41. P. 590–596.
  15. Shurigin V., Hakobyan A., Panosyan H., Egamberdieva D., Davranov K., Birkeland N. K. A glimpse of the prokaryotic diversity of the Large Aral Sea reveals novel extremophilic bacterial and archaeal groups // Microbiology Open. 2019. V. 8. P. 850‒865.
  16. Stulina G., Verkhovtseva N., Gorbacheva M. Composition of the microorganism community found in the soil cover of the dry seabed of the Aral Sea // J. Geosci. Environ. Prot. 2019. V. 7. Р. 1‒23. https://doi.org/10.4236/gep.2019.78001
  17. Zhao D., Zhang S., Kumar S., Zhou H., Xue Q., Sun W., Zhou J., Xiang H. Comparative genomic insights into the evolution of Halobacteria-associated “Candidatus Nanohaloarchaeota” // mSystems. 2022. V. 7. Р. 669‒691. https://doi.org/10.1128/msystems.00669-22

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Map of the Aral Sea and sampling locations

Download (2MB)
3. Fig. 2. Relative representation (%) of prokaryotic phyla in the samples studied. Only phyla with relative representation >1% are shown

Download (777KB)
4. Fig. 3. Heat map showing the number of representatives of some genera, which constitute more than 5% of the whole community (blue color). Brown color shows the same representatives in the number of less than 5%

Download (1022KB)
5. Fig. 4. Shannon diversity index (Y axis). The lowest diversity of ASV phylotypes was observed in samples AW2, WW3, AW1, AD4 and WW2. The highest diversity of ASV phylotypes was found in samples from the rhizosphere (RS), from the Ustyurt Plateau and from Lake Sudochie (SD)

Download (119KB)
6. Fig. 5. Richness of ASV phylotypes. Y-axis is the number of ASV phylotypes. The smallest number of phylotypes is represented in samples AW2, AW1 and WW3. The largest number of phylotypes is represented in sample SD (Lake Sudochie)

Download (130KB)
7. Fig. S1. Histogram showing phylogenetic composition (family or genus level) based on the results of 16S rRNA gene profiling of microbial communities of water, bottom sediments and soil of the Western Aral Sea, as well as bottom sediments of Lake Sudochie

Download (303KB)
8. Fig. S2. Histogram showing phylogenetic composition (genus level) based on the results of 16S rRNA gene profiling of microbial communities taken on the shore of the Western Aral Sea, consisting of wet sand and from the rhizosphere of the teresken - Krascheninnikovia ewersmanniana (RS and AS)

Download (215KB)
9. Fig. S3. Histogram showing phylogenetic composition (genus level) based on 16S rRNA gene profiling results of microbial communities confined to the soils of the Ustyurt Plateau (US3, US1 and US2)

Download (201KB)
10. Fig. S4. Histogram showing phylogenetic composition (genus level) based on 16S rRNA gene profiling results of microbial communities confined to freshwater wells (WW1-WW3, WM, WD1-WD2)

Download (186KB)
11. Photo 1. View of the Western Aral from the Ustyurt Plateau

Download (157KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».