Биотехнологический потенциал микробиома почв

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

С применением молекулярно-биологических методов и биоинформационного анализа исследовано филогенетическое и функциональное разнообразие прокариотного комплекса почвенных микрокосмов. Доминанты гидролитического сообщества различались между образцами разных климатических зон. Наряду с сокращением разнообразия и численности прокариот в почвах, подверженных антропогенным или абиогенным нагрузкам, установлено возрастание количества генов, маркирующих способность сообщества к биодеградации ксенобиотиков, генов, кодирующих превращения азота и уровень метаболизма кофакторов и витаминов. Бактериальный комплекс способен к нитрификации при высоком загрязнении почвы нефтью, а также его роль возрастает в нижних слоях почвенного профиля. Выявленные закономерности указывают на высокий метаболический потенциал прокариотной компоненты рассматриваемых почв.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. А. Манучарова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

А. П. Власова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

М. А. Коваленко

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

Е. А. Овчинникова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

А. Д. Бабенко

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

Г. А. Терегулова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

Г. В. Уваров

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

А. Л. Степанов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: manucharova@mail.ru
Россия, Москва, 119991

Список литературы

  1. Bürgmann H., Widmer F., Sigler W.V., Zeyer J. mRNA extraction and reverse transcription-PCR protocol for detection of nifH gene expression by Azotobacter vinelandii in soil // Appl. Environ. Microbiol. 2003. V. 69. P. 1928‒1935. https://doi.org/10.1128/AEM.69.4.1928-1935.2003
  2. Hallin S., Jones C.M., Schloter M., Philippot L. Relationship between n-cycling communities and ecosystem functioning in a 50-year-old fertilization experiment // ISME J. 2009. V. 53. P. 597‒605.
  3. https://doi.org/10.1038/ismej.2008.128
  4. Hendrickx B., Junca H., Vosahlova J., Lindner A., Ruegg I., Bucheli-Witschel M., Faber F., Egli T., Mau M., Pieper, D.H., Top E.M., Dejonghe W., Bastiaens L., Springael D. Alternative primer sets for PCR detection of genotypes involved in bacterial aerobic BTEX degradation: distribution of the genes in BTEX degrading isolates and in subsurface soils of a BTEX contaminated industrial site // J. Microbiol. Meth. 2006. V. 64. P. 250–265. https://doi.org/10.1016/j.mimet.2005.04.018
  5. Henry S., Baudouin E., López-Gutiérrez J.C., Martin-Laurent F., Brauman A., Philippot L. Quantification of denitrifying bacteria in soils by nirK gene targeted real-time PCR // J. Microbiol. Meth. 2004. V. 59. P. 327‒335.
  6. https://doi.org/10.1016/J.MIMET.2004.07.002
  7. Gogmachadze L.G., Khusnetdinova K.A., Stepanov A.L., Kravchenko I.K. Microcosm study of ammonium and drying impact on methane oxidation in agricultural soil // J. Agric. Environ. 2023. V. 36. P. 10‒22. https://doi.org/10.23649/JAE.2023.36.7
  8. Langille M., Zaneveld J., Caporaso J.G., McDonald D., Knights D., Reyes J., Clemente J., Burkepile D., Vega Thurber R., Knight R., Beiko R., Huttenhower C. Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences // Nat. Biotechnol. 2013. V. 31. P. 814–821.
  9. https://doi.org/10.1038/nbt.2676
  10. Manucharova N.A., Pozdnyakov L.A., Vlasova A.P., Yanovich A.S., Ksenofontova N.A., Kovalenko M.A., Stepanov P.Y., Gennadiev A.N., Golovchenko A.V., Stepanov A.L. Metabolically active prokaryotic complex in grassland and forests’ sod-podzol under polycyclic aromatic hydrocarbon influence // Forests. 2021. V. 12. P С. 1103‒1117.
  11. https://doi.org/10.3390/f12081103
  12. Manucharova N.A., Ksenofontova N.A., Belov A.A., Kamenskiy N.N., Arzamazova A.V., Zenova G.M., Kinzhaev R.R., Trofimov S.Y., Stepanov A.L. Prokaryotic component of oil-contaminated oligotrophic peat soil under different levels of mineral nutrition: biomass, diversity, and activity // Euras. Soil Sci. 2021. V. 54. P. 89–97.
  13. https://doi.org/10.31857/s0032180x2101010x
  14. Markowitz V.M., Chen I.-M.A., Palaniappan K., Chu K., Szeto E., Grechkin Y., Ratner A., Jacob B., Huang J., Williams P., Huntemann M., Anderson I., Mavromatis K., Ivanova N.N., Kyrpides N.C. IMG: the Integrated Microbial Genomes database and comparative analysis system // Nucl. Acids Res. 2012. V. 40. Database iss. P. D115‒D122.
  15. https://doi.org/10.1093/nar/gkr1044
  16. Samarghandi M.R., Arabestani M.R., Zafari D., Rahmani A.R., Afkhami A., Godini K. Bioremediation of actual soil samples with high levels of crude oil using a bacterial consortium isolated from two polluted sites: investigation of the survival of the bacteria // Global NEST J. 2018. V. 20. P. 432–438.
  17. Sutton N.B., Maphosa F., Morillo J.A., Al-Soud W.A., Langenhoff A.A.M., Grotenhuis T., Rijnaarts H.H.M., Smidt H. Impact of long-term diesel contamination on soil microbial community structure // Appl. Environ. Microbiol. 2013. V. 79. P. 619–630.
  18. Wang Q., Garrity G.M., Tiedje J.M., Cole J.R. Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy // Appl. Environ. Microbiol. 2007. V. 73. P. 5261–5267.
  19. https://doi.org/10.1128/AEM.00062-07
  20. Wang Q., Duan B., Yang R., Zhao Y., Zhang L. Screening and identification of chitinolytic actinomycetes and study on the inhibitory activity against turfgrass root rot disease fungi // J. Biosci. Medic. 2015 V. 3. P. 56065. https://doi.org/10.4236/jbm.2015.33009

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Анализ методом главных компонент с применением метрики Брея–Кертиса структуры прокариотных сообществ исследуемых образцов с добавлением субстратов (биополимера хитина или углеводородов).

Скачать (109KB)
3. Рис. 2. Биодеградация ксенобиотиков: A — аминобензоат; B — бензоат; C — капролактамы; D — хлороалканы/хлороалкены; E — хлороциклогексан/хлоробензен; F — нафталин; G — ПАУ. Исследуемые образцы: 1 ‒ чернозем; 2 ‒ чернозем, инкубируемый с ресурсом; 3 — каштановая почва с ресурсом; 4 — каштановая почва; 5 — дерново-подзолистая почва, инкубируемая с ресурсом; 6 ‒ дерново-подзолистая почва; 7 ‒ многолетнемерзлый грунт; 8 ‒ многолетнемерзлый грунт, инкубированный с ресурсом.

Скачать (116KB)

© 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».