Геном нового штамма Halorubrum distributum ICIS4, выделенного из культуры микроводоросли Dunaliella salina

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Определена и проанализирована полная последовательность генома нового штамма галоархеи Halorubrum distributum ICIS4, выделенного из длительно поддерживаемой в лабораторных условиях каротиногенной культуры микроводоросли Dunaliella salina. Геном размером 3.32 МБ включает 3236 белок-кодирующих генов. Из 2817 групп гомологичных генов 11 ‒ уникальны для этого штамма. В геноме выявлены гены утилизации глицерина, крахмала, синтеза витаминов, пигментов и сидерофоров, которые могут участвовать в формировании и поддержания ассоциации с микроводорослями. В геноме обнаружен регион, схожий с вирусом HRPV9, и другой кольцевой контиг, имеющий сходство с фагом галоархеи Haloquadratum walsbyi.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. А. Селиванова

Оренбургский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: selivanova-81@mail.ru

Институт клеточного и внутриклеточного симбиоза УрО РАН

Россия, Оренбург

А. С. Балкин

Оренбургский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Email: selivanova-81@mail.ru

Институт клеточного и внутриклеточного симбиоза УрО РАН

Россия, Оренбург

Ю. А. Хлопко

Оренбургский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Email: selivanova-81@mail.ru

Институт клеточного и внутриклеточного симбиоза УрО РАН

Россия, Оренбург

В. Я. Катаев

Оренбургский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Email: selivanova-81@mail.ru

Институт клеточного и внутриклеточного симбиоза УрО РАН

Россия, Оренбург

А. О. Плотников

Оренбургский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Email: selivanova-81@mail.ru

Институт клеточного и внутриклеточного симбиоза УрО РАН

Россия, Оренбург

Список литературы

  1. Немцева Н. В., Селиванова Е. А., Игнатенко М. Е., Шарапова Н. В. Характеристика нового штамма Dunaliella salina (Chlorophyta) и оценка параметров его культивирования // Физиология растений. 2013. Т. 60. С. 561–568.
  2. Nemtseva N. V., Selivanova E. A., Ignatenko M. E., Sharapova N. V. Characterization of a novel Dunaliella salina (Chlorophyta) strain and the assessment of its cultivation parameters // Russ. J. Plant Physiol. 2013. V. 60. P. 529–535.
  3. Соловченко А. Е., Селиванова Е. А., Чеканов К. А., Сидоров Р. А., Немцева Н. В., Лобакова Е. С. Индукция вторичного каротиногенеза у новых галофильных микроводорослей из рода Dunaliella (Chlorophyceae) // Биохимия. 2015. Т. 80. С. 1724–1730.
  4. Solovchenko A. E., Selivanova E. A., Chekanov K. A., Sidorov R. A., Nemtseva N. V., Lobakova E. S. Induction of secondary carotenogenesis in new halophile microalgae from the genus Dunaliella (Chlorophyceae) // Biochemistry (Moscow). 2015. V. 80. P. 1508–1513.
  5. Amin S. A., Green D. H., Hart M. C., Küpper F. C., Sunda W. G., Carrano C. J. Photolysis of iron-siderophore chelates promotes bacterial-algal mutualism // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009. V. 106. P. 17071–17076.
  6. Arndt D., Grant J., Marcu A., Sajed T., Pon A., Liang Y., Wishart D. S. PHASTER: a better, faster version of the PHAST phage search tool // Nucleic Acids Res. 2016. V. 44. P. 16–21.
  7. Atanasova N. S., Demina T. A., Shanthi S. N.K.R., Oksanen H. M., Bamford D. H. Extremely halophilic pleomorphic archaeal virus HRPV9 extends the diversity of pleolipoviruses with integrases // Res. Microbiol. 2018. V. 169. P. 500–504.
  8. Bardavid R. E., Khristo P., Oren A. Interrelationships between Dunaliella and halophilic prokaryotes in saltern crystallizer ponds // Extremophiles. 2008. V. 12. P. 5–14.
  9. Bolger A. M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data // Bioinformatics. 2014. V. 30. P. 2114–2120.
  10. Cantalapiedra C. P., Hernández-Plaza A., Letunic I., Bork P., Huerta-Cepas J. eggNOG-mapper v2: functional annotation, orthology assignments, and domain prediction at the metagenomic scale // Mol. Biol. Evol. 2021. V. 38. P. 5825–5829.
  11. Cao J., Ma H. Y., Li H. Y., Wang K. R., Ruan K., Bai L. H. Halomonas socia sp. nov., isolated from high salt culture of Dunaliella salina // Extremophiles. 2013. V. 17. P. 663–668.
  12. Croft M., Lawrence A., Raux-Deery E. Warren M. J., Smith A. G. Algae acquire vitamin B12 through a symbiotic relationship with bacteria // Nature. 2005. V. 438. P. 90–93.
  13. Chun J., Oren A., Ventosa A., Christensen H., Arahal D. R., da Costa M. S., Rooney A. P., Yi H., Xu X.-W., De Meyer S., Trujillo M. E. Proposed minimal standards for the use of genome data for the taxonomy of prokaryotes // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2018. V. 68. P. 461–466.
  14. Delgado-Garcia M., Gómez-Secundino O., Rodríguez J. A., Mateos-Díaz J.C., Muller-Santos M., Aguilar C. N., Camacho-Ruiz R. M. Identification, antioxidant capacity, and matrix metallopeptidase 9 (MMP-9) in silico inhibition of haloarchaeal carotenoids from Natronococcus sp. and Halorubrum tebenquichense // Microorganisms. 2023. V. 11. Art. 2344.
  15. Grossi R., Iliopoulos C. S., Mercas R., Pisanti N., Pissis S. P., Retha A., Vayani F. Circular sequence comparison: algorithms and applications // Algorithms Mol. Biol. 2016. V. 11. P. 1–14.
  16. Gurevich A., Saveliev V., Vyahhi N., Tesler G. QUAST: quality assessment tool for genome assemblies // Bioinformatics. 2013. V. 29. P. 1072–1075.
  17. Infante-Domínguez C., de la Haba R. R., Corral P., Sanchez-Porro C., Arahal D. R., Ventosa A. Genome-based analyses reveal a synonymy among Halorubrum distributum Zvyagintseva and Tarasov 1989; Oren and Ventosa 1996, Halorubrum terrestre Ventosa et al. 2004, Halorubrum arcis Xu et al. 2007 and Halorubrum litoreum Cui et al. 2007. Emended description of Halorubrum distributum Zvyagintseva and Tarasov 1989; Oren and Ventosa 1996 // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2020. V. 70. P. 1698–1705.
  18. Kanehisa M., Sato Y., Morishima K. BlastKOALA and GhostKOALA: KEGG tools for functional characterization of genome and metagenome sequences // J. Mol. Biol. 2016. V. 428. P. 726–731.
  19. Keerthi S., Koduru U. D., Nittala S. S., Parine N. R. The heterotrophic eubacterial and archaeal co-inhabitants of the halophilic Dunaliella salina in solar salterns fed by Bay of Bengal along south eastern coast of India // Saudi J. Biol. Sci. 2018. V. 25. P. 1411–1419.
  20. Kim J., Na S. I., Kim D., Chun J. UBCG2: Up-to-date bacterial core genes and pipeline for phylogenomic analysis // J. Microbiol. 2021. V. 59. P. 609–615.
  21. Kim D., Park S., Chun J. Introducing EzAAI: a pipeline for high throughput calculations of prokaryotic average amino acid identity // J. Microbiol. 2021. V. 59. P. 476–480.
  22. Le Chevanton M., Garnier M., Bougaran G., Schreiber N., Lukomska E., Bérard J. B., Fouilland E., Bernard O., Cadoret J. P. Screening and selection of growth-promoting bacteria for Dunaliella cultures // Algal Res. 2013. V. 2. P. 212–222.
  23. Lee I., Kim Y. O., Park S. C., Chun J. OrthoANI: an improved algorithm and software for calculating average nucleotide identity // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2015. V. 66. P. 1100–1103.
  24. Li W., O’Neill K.R., Haft D. H., DiCuccio M., Chetvernin V., Badretdin A., Coulouris G., Chitsaz F., Derbyshire M. K., Durkin A. S., Gonzales N. R., Gwadz M., Lanczycki C. J., Song J. S., Thanki N., Wang J., Yamashita R. A., Yang M., Zheng C., Marchler-Bauer A., Thibaud-Nissen F. RefSeq: expanding the Prokaryotic Genome Annotation Pipeline reach with protein family model curation // Nucleic Acids Res. 2021. V. 8. P. D1020–D1028.
  25. Luk A. W.S., Williams T. J., Erdmann S., Papke R. T., Cavicchioli R. Viruses of Haloarchaea // Life. 2014. V. 4. P. 681–715.
  26. Oren A. Glycerol metabolism in hypersaline environments // Environ. Microbiol. 2017. V. 19. P. 851–863.
  27. Parks D. H., Imelfort M., Skennerton C. T., Hugenholtz P., Tyson G. W. CheckM: assessing the quality of microbial genomes recovered from isolates, single cells, and metagenomes // Genome Res. 2015. V. 25. P. 1043–1055.
  28. Selivanova E., Khlopko Y., Plotnikov A. The prokaryotic diversity in cultures of halophilic phototrophic and heterotrophic protists // Studia Universitatis Babes-Bolyai, Biologia. 2019. V. 64. 1. P. 16838.
  29. Simão F. A., Waterhouse R. M., Ioannidis P., Kriventseva E. V., Zdobnov E. M. BUSCO: assessing genome assembly and annotation completeness with single-copy orthologs // Bioinformatics. 2015. V. 31. P. 3210–3212.
  30. Sun J., Lu F., Luo Y., Bie L., Xu L., Wang Y. OrthoVenn3: an integrated platform for exploring and visualizing orthologous data across genomes // Nucleic Acids Res. 2023. V. 51. P. W397–W403.
  31. Wick R. R., Judd L. M., Gorrie C. L., Holt K. E. Unicycler: Resolving bacterial genome assemblies from short and long sequencing reads // PLoS Computat. Biol. 2017. V. 13. Art. e1005595.
  32. Williams T. J., Allen M., Tschitschko B., Cavicchioli R. Glycerol metabolism of haloarchaea // Environ. Microbiol. 2017. V. 19. P. 864‒877.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграмма Венна, демонстрирующая уникальные и ортологичные группы генов для геномов H. distributum ICIS4, H. distributum JCM9100 (GCA_000337055), H. distributum (GCF_000337335), H. litoreum JCM13561 (GCA_000337395), H. terrestre 22502 (GCA_009856455).

Скачать (133KB)
Метаданные
3. Рис. S1. Положение штамма H. distributum ICIS4 на филогенетическом древе, построенном методом максимального правдоподобия по результатам анализа геномов представителей рода Halorubrum с помощью алгоритма UBCG2 (Kim et al., 2021). Уровни поддержки узлов (gene support index, GSI) рассчитаны на основе построения 100 альтернативных генных деревьев. В качестве внешней группы использован геном Haloferax denitrificans ATCC35960 (GCF_000337795).

Скачать (283KB)
Метаданные

© 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».