Филогенетическая структура бактериопланктона водоемов бассейна Куйбышевского водохранилища в период массового развития цианобактерий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Филогенетическая структура бактериопланктона залива Уса и прилегающей акватории Куйбышевского водохранилища, а также трех гидрологически связанных городских озер системы Кабан (г. Казань) была проанализирована с использованием результатов высокопроизводительного секвенирования гипервариабельной области V3‒V4 гена 16S рибосомальной РНК. В исследованных водных объектах наблюдалось массовое развитие цианобактерий, в которых преобладали представители филогенетических линий Aphanizomenon / Dolichospermum и Cyanobium, а также рода Planktothrix. В гетеротрофном бактериопланктоне всех станций преобладали альфа- и бета-протеобактерии. Его значительную часть составляли миксотрофные бактерии с родопсиновым типом фотосинтеза (например, “Ca. Fonsibacter”, “Ca. Nanopelagicus”, “Ca. Planctophila”). Характерной особенностью исследованных образцов является высокая доля бактерий PVC-суперфилиума, особенно Planctomycetota. Была проведена оценка зависимости состава и структуры бактериопланктона от состава доминирующих цианобактериальных комплексов и выявлены группировки гетеротрофных бактерий, ассоциированные с различными цианобактериями. Наиболее многочисленная группировка формируется вокруг AphanizomenonDolichospermumMicrocystis и в основном состоит из бактерий, входящих в фикосферу колониальных цианобактерий, а также представителей PVC-суперфилиума. Две небольшие группировки формируются вокруг Limnothrix redekei и Cyanobium rubescens и состоят из типичных планктонных бактерий, принадлежащих в основном к отряду Flavobacteriales и семейству Nanopelagicaceae.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. В. Уманская

Самарский федеральный исследовательский центр РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: mvumansk67@gmail.com

Институт экологии Волжского бассейна РАН

Россия, Тольятти, 445003

М. Ю. Горбунов

Самарский федеральный исследовательский центр РАН

Email: mvumansk67@gmail.com

Институт экологии Волжского бассейна РАН

Россия, Тольятти, 445003

Список литературы

  1. Бариева Ф. Ф., Халиулина Л. Ю., Мингазова Н. М., Фитопланктон городских водоемов и водотоков // Экология города Казани / Казань: Изд-во “Фэн” АН РТ, 2005. С. 236‒247.
  2. Биоразнообразие и типология карстовых озер Среднего Поволжья. Под ред. Мингазовой Н. М. Казань: Казанский гос. ун-т, 2009. 225 с.
  3. Горохова О. Г. Фитопланктон озерной системы Кабан в 2011 году // Георесурсы. 2012. Т. 7. № 49. С. 24‒28.
  4. Корнева Л. Г. Фитопланктон водохранилищ Волги. Кострома: Костромской печатный дом, 2015. 284 с.
  5. Паутова В. Н., Номоконова В. И. Продуктивность фитопланктона Куйбышевского водохранилища. Тольятти: ИЭВБ РАН, 1994. 188 с.
  6. Куйбышевское водохранилище (научно-информационный справочник). Под ред. Розенберга Г. С., Выхристюк Л. А. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2008. 124 с.
  7. Уманская М. В., Горбунов М. Ю., Быкова С. В., Тарасова Н. Г. Разнообразие и трансформация сообщества планктонных пресноводных протистов в эстуарной зоне притока крупного равнинного водохранилища: метабаркодинг гена 18s-рибосомной РНК // Известия РАН. Сер. биол. 2023а. № 4. С. 426‒443.
  8. Umanskaya M. V., Gorbunov M. Y., Bykova S. V., Tarasova N. G. Diversity and transformation of the community of planktonic freshwater protists in the estuarine tributary zone of a large plainland reservoir: metabarcoding of the 18S ribosomal RNA gene // Biol. Bull. 2023a. V. 50. P. 707‒723.
  9. Уманская М. В., Горбунов М. Ю., Краснова Е. С., Тарасо ва Н. Г. Сравнительный анализ структуры сообщества цианобактерий участка равнинного водохранилища по результатам микроскопического учета и 16S-метабаркодирования // Биосфера. 2023б. Т. 15. С. 246‒260.
  10. Фролова Л. Л., Свердруп А. Э., Маланин С. Ю., Деревенская О. Ю., Хусаинов А. М., Харченко А. М. Метагеном гидробионтов озер Кабан города Казани: анализ видового разнообразия гидробионтов по маркерным генам. Казань: Казанский (Приволжский) федеральный университет, 2019. 218 с.
  11. Amann R. I., Ludwig W., Schleifer K. H. Phylogenetic identification and in situ detection of individual microbial cells without cultivation // Microbiol. Rev . 1995. V. 59. P. 143‒169.
  12. Callieri C., Cronberg G., Stockner J. G. Freshwater Picocyanobacteria : single cells, microcolonies and colonial forms // Ecology of Cyanobacteria II: Their diversity in space and time / Ed. Whitton B. A. Dordrecht: Springer Netherlands, 2012. P. 229‒269.
  13. Chiriac M. C., Haber M., Salcher M. M. Adaptive genetic traits in pelagic freshwater microbes // Environ. Microbiol . 2023. V. 25. P. 606‒641.
  14. Driscoll C. B., Otten T. G., Brown N. M., Dreher T. W. Towards long-read metagenomics: complete assembly of three novel genomes from bacteria dependent on a diazotrophic cyanobacterium in a freshwater lake co-culture // Stand. Genomic Sci. 2017. V. 12. https://doi.org/10.1186%2Fs40793-017-0224-8
  15. Edgar R. C. Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST // Bioinform. 2010. V. 26. P. 2460‒2461.
  16. Eiler A., Bertilsson S. Composition of freshwater bacterial communities associated with cyanobacterial blooms in four Swedish lakes // Environ. Mircobiol . 2004. V. 6. P. 1228–1243.
  17. Fuerst J. A. The planctomycetes: emerging models for microbial ecology, evolution and cell biology // Microbiology (Reading). 1995. V. 141. P. 1493‒1506.
  18. Galperin M. Y. Dark matter in a deep-sea vent and in human mouth // Environ. Mircobiol. 2007. V. 9. P. 2385‒2391.
  19. Griese M., Lange C., Soppa J. Ploidy in cyanobacteria // FEMS Microbiol. Lett. 2011. V. 323. P. 124‒131.
  20. Herlemann D. P., Labrenz M., Jürgens K., Bertilsson S., Waniek J. J., Andersson A. F. Transitions in bacterial communities along the 2000 km salinity gradient of the Baltic Sea // ISME J. 2011. V. 5. P. 1571‒1579.
  21. Huisman J., Codd G. A., Paerl H. W., Ibelings B. W., Verspagen J. M., Visser P. M. Cyanobacterial blooms // Nat. Rev. Microbiol. 2018. V. 16. P. 471‒483.
  22. Karlusich J. J.P., Pelletier E., Zinge L., Lombard F., Zingone A., Colin S., Gasol J. M., Dorrell R. G., Henry N., Scalco E., Acinas S. G., Wincker P., de Vargas C., Bowler C. A robust approach to estimate relative phytoplankton cell abundances from metagenomes // Mol. Ecol. Resour. 2023. V. 23. P. 16‒40.
  23. Kasalický V., Zeng Y., Piwosz K., Šimek K., Kratochvilová H., Koblížek M . Aerobic anoxygenic photosynthesis is commonly present within the genus Limnohabitans // Appl. Environ. Microbiol. 2018. V. 84. Art. e02116-17.
  24. Legendre P., Gallagher E. D. Ecologically meaningful transformations for ordination of species data // Oecologia. 2001. V. 129. P. 271‒280.
  25. Mondav R., Bertilsson S., Buck M., Langenheder S., Lindström E. S., Garcia S. L. Streamlined and abundant bacterioplankton thrive in functional cohorts // mSystems. 2020. V. 5. Art. e00316-20.
  26. Newton R. J., Jones S. E., Eiler A., McMahon K.D., Bertilsson S . A guide to the natural history of freshwater lake bacteria // MMBR. 2011. V. 75. P. 14‒49.
  27. Pitt A., Schmidt J., Koll U., Hahn M. W. Rhodoluna limnophila sp. nov., a bacterium with 1.4 Mbp genome size isolated from freshwater habitats located in Salzburg, Austria // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2019. V. 69. P. 3946‒3954.
  28. Rappé M. S., Giovannoni S. J. The uncultured microbial majority // Annu. Rev. Microbiol. 2003. V. 57. P. 369‒394.
  29. Reynolds C. S., Huszar V., Kruk C., Naselli-Flores L., Melo S. Towards a functional classification of the freshwater phytoplankton // J. Plankt. Res. 2002. V. 24. P. 417‒428.
  30. Salcher M. M., Neuenschwander S. M., Posch T., Pernthaler J . The ecology of pelagic freshwater methylotrophs assessed by a high-resolution monitoring and isolation campaign // ISME J. 2015. V. 9. P. 2442–2453.
  31. Schirrmeister B. E., Dalquen D. A., Anisimova M. Bagheri H. C., Gene copy number variation and its significance in cyanobacterial phylogeny // BMC Microbiol. 2012. V. 12. Art. 177.
  32. Zwart G., Crump B. C., Kamst-van Agterveld M. P., Hagen F., Han S. K. Typical freshwater bacteria: an analysis of available 16S rRNA gene sequences from plankton of lakes and rivers // Aquat. Microb. Ecol. 2002. V. 28. P. 141‒155.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Таксономическая структура отдельных проб: а – доли числа обнаруженных ОТЕ, принадлежащих к разным филумам; б – доля последовательностей, принадлежащих к разным филумам.

Скачать (115KB)
3. Рис. 2. Кластерный анализ различий в структуре сообществ бактерий исследуемых проб с помощью метода UPGA; а ‒ меры различия Брея‒Кертиса между векторами долей численностей ОТЕ; б ‒ расстояния Хеллингера.

Скачать (31KB)
4. Рис. 3. Структура основных ОТЕ цианобактерий в исследованных пробах. “Прочие” ‒ ОТЕ, ни в одной из проб не достигавшие 1% общей численности цианобактерий.

Скачать (69KB)
5. Рис. 4. Таксономическая структура гетеротрофного бактериопланктона в отдельных пробах на уровне классов: доля последовательностей, принадлежащих к разным таксонам.

Скачать (95KB)
6. Рис. 5. Результаты двустороннего (two-way) кластерного анализа доминирующих ОТЕ гетеротрофных бактерий по доле численности с использованием хордового расстояния в качестве меры сходства. Справа – консенсусная таксономическая принадлежность ОТЕ по базам данных ARB-Silva и GTDB. Трехбуквенные обозначения филумов/классов: ACI – ацидобактерии; ACT – актинобактерии; BAC – Bacteroidota;BDE – Bdellovibrionota = Oligoflexota;CFL – Chloroflexota;KAP – Kapabacterota;PAT – Patescibacteria;PLA – Planctomycetota;a-, b-, и g-PRO – протеобактерии; VAM – Vampirovibryonota;VER – Verrucomicrobiota.

Скачать (175KB)
7. Рис. 6. Неметрическое шкалирование доминирующих ОТЕ по величинам несходства Брея‒Кертиса. Темно-серыми овалами показаны визуально выделяемые группировки ОТЕ.

Скачать (47KB)

© Российская академия наук, 2024

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».