Metagenomic analysis of the microbiota of a laboratory mite population of Neoseiulus californicus (mesostigmata, phytoseiidae) and the optimisation of microbiota composition to improve mite breeding efficiency

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Experimental modelling of the microbiota of a biocontrol population of the predatory mite, Neoseiulus californicus bred on the spider mite, Tetranychus urticae was carried out to both eliminate bacterial pathogens and increase the viability of the mite line. We produced an isofemale line of N. californicus BioDefence2 and a derived line with an optimised microbiota BioDefence3. The microbiota was optimised by a sequential treatment of the mite line with tetracycline to eliminate pathogenic bacteria, followed by a treatment with the probiotic bacterium, Bacillus subtilis to restore the viability of the mite line. The microbiotas of the BioDefence2 and BioDefence3 mite lines were compared using metagenomic 16S rRNA gene data. The metagenomic data were extracted from the hologenomes of the mite lines obtained through Oxford Nanopore long read sequencing. The bacterial species comprising the microbiotas of the original and optimised mite lines were identified. The saprophytic soil bacteria, Stenotrophomonas maltophilia, Acinetobacter johnsonii and Enterobacter hormaechei, also known as opportunistic human pathogens, form the basis of the N. californicus microbiota. The optimization of the microbiota eliminates the intracellular bacterium, Renibacterium salmoninarum, a well-known fish pathogen. The effect of mite microbiota optimisation on the viability of the biocontrol population of N. californicus is discussed. The results obtained may provide a basis for improving the technology of N. californicus rearing.

Full Text

Фитосейидный клещ Neoseiulus californicus (McGregor 1954), первоначально описанный как представитель рода Typhlodromus Scheuten 1857, широко используется для биологической борьбы с вредителями растений в условиях защищенного грунта, такими как обыкновенный паутинный клещ (Tetranychus urticae (Koch 1836)), красный томатный паутинный клещ (Tetranychus evansi (Baker & Pritchard 1960)) и другими мелкими вредителями, поражающими растения (Sanchez et al., 2008). Большое число видов жертв N. californicus и его способность переносить временные периоды голодания (питается пыльцевыми зернами растений) (Akyazi, Liburd, 2019) указывают на отсутствие строгой пищевой специализации этого вида хищных клещей, что вероятно отражается на составе его микробиоты. В настоящее время исследования микробиоты N. californicus и других видов фитосейидных клещей находятся в начальной стадии. До эпохи полногеномного секвенирования интерес исследователей к бактериальным симбионтам фитосейидных клещей фокусировался на внутриклеточных бактериях Wolbachia, Cardinium и Spiroplasma, вызывающих сдвиг в соотношении полов в сторону самок и цитоплазматическую несовместимость инфицированных и свободных от инфекции линий клещей. Для обнаружения внутриклеточных бактерий использовались методы, основанные на идентификации генов бактерий методом ПЦР (Breeuwer, Jacobs, 1996; Johanowicz, Hoy, 1996; Weeks et al., 2003; Enigl, Schausberger, 2007). С появлением методов полногеномного секвенирования стали появляться работы с описанием всей микробиоты изучаемых клещей на основе метабаркодирования бактериальных генов (Andrianov, 2022). В работе Мерлина с соавторами (Merlin et al., 2023) изучен вопрос о влиянии растения хозяина на состав микробиоты системы “хищник – жертва” на примере пары видов N. californicus и T. urticae при развитии на растениях хлопчатника, кукурузы, обыкновенной фасоли или на томате. Предполагалось, что летучие фитонцидные соединения растений будут оказывать влияние на видовой состав микробиоты клещей. Тем не менее характеристика микробиоты на основе метабаркодирования по гену 16S rRNA выявила устойчивые качественные отличия микробиоты N. californicus от T. urticae, но влияние вида растения на микробиоту клещей не было обнаружено. Видовой состав микробиоты N. californicus в разных опытах оказался изменчив. Если принять интуитивно понятное допущение, что значимые для биологии клещей виды бактерий имеют высокую численность, то наибольшее значение для клещей N. californicus имеют бактерии из родов Pseudomonas, Flavobacterium, Enterococcus, Bacillus и Stenotrophomonas.

Изучение микробиоты другой пары видов, образованной хищным фитосейидным клещом Neoseiulus cucumeris (Oudemans 1930) и его жертвой акаридиевым клещом Tyrophagus putrescentiae (Schrank 1781), методом метабаркодирования гена 16S rRNA также выявило радикальные различия микробиоты хищника и жертвы (Pekas et al., 2017). Микробиота хищного клеща образована преимущественно видами бактерий из родов Brevibacterium, Staphylococcus и Bacillus, причем на долю Staphylococcus kloosii (Schleifer et al. 1985) приходится 61–72% всех бактерий. Еще 12–14% приходится на Staphylococcus saprophyticus (Fairbrother 1940). Эти бактерии отсутствуют в чистых культурах клеща T. putrescentiae. Его микробиота содержит преимущественно Blattabacterium-like и Solitalea-like бактерии. Типичные для человека кишечные бактерии Escherichia coli, Lactococcus sp., Leuconostoc sp. и Propionibacterium немногочисленны и вероятно случайны в микробиоте клещей.

В недавно опубликованной работе с использованием секвенирования по Sanger фрагментов 16S rRNA гена и традиционных микробиологических подходов проведено изучение микробиоты трех видов фитосейидных клещей: Phytoseiulus persimilis (Athias-Henriot 1957), Amblyseius swirskii Athias-Henriot 1962 и Neoseiulus cucumeris (Sumner-Kalkun et al., 2023). Полученные данные подтвердили вывод из работы Пекас с соавторами (Pekas et al., 2017) о большой численности популяции бактерий S. kloosi в микробиоте N. cucumeris. Обнаружение S. kloosi в микробиоте N. cucumeris двумя независимыми методами указывает на важную роль этой бактерии для биологии N. cucumeris. Основными представителями микробиоты A. swirskii и N. cucumeris являются Serratia marcescens NECW30 (Bizio 1823) и Elizabethkingia meningoseptica (King 1959) Kim et al. 2005 из группы энтеробактерий. Микробиота P. persimilis существенно отлична. Наибольшую представленность имеют S. maltophilia PHPW29, Serratia odorifera (Grimont et al. 1978) и Arthrobacter sp. PHPS1 (Conn and Dimmick 1947). Эксперименты по обработке P. persimilis двумя видами бактерий из рода Serratia показали их контрастное влияние на параметры жизнеспособности популяции (Sumner-Kalkun et al., 2023). Обработка клещей бактерией S. marcescens, характерной для микробиоты других видов фитосейид, снижала выживаемость, плодовитость и активность питания, но другой вид бактерий из рода SerratiaS. odorifera из микробиоты P. Persimilis действовала противоположно, проявляя свойства пробиотика для P. persimilis. Следует отметить, что патогенность S. marcescens ранее отмечалась для лабораторных популяций клещей Galendromus (Galendromus) occidentalis (Nesbitt 1951), у которых инфекция этой бактерией приводит к нарушению пищеварения и прилипанию клещей к субстрату (Hoy, Jeyaprakash, 2005, 2008).

Особое практическое значение для использования фитосейидных клещей как агентов биоконтроля имеют патогенные виды бактерий. В настоящее время доказана патогенность для клещей нескольких видов бактерий. Для лабораторной линии клеща P. persimilis был описан синдром “невосприимчивости” или non-responding (NR) syndrome, характеризующийся уменьшением размеров взрослых особей, сокращением продолжительности жизни и плодовитости клещей, а также снижением их активности в питании паутинными клещами. В ногах зараженных клещей наблюдались кристаллы. Причиной синдрома невосприимчивости оказалась спонтанная инфекция штаммом бактерии Acaricomes phytoseiuli DSM 14247 (Pukall et al. 2006). Ее роль в патогенезе данного синдрома была подтверждена возможностью инфицировать клещей из нормальных линий в соответствии с постулатами Коха (Gols et al., 2007; Schütte et al., 2008).

Наличие бактерии Oligosporidium occidentalis ассоциировано с заболеванием клещей Gelendromus (Galendromus) occidentalis (Becnel et al., 2002), а фитопатогенная бактерия Brenneria salicis (Day 1924) Hauben et al. 1999 ассоциирована с заболеванием N. cucumeris (Hoy, Jeyaprakash, 2008; Pekas et al., 2017). У фитосейидных клещей обнаружены широко распространенные среди видов членистоногих внутриклеточные бактерии Wolbachia, Cardinium и Spiroplasma (Enigl, Schausberger, 2007; Wu, Hoy, 2012; Famah et al., 2014). В настоящее время нет данных об облигатности симбиоза каких-либо штаммов бактерий из этой группы и фитосейидных клещей. Вероятно, симбиоз имеет факультативный характер. Наличие этих бактерий может быть бессимптомным и часто ассоциировано со сдвигом соотношения полов в пользу самок и с цитоплазматической несовместимостью, обнаруживаемой при скрещивании линий с разным инфекционным статусом (Wu, Hoy, 2012).

В данном сообщении мы впервые для популяций фитосейидных клещей, используемых в практике защиты растений в России, приводим данные метабаркодирования их микробиоты. Под микробиотой мы понимаем совокупность видов бактерий, определяемых по нуклеотидной последовательности бактериального гена 16S rRNA. В работе изложены результаты эксперимента по оптимизации микробиоты популяции N. californicus путем последовательной обработки клещей антибиотиком (тетрациклином) и пробиотической бактерией Bacillus subtilis (Ehrenberg 1835) Cohn 1872 с целью оптимизации технологии разведения хищного клеща и повышения эффективности его применения для контроля паутинных клещей.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Линии клещей Neoseiulus californicus

Хищные клещи N. californicus для данного исследования были получены из коллекции Всероссийского научно-исследовательского института фитопатологии (Glinushkin et al., 2019) и разводилась в культуре на кормовых паутинных клещах T. urticae. Культуру N. californicus выращивали при температуре 25ºC, относительной влажности воздуха 90% и продолжительности светового дня 20 часов. Для проведения экспериментов в контролируемых условиях использовались плоты, в которых клещи питались на листьях фасоли, окруженных водой, что предотвращало рассеивание клещей (рис. 1а).

 

Рис. 1. Экспериментальная установка для разведения лабораторных линий N. Californicus: а – плоты листьев фасоли, которые заражены паутинными клещами и на которых в контролируемых условиях питаются клещи N. californicus; б – самка N. californicus, в центре тела просвечивает созревающее яйцо. Фотография Ю. И. Мешкова.

 

На каждый плот помещали по 10 самок N. californicus. Кормление N. californicus проводили на 3-й и 5-й дни, помещая на лист фасоли паутинных клещей. Количество клещей подсчитывали через 7 дней после начала эксперимента, что соответствует жизненному циклу N. californicus от яйца до имаго. Мы получили линию клещей N. californicus BioDefence2 от единственной оплодотворенной самки и производную линию с оптимизированной микробиотой BioDefence3. Линия Biodefence2 служила контрольной группой в эксперименте по оптимизации микробиоты линии BioDefence3.

Оптимизацию микробиоты проводили последовательной обработкой линии клещей тетрациклином для устранения патогенных бактерий и затем обработкой пробиотическими бактериями B. subtilis для восстановления жизнеспособности линии клещей. Для обработки тетрациклином использовался тетрациклин гидрохлорид для микробиологии от фирмы “Helicon” (https://www.helicon.ru/catalog/reagenty/kultivirovanie-kletok/antibiotiki/tetratsiklina-gidrokhlorid-art-srl-38614/). Концентрированный раствор 30 мг/мл получали в 70% спирте и разводили водой в 10 раз непосредственно перед опрыскиванием листьев фасоли с культурой паутинных клещей. Непосредственная обработка N. californicus тетрациклином невозможна, так как опрыскивание раствором антибиотика вызывает их гибель. Для обработки N. californicus тетрациклином мы использовали паутинных клещей, резистентных к опрыскиванию раствором тетрациклина и выращенных на обработанных антибиотиком листьях фасоли. Концентрацию тетрациклина подбирали экспериментально для каждой партии тетрациклина в предварительных опытах с последовательными двукратными разведениями основного раствора антибиотика. Концентрация тетрациклина в два раза меньшая, чем токсичная доза, вызывающая частичную гибель лабораторной популяции N. californicus, была выбрана для опыта. Через сутки после обработки листья фасоли использовали для загрузки плотов хищными клещами или для подкормки клещей на плотах. Для получения обработанной тетрациклином линии, клещи проходили весь жизненный цикл от яйца до яйца на обработанных тетрациклином листьях. Для этого родителей удаляли после откладки яиц, а клещей, вышедших из яиц, доращивали на листьях, обработанных тетрациклином, до взрослой стадии. Через 7 дней поколение клещей N. californicus, выросшее на обработанных тетрациклином листьях, собирали и переносили на плоты, не обработанные тетрациклином, но опрысканные 5% раствором спор B. subtilis для восстановления жизнеспособности линии клещей. В качестве пробиотических бактерий мы использовали суспензию спор бактерий рода Bacillus производства фирмы “Chisal NV” (Belgium), поставщик в России – фирма “Пробиотика” (https://probiotica.ru/chrisal_products/stb_-_nasishenie_prostranstva/215594/). Исходный препарат “Сенная палочка”, являющийся суспензией спор бактерий с концентрацией 5 х 107 живых бактерий в одном миллилитре, разводили стерильной водой перед опытом в 20 раз для активации бактерий и опрыскивали листья с клещами ежедневно. После откладки яиц родителей удаляли, и поколение клещей, выросшее на листьях с пробиотическими бактериями, вели далее как производную линию BioDefence3. Культивирование линии BioDefence3 вели при ежедневном опрыскивании пробиотическими бактериями. Всего для выделения суммарной ДНК было получено 30 плотов с клещами линии BioDefence2 и 30 плотов с клещами линии BioDefence3. Перед выделением суммарной ДНК клещей переносили в культуральный флакон без кормовых клещей, где они голодали в течение двух суток. Далее взрослых клещей индивидуально собирали в лизирующий раствор для выделения суммарной ДНК и определения нуклеотидной последовательности хологенома линии клещей.

Выделение суммарной ДНК линии клещей и определение нуклеотидной последовательности ее хологенома методом нанопорового секвенирования длинных фрагментов ДНК

Высокомолекулярную ДНК для нанопорового секвенирования выделяли с помощью классического фенол-хлороформного метода с Протеиназой К, модифицированного для выделения высокомолекулярной ДНК. Примесь РНК удаляли обработкой рибонуклеазой Т1. Качество и чистоту выделенной ДНК оценивали с помощью спектрофотометра NanoDrop (Thermo Scientific). Концентрацию ДНК определяли с помощью флуорометра Qubit (Invitrogen) и наборов реагентов (Qubit dsDNA HS Assay Kit, Invitrogen). Заключительный этап выделения высокомолекулярной ДНК проводили на магнитных шариках с использованием буфера для больших фрагментов (LFB) из набора SQK-LSK110 (Oxford Nanopore Technologies). Для подготовки библиотеки концы молекул ДНК достраивались, а затем лигировались с адаптерами с помощью модуля NEBNext Companion Module. Библиотеки для нанопорового секвенирования готовили при помощи набора SQK-LSK110 (Oxford Nanopore Technologies). Секвенирование геномной библиотеки проводилось на потоковой ячейке MinION R9.4.1 на приборе MinION нанопор секвенатор 512 каналов (Oxford Nanopore Technologies) под управлением программы MinKNOW v.5.1.0. Сохраняли риды с длиной более 200 п. н. Бейсколлинг проводили на сервере с графическим процессором при помощи программы Guppy (v6.0.1+652ffd179) (https://github.com/asadprodhan/GPU-accelerated-guppy-basecalling). Сборку контигов из первичных чтений вели в программе canu v.2.3 assembler (Koren et al., 2017). N50 для полученных сборок было равно 97122 п. н. для сборки BioDefence2 и 44867 п. н. для сборки BioDefence3, что говорит о достаточно хорошем качестве сборки. Качество сборки генома N. californicus было проверено в программе BUSCO ver. 5.4.2. (Manni et al., 2021). При оценке качества мы получили 77.1% корректно собранных генов домашнего хозяйства для BioDefence2 и 79.3% для BioDefence3. Для поиска генов использовалась программа AUGUSTUS (Stanke et al., 2006). Аннотацию собранных генов проводили в программе OrthoFinder (Emms, Kelly, 2019), которая собирает ортологичные гены в группы. Выявленные гены выравнивали на базу данных nr с помощью программы BLAST. Сборки хологенома двух линий N. californicus BioDefence2 и BioDefence3 были размещены в базе данных GenBank. Сборки последовательностей, присоединенные к проекту BioDefence2, доступны по номеру SRR23949036. Все данные проекта зарегистрированы с номером BioProject ID PRJNA946627. Сборки последовательностей, присоединенные к проекту BioDefence3, доступны по номеру SRR26395938. Все данные проекта зарегистрированы с номером BioProject ID PRJNA1028568.

Для проведения метагеномного анализа мы извлекли из геномного проекта все последовательности прокариотического гена 16S rRNA с помощью программы Centrifuge и базу данных NCBI в качестве референса (Kim et al., 2016). Все последовательности, принадлежащие более чем одному виду бактерий, мы классифицировали как химерные и удалили их. В результате мы нашли наиболее сходные последовательности известных видов бактерий и провели идентификацию всех видов микробиоты N. californicus. Каждый из идентифицированных видов бактерий характеризуется числом относящихся к нему последовательностей в геномном проекте или параметром NumReads, который является ранговой оценкой количества бактерий данного вида в микробиоте. Систематическое положение идентифицированных видов бактерий представлено в виде дерева, построенного в программе Krona (Ondov et al., 2011).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Виды бактерий, образующие микробиоту линий N. californicus, были определены в результате метабаркодирования полученных хологеномов по гену 16S rRNA. В результате организм – источник полученных нуклеотидных последовательностей – был определен до вида, и получен список видов бактерий, образующих микробиоту клеща. Мы ограничили свой анализ бактериями, так как идентификация бактерий по генам 16S rRNA максимально надежна, а референсная база имеет минимальное число ошибок, по сравнению с грибами. Каждый из идентифицированных таким образом видов бактерий характеризуется числом чтений, картированных на геном, или числом numReads. Число numReads может быть использовано для ранговой оценки количества бактерий данного вида в микробиоте клеща и, следовательно, дает качественную оценку значимости этого вида бактерий для изучаемой популяции N. californicus. Полученная оценка не является количественной, так как бактерии с прочными клеточными стенками неизбежно будут представлены меньшим числом прочтений, чем виды бактерий с тонкими клеточными стенками из-за разницы в эффективности выделения ДНК. Тем не менее сравнение микробиоты линий BioDefence2 и BioDefence3 возможно, так как выделение ДНК из клещей этих линий проводили одним методом, и состав видов микробиоты обеих линий сходен. Сравнение видового состава микробиоты линий BioDefence2 и BioDefence3 представлено на рис. 2 и в табл. 1.

 

Рис. 2. Сравнение микробиоты сублиний BioDefence. Цветом обозначено число NumResds каждого из таксонов, что является ранговой оценкой количества данного вида в микробиоте. На врезке в центре представлена легенда для цветов диаграммы с соответствием цвета и числа NumResds. Числа в секторах диаграммы соответствуют числу видов бактерий: а – микробиота линии BioDefence2, б – микробиота линии BioDefence3.

 

Таблица 1. Сравнение микробиоты N. californicus линий BioDefence2 и BioDefence3

Группа бактерий

Бактериальная микробиота BioDefence2 (исходная линия)

Бактериальная

микробиота BioDefence3

(обработанная линия)

1

Enterobacterales

 

Klebsiella pneumoniae

2

 

Klebsiella oxytoca

3

Enterobacter sp. LU1

 

4

Enterobacter sp. RHBSTW-00975

 

5

Enterobacter hormaechei

Enterobacter hormaechei

6

 

Enterobacter cloacae

7

 

Citrobacter freundii

8

Escherichia coli

Escherichia coli

9

Salmonella enterica

Salmonella enterica

10

Mixta intestinalis

 

11

 

Serratia marcescens

12

Pantoea dispersa

Pantoea dispersa

13

Proteus mirabilis

 

14

Xanthomonadales

Stenotrophomonas sp. ASS1

 

15

Stenotrophomonas sp. WZN-1

 

16

Stenotrophomonas sp. PAMC25021

 

17

Stenotrophomonas maltophilia

Stenotrophomonas maltophilia

18

Stenotrophomonas maltophilia R551-3

 

19

Lysobacter sp. HDW10

 

20

Pseudomonadales

 

Pseudomonas fluorescens

21

 

Pseudomonas protegens

22

 

Pseudomonas aeruginosa

23

 

Pseudomonas chlororaphis

24

Pseudomonas putida

Pseudomonas putida

25

 

Pseudomonas stutzeri

26

Pseudomonas alkylphenolica

 

27

Pseudomonas sp. S1-A32–2

 

28

Acinetobacter johnsonii

 

29

Acinetobacter johnsonii XBB1

 

30

Acinetobacter baumannii

Acinetobacter baumannii

31

Aeromonadales

 

Aeromonas hydrophila

32

 

Aeromonas veronii

33

Aeromonas caviae

 

34

Vibrionales

 

Vibrio parahaemolyticus

35

Burkholderiales

 

Burkholderia cenocepacia

36

 

Burkholderia cepacia

37

 

Burkholderia multivorans

38

 

Burkholderia ubonensis

39

 

Burkholderia gladioli

40

 

Burkholderia gladioli pv. gladioli

41

 

Burkholderia pseudomallei

42

 

Ralstonia solanacearum

43

 

Achromobacter denitrificans

44

 

Achromobacter xylosoxidans

45

 

Bordetella hinzii

46

Nitrosomonadales

Methylophilus sp. TWE2

 

47

Hyphomicrobiales

 

Agrobacterium tumefaciens

48

 

Rhizobium leguminosarum

49

 

Bradyrhizobium diazoefficiens

50

Rhodospirillales

 

Azospirillum brasilense

51

Sphingomonadales

 

Sphingobium yanoikuyae

52

Actinomycetia

Renibacterium salmoninarum

 

53

Renibacterium salmoninarum ATCC33209

 

54

Neomicrococcus aestuarii

 

55

Leucobacter denitrificans

 

56

Brevibacterium sp. WO024

 

57

Amycolatopsis methanolica 239

 

58

 

Streptomyces lydicus

59

 

Streptomyces albus

60

 

Streptomyces venezuelae

61

 

Streptomyces lincolnensis

62

 

Micrococcus luteus

63

 

Cutibacterium acnes

64

 

Rhodococcus ruber

65

Bacillales

Staphylococcus succinus

 

66

Staphylococcus kloosii

 

67

Peribacillus simplex NBRC15720 = DSM 1321

 

68

Oceanobacillus sp. 160

 

69

Kurthia sp. 11kri321

 

70

 

Bacillus cereus

71

 

Bacillus thuringiensis

72

Myxococcales

 

Myxococcus xanthus

73

 

Sorangium cellulosum

74

Eubacteriales

Clostridium botulinum

 

75

Acholeplasmatales

Acholeplasma palmae

 

76

Acholeplasma axanthum

 

77

Chroococcidiopsidales

Chroococcidiopsis thermalis PCC7203

 

78

Synechococcales

Synechococcus sp. JA-3–3Ab

 

79

Flavobacteriales

Chryseobacterium glaciei

 

80

Chryseobacterium sp. G0201

 

81

Chryseobacterium indoltheticum

 

82

Chryseobacterium carnipullorum

 

83

Fluviicola taffensis DSM 16823

 

84

Sphingobacteriales

Sphingobacterium sp. B29

 

85

Chlorobiaceae

Pelodictyon phaeoclathratiforme BU-1

 

86

Chlorobium phaeobacteroides DSM 266

 

87

Thermotogales

Pseudothermotoga hypogea DSM 11164 = = NBRC106472

 

88

Pseudothermotoga thermarum DSM 5069

 

Примечания. В сравнение включены первые 50 видов бактерий с максимальным значением параметра NumReads. Патогенные и образующие токсин виды бактерий из состава микробиоты линии BioDefence2 выделены жирным шрифтом.

 

При построении диаграммы использованы первые 50 видов бактерий микробиоты каждой из линий с максимальным значением параметра NumReads. Основу микробиоты обеих линий N. californicus BioDefence2 и BioDefence3 составляют сапрофитные аэробные почвенные бактерии S. maltophilia, Acinetobacter sp. и энтеробактерия Enterobacter hormaechei (Hormaeche and Edwards 1960).

S. maltophilia – почвенная аэробная грамм-негативная, подвижная бактерия, биопленкообразователь и оппортунистический патоген человека, высокоустойчивый к большинству антибиотиков. Эта бактерия также является компонентом микробиоты ротовой полости разводимых в террариумах видов змей (Hejnar et al., 2007). У близкородственного вида фитосейид N. cucumeris данный вид отмечается, но как малочисленный (Pekas et al., 2017). Напротив, S. kloosii, образующий основу микробиоты N. cucumeris, у N. californicus найден в небольшом количестве и только в линии BioDefence2. Так как S. maltophilia и S. kloosii относятся к одной экологической группе бактерий – почвенные сапрофиты, то, вероятно, они могут замещать друг друга у разных видов фитосейидных клещей. Вполне закономерно, что вторая по массовости группа бактерий микробиоты образована кишечными бактериями E. hormaechei и E. coli. Эти виды бактерий, предпочитающие среду с высокой концентрацией аминокислот, отражают особенности питания N. californicus животной пищей с высокой долей белков.

Интересно наличие в линии BioDefence2 необычной для членистоногих внутриклеточной патогенной бактерии R. salmoninarum, способной инфицировать рыб и распространяться в их популяциях как “горизонтально” путем инфекционной передачи между особями, так и “вертикально” через икру (Rozas-Serri et al., 2020). Также в линии BioDefence2 обнаруживается высокая численность токсин-образующей бактерии Clostridium botulinum (van Ermengem 1896) Bergey et al. 1923. Оптимизация микробиоты в линии BioDefence3 устраняет оба эти вида бактерий.

Сравнение микробиоты линий BioDefence2 и BioDefence3 позволяет выделить группу бактерий, обнаруживаемых в обеих линиях клещей, кроме тех, что были перечислены ранее. К ним относятся почвенные бактерии и оппортунистические патогены человека: Pseudomonas putida (Trevisan 1889), Salmonella enterica (ex Kauffmann & Edwards 1952) Le Minor & Popoff 1987), Pantoea dispersa (Gavini et al. 1989), Acinetobacter baumannii (Bouvet and Grimont 1986). Устойчивость их в микробиоте N. californicus возможно связана с природной устойчивостью некоторых штаммов этих бактерий к большинству антибиотиков (Yang et al., 2023).

Существенные изменения микробиоты линий BioDefence2 и BioDefence3 ставят вопрос о влиянии этих изменений на жизнеспособность и эффективность размножения клещей. Для количественного сравнения эффективности размножения клещей измеренной числом полученных клещей в стандартных опытах, линии клещей BioDefence2 и BioDefence3 культивировали параллельно в одном помещении и в одинаковых условиях, обеспечивающих оптимальную скорость роста на плотах, как описано в разделе “Материалы и методы”. Подсчеты числа клещей проводили на 7-й день эксперимента. Выявлено достоверное увеличение числа полученных клещей линии BioDefence3 по сравнению с контрольной линией BioDefence2 (рис. 3).

 

Рис. 3. Демографическая структура клещей в линиях BioDefence2 и BioDefence3 на 7-й день эксперимента. Синим цветом показана линия BioDefence2, красным цветом – линия BioDefence3. Отрезками указаны 95% доверительные интервалы ошибки доли. По вертикальной оси – доля группы клещей во всей выборке. По горизонтальной оси – группы клещей. Суммированы данные 30 повторностей эксперимента на листовых вырезках для каждой из линий. Всего получено 1576 клещей всех возрастов линии BioDefence2 и 1967 клещей линии BioDefence3.

 

Для характеристики жизнеспособности опытной и контрольной популяций мы оценивали внешний вид самок по двухбалльной шкале. Нормальные активно питающиеся самки имеют вздутое тело, причем степень вздутия увеличивается у самок, несущих яйца (рис. 1б). Помимо нормальных самок в популяции всегда есть некоторое количество вялых самок с плоским телом, которые практически не питаются. Причин этого явления может быть много, но одной из вероятных причин может быть наличие патогенных видов бактерий, вызывающих отравление клещей. На основании визуального наблюдения мы разделили всех самок на плоских и нормальных. Наблюдаются достоверное снижение доли плоских самок с 20% в контрольной группе до 6% в линии BioDefence3 и увеличение числа полученных в эксперименте взрослых клещей, как самцов, так и самок (рис. 3). Результаты количественных подсчетов роста популяции в контролируемых условиях эксперимента свидетельствуют об эффективности двойной последовательной обработки популяции клеща тетрациклином и пробиотиком B. subtilis для стабилизации размножения культуры N. californicus.

Данные геномного секвенирования позволяют провести генетическую идентификацию линий клещей. Для этого мы извлекли из полученных геномов линий BioDefence2 и BioDefence3 последовательности гена18S rRNA и провели их сравнительный анализ. Как и ожидалось, нуклеотидная последовательность гена 18S rRNA длиной 1181 п. о. идентична у линий BioDefence2 и BioDefence3 и отличается от генетически охарактеризованных линий N. californicus уникальными нуклеотидными заменами. Наибольшее сходство полученных нами последовательностей наблюдается с последовательностями гена 18S rRNA N. californicus, опубликованными в работе (Sonoda et al., 2012). Различия ограничены точковыми мутациями. Замены G на A наблюдаются в позициях 134, 302 и 1045 при сравнении с генотипами изолятов 89NcSPN1, 02NcaCI и 87NcFT1 соответственно.

ОБСУЖДЕНИЕ

В данном сообщении мы приводим результаты метабаркодирования микробиоты N. californicus по гену 16S rRNA и сравнительного анализа изменений микробиоты двух полученных нами линий N. californicus BioDefence2 и BioDefence3 в результате обработки тетрациклином и пробиотическими бактериями B. subtilis. Ранее метабаркодирование микробиоты N. californicus было проведено в работе Мерлина с соавторами (Merlin et al., 2023). В ней было показано, что основу микробиоты N. californicus составляют бактерии из родов Stenotrophomonas, Pseudomonas, Flavobacterium, Enterococcus, Bacillus, Paenibacillus. Совпадение c нашими данными наблюдается в случае Stenotrophomonas, Pseudomonas и Bacillus. Эти бактерии наиболее вероятно являются обязательными компонентами микробиоты N. californicus, и среди них можно ожидать наличия пробиотических штаммов, повышающих жизнеспособность популяции клещей и защищающих их от патогенных и условно патогенных микрооганизмов. Аналогичный результат недавно был получен при изучении микробиоты P. persimilis (Sumner-Kalkun et al., 2023). В составе микробиоты P. persimilis была обнаружена бактерия S. odorifera, а затем были показаны пробиотические свойства найденного штамма для клеща P. persimilis.

Наличие в микробиоте N. californicus бактерий, известных образователей токсинов, позволяет предполагать, что в настоящее время состав микробиоты культуры N. californicus не является оптимальным. Для оптимизации микробиоты клещей необходимы удаление патогенных видов бактерий и замена их на пробиотические виды бактерий.

В данной работе мы показали возможность улучшения параметров материнских культур N. californicus, выращенных на паутинном клеще T. urticae. Устранение чувствительной к тетрациклину микрофлоры клещей и модуляция микробиоты N. californicus путем обработки популяции пробиотической бактерией Bacillus subtilis приводят к увеличению скорости роста популяции N. californicus и снижению доли неактивных клещей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ имеющейся литературы показывает, что жизнеспособность и эффективность применения популяций фитосейидных клещей как агентов биоконтроля в значительной степени зависит от состава микробиоты линии. Без необходимого контроля популяция клещей быстро накапливает патогенные виды бактерий в составе своей микробиоты и становится неэффективной как агент биоконтроля. Субклонирование популяции путем получения линии от одной самки является эффективным методом устранения патогенных микроорганизмов. Вторым подходом к повышению эффективности применения фитосейидных клещей является моделирование микробиоты системы: “фитосейидный клещ – кормовой клещ” на стадии лабораторного разведения. В представленной работе мы применили оба подхода для оптимизации микробиоты популяции клещей искусственного разведения N. californicus. Клещи полученной нами линии BioDefence3 очищены от патогенных бактерий R. salmoninarum и C. botulinum. Удаление бактерий, продуцирующих токсины, коррелирует с уменьшением доли “неэффективных” самок, что указывает на перспективность предложенного подхода для поддержания жизнеспособности популяций N. californicus.

ФИНАНСИРОВАНИЕ РАБОТЫ

Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда (РНФ), грант 22-24-00727.

СОБЛЮДЕНИЕ ЭТИЧЕСКИХ СТАНДАРТОВ

В данной работе отсутствуют исследования человека и животных, соответствующих критериям Директивы 2010/63/EU.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Авторы данной работы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

About the authors

B. V. Andrianov

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: andrianovb@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119333

L. A. Uroshlev

Vavilov Institute of General Genetics, Russian Academy of Sciences

Email: leoniduroshlev@gmail.com
Russian Federation, Moscow, 119333

O. V. Vasilenko

All-Russia Collection of Microorganisms, G. K. Skryabin Institute of the Biochemistry and Physiology of Microorganisms, Pushchino Scientific Center for Biological Research, Russian Academy of Sciences

Email: ovvasilenko@gmail.com
Russian Federation, Pushchino, 142290

Y. I. Meshkov

All-Russia Scientific Research Institute of Phytopathology

Email: yimeshkov@rambler.ru
Russian Federation, Moscow Oblast, Odintsovsky District, Bolshiye Vyazyomy, 143050

References

  1. Akyazi R., Liburd O.E., 2019. Biological Control of the Twospotted Spider Mite (Trombidiformes: Tetranychidae) with the Predatory Mite Neoseiulus californicus (Mesotigmata: Phytoseiidae) in Blackberries // Florida Entomologist. V. 102. P. 373– 381. https://doi.org/10.1653/024.102.0217
  2. Andrianov B.V., 2022. Bacterial Symbionts and Pathogens in Populations of Phytoseiidae Mites (Phytoseiidae, Mesostigmata) // Biology Bulletin Reviews. V. 12. P. S78–S84. https://doi.org/10.1134/S2079086422070027
  3. Becnel J.J., Jeyaprakash A., Hoy M.A., Shapiro A., 2002. Morphological and molecular characterization of a new microsporidian species from the predatory mite Metaseiulus occidentalis (Nesbitt) (Acari, Phytoseiidae) // Journal of Invertebrate Pathology. V. 79. № 3. P. 163–172. https://doi.org/10.1016/s0022-2011(02)00032-0
  4. Breeuwer J.A.J., Jacobs G., 1996. Wolbachia: intracellular manipulators of mite reproduction // Experimental and Applied Acarology. V. 20. P. 421–434.
  5. Emms D.M., Kelly S., 2019. OrthoFinder: phylogenetic orthology inference for comparative genomics // Genome Biology. V. 20. P. 238. https://doi.org/10.1186/s13059-019-1832-y
  6. Enigl M., Schausberger P., 2007. Incidence of the endosymbionts Wolbachia, Cardinium and Spiroplasma in phytoseiid mites and associated prey // Experimental and Applied Acarology. V. 42. P. 75–85. https://doi.org/10.1007/s10493-007-9080-3
  7. Famah S.N., Hanna R., Breeuwer J.A., et al., 2014. The endosymbionts Wolbachia and Cardinium and their effects in three populations of the predatory mite Neoseiulus paspalivorus // Experimental and Applied Acarology. V. 64. P. 207–221. https://doi.org/10.1007/s10493-014-9820-0
  8. Glinushkin A.P., Yakovleva I.N., Meshkov Y.I., 2019. The impact of pesticides used in greenhouses, on the predatory mite Neoseiulus californicus (parasitiformes, phytoseiidae) // Rossiiskaia selskokhoziaistvennaia nauka. V. 3. P. 32–34. https://doi.org/10.31857/S2500-26272019332-34
  9. Gols R., Schutte C., Stouthamer R., et al., 2007. PCR-based identification of the pathogenic bacterium, Acaricomes phytoseiuli, in the biological control agent Phytoseiulus persimilis (Acari: Phytoseiidae) // Biological Control. V. 42. P. 316–325. https://doi.org/10.1016/j.biocontrol.2007.06.001
  10. Hejnar P., Bardon J., Sauer P, Kolár M., 2007. Stenotrophomonas maltophilia as a part of normal oral bacterial flora in captive snakes and its susceptibility to antibiotics // Veterinary Microbiology. V. 121. P. 357–362. https://doi.org/10.1016/j.vetmic.2006.12.026
  11. Hoy M., Jeyaprakash A., 2005. Microbial diversity in the predatory mite Metaseiulus occidentalis (Acari: Phytoseiidae) and its prey, Tetranychus urticae (Acari: Tetranychidae) // Biological Control. V. 32. P. 427– 441. https://doi.org/10.1016/j.biocontrol.2004.12.012
  12. Hoy M.A., Jeyaprakash A., 2008. Symbionts, including pathogens, of the predatory mite Metaseiulus occidentalis: current and future analysis methods // Experimental and Applied Acarology. V. 46. P. 329–347. https://doi.org/10.1007/s10493-008-9185-3
  13. Johanowicz D.L., Hoy M.A., 1996. Wolbachia in a Predator–Prey System: 16S Ribosomal DNA Analysis of Two Phytoseiids (Acari: Phytoseiidae) and Their Prey (Acari: Tetranychidae) // Annals of the Entomological Society of America. V. 89. P. 435–441. https://doi.org/10.1093/aesa/89.3.435
  14. Kim D., Song L., Breitwieser F.P., Salzberg S.L., 2016. Centrifuge: rapid and sensitive classification of metagenomic sequences // Genome Research. V. 12. P. 1721– 1729. https://doi.org/10.1101/gr.210641.116
  15. Koren S., Walenz B.P., Berlin K., Miller J.R., Bergman N.H., Phillippy A.M., 2017. Canu: scalable and accurate long-read assembly via adaptive k-mer weighting and repeat separation // Genome Research. V. 27. P. 722–736. https://doi.org/10.1101/gr.215087.116
  16. Manni M., Berkeley M.R., Seppey M., Simao F.A., Zdobnov E.M., 2021. BUSCO Update: Novel and Streamlined Workflows along with Broader and Deeper Phylogenetic Coverage for Scoring of Eukaryotic, Prokaryotic, and Viral Genomes // Molecular Biology and Evolution. V. 38. P. 4647–4654. https://doi.org/10.1093/molbev/msab199
  17. Merlin B.L., Moraes G.J., Cônsoli F.L., 2023. The Microbiota of a Mite Prey-Predator System on Different Host Plants Are Characterized by Dysbiosis and Potential Functional Redundancy // Microbial Ecology. V. 85. P. 1590–1607. https://doi.org/10.1007/s00248-022-02032-6
  18. Ondov B.D., Bergman N.H., Phillippy A.M., 2011. Interactive metagenomic visualization in a Web browser // BMC Bioinformatics. V. 12. P. 385. https://doi.org/10.1186/1471-2105-12-385
  19. Pekas A., Palevsky E., Sumner J.C. et al., 2017. Comparison of bacterial microbiota of the predatory mite Neoseiulus cucumeris (Acari: Phytoseiidae) and its factitious prey Tyrophagus putrescentiae (Acari: Acaridae) // Scientific Reports. V. 7. P. Article № 2. https://doi.org/10.1038/s41598-017-00046-6
  20. Rozas-Serri M., Lobos C., Correa R., et al., 2020. Atlantic Salmon Pre-smolt Survivors of Renibacterium salmoninarum Infection Show Inhibited Cell-Mediated Adaptive Immune Response and a Higher Risk of Death During the Late Stage of Infection at Lower Water Temperatures // Frontiers in Immunology. V. 11. Article № 13787. https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.01378
  21. Sanchez N.E., Greco N.M., Cedola C.V., 2008. Biological Control by Neoseiulus californicus (McGregor) (Acari: Phytoseiidae). In: Capinera J.L. (eds) Encyclopedia of Entomology. Dordrecht: Springer. P. 493–495. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6359-6_319
  22. Schütte C., Gols R., Kleespies R.G., Poitevin O., Dicke M., 2008. Novel bacterial pathogen Acaricomes phytoseiuli causes severe disease symptoms and histopathological changes in the predatory mite Phytoseiulus persimilis (Acari, Phytoseiidae) // Journal of Invertebrate Pathology. V. 2. P. 127–135. https://doi.org/10.1016/j.jip.2008.03.006
  23. Sonoda S., Kohara Y., Siqingerile, Toyoshima S., Kishimoto H., Hinomoto N., 2012. Phytoseiid mite species composition in Japanese peach orchards estimated using quantitative sequencing // Experimental and Applied Acarology. V. 56. № 1. P. 9–22. https://doi.org/10.1007/s10493-011-9485-x
  24. Stanke M., Keller O., Gunduz I., Hayes A., Waack S., Morgenstern B., 2006. AUGUSTUS: ab initio prediction of alternative transcripts. Nucleic Acids Research. V. 34. № 2. P. 435–439. https://doi.org/10.1093/nar/gkl200
  25. Sumner-Kalkun J.C., Baxter I., Perotti M.A., 2023. Bacterial microbiota of three commercially mass-reared predatory mite species (Mesostigmata: Phytoseiidae): pathogenic and beneficial interactions // Frontiers in Arachnid Science. V. 2. Article № 1242716. https://doi.org/10.3389/frchs.2023.1242716
  26. Weeks A.R., Velten R., Stouthamer R., 2003. Incidence of a new sex-ratio-distorting endosymbiotic bacterium among arthropods // Proceedings of the Royal Society B.V. 270. P. 1857–1865. https://doi.org/10.1098/rspb.2003.2425
  27. Wu K., Hoy M.A., 2012. Cardinium is associated with reproductive incompatibility in the predatory mite Metaseiulus occidentalis (Acari: Phytoseiidae) // Journal of Invertebrate Pathology. V. 110. P. 359–365.
  28. Yang W., Yi Y., Xia Bo, 2023. Unveiling the duality of Pantoea dispersa: A mini review // Science of The Total Environment. V. 873. Article № 162320. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.162320

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Experimental setup for breeding laboratory lines of N. Californicus: a – rafts of bean leaves that are infected with spider mites and on which N. californicus mites feed under controlled conditions; b – a female of N. californicus, a maturing egg shines in the center of the body. Photo by Yu. I. Meshkov.

Download (181KB)
3. Fig. 2. Comparison of microbiota of BioDefence sublines. The color indicates the number of NumResds of each taxon, which is a rank estimate of the number of this species in the microbiota. The inset in the center shows the legend for the colors of the diagram with the matching color and number of NumResds. The numbers in the sectors of the diagram correspond to the number of bacterial species: a – microbiota of the BioDefence2 line, b – microbiota of the BioDefence3 line.

Download (819KB)
4. Fig. 3. Demographic structure of ticks in the BioDefence2 and BioDefence3 lines on the 7th day of the experiment. The blue color shows the BioDefence2 line, the red color shows the BioDefence3 line. The segments indicate 95% confidence intervals of the fraction error. On the vertical axis – the proportion of a group of ticks in the entire sample. On the horizontal axis there are groups of ticks. The data of 30 repetitions of the experiment on sheet clippings for each of the lines are summarized. A total of 1,576 ticks of all ages of the BioDefence2 line and 1,967 ticks of the BioDefence3 line were obtained.

Download (86KB)

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».