Whole-genome sequencing uncovers metabolic and immune system variations in Propionibacterium freudenreichii isolates

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Propionibacterium freudenreichii plays a crucial role in the production of Swiss-type cheeses; however, genomic variability among strains, which affects their technological traits, remains insufficiently explored. In this study, whole-genome sequencing and comparative analysis were performed on five industrial P. freudenreichii strains. Despite their overall high genomic similarity, the strains proved different in gas production and substrate metabolism. Phylogenetic analysis revealed a close relationship between strain FNCPS 828 and P. freudenreichii subsp. shermanii (z-score = 0.99948), with the latter being unable to reduce nitrates but being able to metabolize lactose. The narG gene encoding the nitrate reductase alpha subunit was detected in only one of the five analyzed strains ‒ FNCPS 828 ‒ and in 39% of previously described P. freudenreichii genomes, suggesting its potential as a marker of nitrate-reducing capability. Analysis of 112 genomes showed that the I‒G CRISPR‒Cas system was present in more than 90% of the strains, whereas the type I‒E system was found in approximately 25%. All the five study strains harbored the type I‒G system; strain FNCPS 3 additionally contained a complete type I‒E system with the highest number of CRISPR spacers, some of which matched previously published bacteriophage sequences. The most prevalent anti-phage defense systems included RM I, RM IV, AbiE, PD-T4-6, HEC-06, and ietAS. These findings highlight the genetic diversity of P. freudenreichii strains, which is of great importance in their industrial applications. The identification of narG as a potential marker of nitrate-reducing activity, along with detailed mapping of CRISPR‒Cas systems, boosts opportunities for the rational selection and engineering of starter cultures with tailored metabolic properties and increased resistance to bacteriophages.

Авторлар туралы

Ivan Antipenko

HSE University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: iantipenko@hse.ru
ORCID iD: 0009-0002-1139-6162

Laboratory for Research on Molecular Mechanisms of Longevity, Department of Biology and Biotechnology

Ресей, Moscow, 101000

Sophia Venedyukhina

HSE University

Email: inbox@sofia.vened.ru
ORCID iD: 0009-0002-0266-0566

Laboratory for Research on Molecular Mechanisms of Longevity, Department of Biology and Biotechnology

Ресей, Moscow, 101000

Ninel Sorokina

All-Russian Research Institute of Butter and Cheese Making, Branch of the Gorbatov Federal Research Center for Food Systems

Email: n.sorokina@fncps.ru
ORCID iD: 0000-0002-1108-3695
Ресей, Uglich, 109316

Irina Kucherenko

All-Russian Research Institute of Butter and Cheese Making, Branch of the Gorbatov Federal Research Center for Food Systems

Email: i.kucherenko@fncps.ru
ORCID iD: 0000-0001-8251-992X
Ресей, Uglich, 109316

Tatiana Smirnova

All-Russian Research Institute of Butter and Cheese Making, Branch of the Gorbatov Federal Research Center for Food Systems

Email: t.smirnova@fncps.ru
Ресей, Uglich, 109316

Gregory Rogov

All-Russian Research Institute of Butter and Cheese Making, Branch of the Gorbatov Federal Research Center for Food Systems

Email: g.rogov@fncps.ru
Ресей, Uglich, 109316

Maxim Shkurnikov

HSE University

Email: mshkurnikov@hse.ru

Laboratory for Research on Molecular Mechanisms of Longevity, Department of Biology and Biotechnology

Ресей, Moscow, 101000

Әдебиет тізімі

  1. de Rezende Rodovalho V, Rodrigues DLN, Jan G, Le Loir Y, de Azevedo VA, Guédon E. Propionibacterium freudenreichii: General characteristics and probiotic traits. Prebiotics and Probiotics-From Food to Health. IntechOpen; 2021. doi: 10.5772/intechopen.97560
  2. Turgay M, Falentin H, Irmler S, et al. Genomic rearrangements in the aspA-dcuA locus of Propionibacterium freudenreichii are associated with aspartase activity. Food Microbiol. 2022;106:104030. doi: 10.1016/j.fm.2022.104030
  3. Loux V, Mariadassou M, Almeida S, et al. Mutations and genomic islands can explain the strain dependency of sugar utilization in 21 strains of Propionibacterium freudenreichii. BMC Genomics. 2015;16(1):296. doi: 10.1186/s12864-015-1467-7
  4. Piwowarek K, Lipińska E, Hać-Szymańczuk E, Kieliszek M, Kot AM. Sequencing and analysis of the genome of Propionibacterium freudenreichii T82 strain: Importance for industry. Biomolecules. 2020;10(2):348. doi: 10.3390/biom10020348
  5. Coronas R, Zara G, Gallo A, et al. Propionibacteria as promising tools for the production of pro-bioactive scotta: A proof-of-concept study. Front Microbiol. 2023;14:1223741. doi: 10.3389/fmicb.2023.1223741
  6. Gautier M, Rouault A, Sommer P, Briandet R. Occurrence of Propionibacterium freudenreichii bacteriophages in Swiss cheese. Appl Environ Microbiol. 1995;61(7):2572-2576. doi: 10.1128/aem.61.7.2572-2576.1995
  7. Cheng L, Marinelli LJ, Grosset N, et al. Complete genomic sequences of Propionibacterium freudenreichii phages from Swiss cheese reveal greater diversity than Cutibacterium (formerly Propionibacterium) acnes phages. BMC Microbiol. 2018;18(1):19. doi: 10.1186/s12866-018-1159-y
  8. Prjibelski A, Antipov D, Meleshko D, Lapidus A, Korobeynikov A. Using SPAdes de novo assembler. Curr Protoc Bioinformatics. 2020;70(1):e102. doi: 10.1002/cpbi.102
  9. Langdon WB. Performance of genetic programming optimised Bowtie2 on genome comparison and analytic testing (GCAT) benchmarks. BioData Min. 2015;8(1):1. doi: 10.1186/s13040-014-0034-0
  10. Li H, Handsaker B, Wysoker A, et al. The sequence alignment/map format and SAMtools. Bioinformatics. 2009;25(16):2078-2079. doi: 10.1093/bioinformatics/btp352
  11. Walker BJ, Abeel T, Shea T, et al. Pilon: an integrated tool for comprehensive microbial variant detection and genome assembly improvement. PLoS One. 2014;9(11):e112963. doi: 10.1371/journal.pone.0112963
  12. Gurevich A, Saveliev V, Vyahhi N, Tesler G. QUAST: quality assessment tool for genome assemblies. Bioinformatics. 2013;29(8):1072-1075. doi: 10.1093/bioinformatics/btt086
  13. Seppey M, Manni M, Zdobnov EM. BUSCO: assessing genome assembly and annotation completeness. Methods Mol Biol. 2019;1962:227-245. doi: 10.1007/978-1-4939-9173-0_14
  14. Tatusova T, DiCuccio M, Badretdin A, et al. NCBI prokaryotic genome annotation pipeline. Nucleic Acids Res. 2016;44(14):6614-6624. doi: 10.1093/nar/gkw569
  15. Olson RD, Assaf R, Brettin T, et al. Introducing the Bacterial and Viral Bioinformatics Resource Center (BV-BRC): a resource combining PATRIC, IRD and ViPR. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D678-D689. doi: 10.1093/nar/gkac1003
  16. Brettin T, Davis JJ, Disz T, et al. RASTtk: A modular and extensible implementation of the RAST algorithm for building custom annotation pipelines and annotating batches of genomes. Sci Rep. 2015;5:8365. doi: 10.1038/srep08365
  17. Payne LJ, Meaden S, Mestre MR, et al. PADLOC: a web server for the identification of antiviral defence systems in microbial genomes. Nucleic Acids Res. 2022;50(W1):W541-W550. doi: 10.1093/nar/gkac400
  18. Couvin D, Bernheim A, Toffano-Nioche C, et al. CRISPRCasFinder, an update of CRISRFinder, includes a portable version, enhanced performance and integrates search for Cas proteins. Nucleic Acids Res. 2018;46(W1):W246-W251. doi: 10.1093/nar/gky425
  19. Langmead B, Salzberg SL. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nat Methods. 2012;9(4):357-359. doi: 10.1038/nmeth.1923
  20. Richter M, Rosselló-Móra R, Oliver Glöckner F, Peplies J. JSpeciesWS: a web server for prokaryotic species circumscription based on pairwise genome comparison. Bioinformatics. 2016;32(6):929-931. doi: 10.1093/bioinformatics/btv681
  21. Lee I, Ouk Kim Y, Park SC, Chun J. OrthoANI: An improved algorithm and software for calculating average nucleotide identity. Int J Syst Evol Microbiol. 2016;66(2):1100-1103. doi: 10.1099/ijsem.0.000760
  22. Atasever M, Mazlum H. Biochemical Processes During Cheese Ripening. Vet Sci Pract. 2024;19(3):174-182. doi: 10.17094/vetsci.1609184
  23. Shu L, Wang Q, Jiang W, et al. The roles of diol dehydratase from pdu operon on glycerol catabolism in Klebsiella pneumoniae. Enzyme Microb Technol. 2022;157:110021. doi: 10.1016/j.enzmictec.2022.110021
  24. de Freitas R, Madec MN, Chuat V, et al. New insights about phenotypic heterogeneity within Propionibacterium freudenreichii argue against its division into subspecies. Dairy Sci Technol. 2015;95(4):465-477. doi: 10.1007/s13594-015-0229-2
  25. Lledó B, Martínez-Espinosa RM, Marhuenda-Egea FC, Bonete MJ. Respiratory nitrate reductase from haloarchaeon Haloferax mediterranei: biochemical and genetic analysis. Biochim Biophys Acta. 2004;1674(1):50-59. doi: 10.1016/j.bbagen.2004.05.007
  26. Maske BL, de Melo Pereira GV, da Silva Vale A, Marques Souza DS, De Dea Lindner J, Soccol CR. Viruses in fermented foods: Are they good or bad? Two sides of the same coin. Food Microbiol. 2021;98:103794. doi: 10.1016/j.fm.2021.103794
  27. Payne LJ, Hughes TCD, Fineran PC, Jackson SA. New antiviral defences are genetically embedded within prokaryotic immune systems. bioRxiv. Published online January 30, 2024. doi: 10.1101/2024.01.29.577857
  28. Gao L, Altae-Tran H, Böhning F, et al. Diverse enzymatic activities mediate antiviral immunity in prokaryotes. Science. 2020;369(6507):1077-1084. doi: 10.1126/science.aba0372
  29. Makarova KS, Wolf YI, Iranzo J, et al. Evolutionary classification of CRISPR–Cas systems: a burst of class 2 and derived variants. Nat Rev Microbiol. 2020;18(2):67-83. doi: 10.1038/s41579-019-0299-x
  30. Aburjaile FF, Rohmer M, Parrinello H, et al. Adaptation of Propionibacterium freudenreichii to long-term survival under gradual nutritional shortage. BMC Genomics. 2016;17(1):1007. doi: 10.1186/s12864-016-3367-x
  31. Kośmider A, Drożdżyńska A, Blaszka K, Leja K, Czaczyk K. Propionic acid production by Propionibacterium freudenreichii ssp. shermanii using crude glycerol and whey lactose industrial wastes. Pol J Environ Stud. 2010;19(6):1249-1253
  32. de Assis DA, Machado C, Matte C, Ayub MAZ. High cell density culture of dairy propionibacterium sp. and acidipropionibacterium sp.: A review for food industry applications. Food Bioproc Tech. 2022;15(4):734-749. doi: 10.1007/s11947-021-02748-2
  33. Dank A, Abee T, Smid EJ. Expanded metabolic diversity of Propionibacterium freudenreichii potentiates novel applications in food biotechnology. Curr Opin Food Sci. 2023;52:101048. doi: 10.1016/j.cofs.2023.101048
  34. Dalmasso M, Nicolas P, Falentin H, et al. Multilocus sequence typing of Propionibacterium freudenreichii. Int J Food Microbiol. 2011;145(1):113-120. doi: 10.1016/j.ijfoodmicro.2010.11.037
  35. Georjon H, Bernheim A. The highly diverse antiphage defence systems of bacteria. Nat Rev Microbiol. 2023;21(10):686-700. doi: 10.1038/s41579-023-00934-x
  36. Deptula P, Laine PK, Roberts RJ, et al. De novo assembly of genomes from long sequence reads reveals uncharted territories of Propionibacterium freudenreichii. BMC Genomics. 2017;18(1):790. doi: 10.1186/s12864-017-4165-9
  37. Fatkulin AA, Chuksina TA, Sorokina NP, et al. Comparative Analysis of Spacer Targets in CRISPR-Cas Systems of Starter Cultures. Acta Naturae. 2024;16(4):81-85. doi: 10.32607/actanaturae.27533
  38. Bücher C, Burtscher J, Domig KJ. Propionic acid bacteria in the food industry: An update on essential traits and detection methods. Compr Rev Food Sci Food Saf. 2021;20(5):4299-4323. doi: 10.1111/1541-4337.12804

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Antipenko I.D., Venedyukhina S.A., Sorokina N.P., Kucherenko I.V., Smirnova T.S., Rogov G.N., Shkurnikov M.Y., 2025

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».