Comprehensive characterization of five Lactococcus strains: from phenotypic traits to genomic features

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The efficiency of dairy product fermentation directly depends on the properties of the lactic acid bacteria used, particularly on their metabolic activity and resistance to bacteriophages. Therefore, an understanding of the relationships between the genetic and phenotypic traits of industrial strains is of elevated importance. In this study, we comprehensively analyzed five Lactococcus strains widely used in the Russian dairy industry, combining whole-genome sequencing with phenotypic profiling. Despite the fact of genetic similarity among four of the L. lactis strains, we still identified significant differences in their metabolic activity. Comparative structural analysis of previously published genomes of 337 L. lactis and 147 L. cremoris strains revealed species-specific features of the lactose metabolism; in particular, the absence of the lacZ gene in L. cremoris. Notably, prophages were found in three of the studied strains, which was in correlation with their reduced acidification activity. L. lactis FNCPS 51n and 73n strains displayed resistance to all 50 tested bacteriophages, which may be associated with the presence of the AbiB abortive infection system. These findings underscore the importance of integrating genomic and phenotypic analyses when selecting efficient and phage-resistant Lactococcus starters in the dairy industry.

About the authors

Ivan D. Antipenko

HSE University

Author for correspondence.
Email: iantipenko@hse.ru
ORCID iD: 0009-0002-1139-6162

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

Russian Federation, Moscow, 101000

Ninel P. 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
Russian Federation, Uglich, 109316

Irina V. 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
Russian Federation, Uglich, 109316

Elena V. Kuraeva

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

Email: e.kuraeva@fncps.ru
ORCID iD: 0000-0002-0710-3083
Russian Federation, Uglich, 109316

Elena S. Masezhnaya

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

Email: e.masezhnaya@fncps.ru
ORCID iD: 0000-0002-1381-9344
Russian Federation, Uglich, 109316

Maxim Y. Shkurnikov

HSE University

Email: mshkurnikov@hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-6668-5028

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

Russian Federation, Moscow, 101000

References

  1. Kondrotiene K, Zavistanaviciute P, Aksomaitiene J, Novoslavskij A, Malakauskas M. Lactococcus lactis in dairy fermentation—Health-promoting and probiotic properties. Fermentation. 2023;10(1):16. doi: 10.3390/fermentation10010016
  2. Li TT, Tian WL, Gu CT. Elevation of Lactococcus lactis subsp. cremoris to the species level as Lactococcus cremoris sp. nov. and transfer of Lactococcus lactis subsp. tructae to Lactococcus cremoris as Lactococcus cremoris subsp. tructae comb. nov. Int J Syst Evol Microbiol. 2021;71(3):004727. doi: 10.1099/ijsem.0.004727
  3. Torres Manno M, Zuljan F, Alarcón S, et al. Genetic and phenotypic features defining industrial relevant Lactococcus lactis, L. cremoris and L. lactis biovar. diacetylactis strains. J Biotechnol. 2018;282:25-31. doi: 10.1016/j.jbiotec.2018.06.345
  4. Kim WS, Ren J, Dunn NW. Differentiation of Lactococcus lactis subspecies lactis and subspecies cremoris strains by their adaptive response to stresses. FEMS Microbiol Lett. 1999;171(1):57-65. doi: 10.1111/j.1574-6968.1999.tb13412.x
  5. van Mastrigt O, Mager EE, Jamin C, Abee T, Smid EJ. Citrate, low pH and amino acid limitation induce citrate utilization in Lactococcus lactis biovar diacetylactis. Microb Biotechnol. 2018;11(2):369-380. doi: 10.1111/1751-7915.13031
  6. Curioni PMG, Bosset JO. Key odorants in various cheese types as determined by gas chromatography-olfactometry. Int Dairy J. 2002;12(12):959-984. doi: 10.1016/s0958-6946(02)00124-3
  7. Castellone V, Bancalari E, Rubert J, Gatti M, Neviani E, Bottari B. Eating fermented: Health benefits of LAB-fermented foods. Foods. 2021;10(11):2639. doi: 10.3390/foods10112639
  8. Poudel R, Thunell RK, Oberg CJ, et al. Comparison of growth and survival of single strains of Lactococcus lactis and Lactococcus cremoris during Cheddar cheese manufacture. J Dairy Sci. 2022;105(3):2069-2081. doi: 10.3168/jds.2021-20958
  9. Kelleher P, Mahony J, Bottacini F, Lugli GA, Ventura M, van Sinderen D. The Lactococcus lactis Pan-Plasmidome. Front Microbiol. 2019;10:707. doi: 10.3389/fmicb.2019.00707
  10. Panebianco F, Giarratana F, Caridi A, Sidari R, De Bruno A, Giuffrida A. Lactic acid bacteria isolated from traditional Italian dairy products: Activity against Listeria monocytogenes and modelling of microbial competition in soft cheese. Lwt. 2021;137:110446. doi: 10.1016/j.lwt.2020.110446
  11. Tomovska J, Gjorgievski N, Makarijoski B. Examination of pH, titratable acidity and antioxidant activity in fermented Milk. J Mater Sci Eng A. 2016;6(11-12):326-333. doi: 10.17265/2161-6213/2016.11-12.006
  12. Gutierrez-Mendez N, Rodríguez-Figueroa JC, Gonzalez-Cordova AF, Nevarez-Moorillon GV, Rivera-Chavira B, Vallejo-Cordoba B. Phenotypic and genotypic characteristics of Lactococcus lactis strains isolated from different ecosystems. Can J Microbiol. 2010;56(5):432-439. doi: 10.1139/w10-026
  13. Kutter E. Phage host range and efficiency of plating. Methods Mol Biol. 2009;501:141-149. doi: 10.1007/978-1-60327-164-6_14
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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
  21. Kanehisa M, Sato Y, Morishima K. BlastKOALA and GhostKOALA: KEGG Tools for Functional Characterization of Genome and Metagenome Sequences. J Mol Biol. 2016;428(4):726-731. doi: 10.1016/j.jmb.2015.11.006
  22. 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
  23. Wishart DS, Han S, Saha S, et al. PHASTEST: faster than PHASTER, better than PHAST. Nucleic Acids Res. 2023;51(W1):W443-W450. doi: 10.1093/nar/gkad382
  24. Tesson F, Planel R, Egorov AA, et al. A Comprehensive Resource for Exploring Antiphage Defense: DefenseFinder Webservice,Wiki and Databases. Peer Community J. 2024;4:e91. doi: 10.24072/pcjournal.470
  25. 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
  26. Carattoli A, Zankari E, García-Fernández A, et al. In Silico Detection and Typing of Plasmids using PlasmidFinder and Plasmid Multilocus Sequence Typing. Antimicrob Agents Chemother. 2014;58(7):3895-3903. doi: 10.1128/aac.02412-14
  27. 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
  28. 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
  29. Kieliszek M, Pobiega K, Piwowarek K, Kot AM. Characteristics of the proteolytic enzymes produced by lactic acid bacteria. Molecules. 2021;26(7):1858. doi: 10.3390/molecules26071858
  30. Passerini D, Beltramo C, Coddeville M, et al. Genes but Not Genomes Reveal Bacterial Domestication of Lactococcus Lactis. PLoS One. 2010;5(12):e15306. doi: 10.1371/journal.pone.0015306
  31. Venegas-Ortega MG, Flores-Gallegos AC, Martínez-Hernández JL, Aguilar CN, Nevárez-Moorillón GV. Production of Bioactive Peptides from Lactic Acid Bacteria: A Sustainable Approach for Healthier Foods. Compr Rev Food Sci Food Saf. 2019;18(4):1039-1051. doi: 10.1111/1541-4337.12455
  32. Iskandar CF, Cailliez-Grimal C, Borges F, Revol-Junelles AM. Review of lactose and galactose metabolism in Lactic Acid Bacteria dedicated to expert genomic annotation. Trends Food Sci Technol. 2019;88:121-132. doi: 10.1016/j.tifs.2019.03.020
  33. Garneau JE, Moineau S. Bacteriophages of lactic acid bacteria and their impact on milk fermentations. Microb Cell Fact. 2011;10(S1):S20. doi: 10.1186/1475-2859-10-S1-S20
  34. del Rio B, Binetti AG, Martín MC, Fernández M, Magadán AH, Alvarez MA. Multiplex PCR for the detection and identification of dairy bacteriophages in milk. Food Microbiol. 2007;24(1):75-81. doi: 10.1016/j.fm.2006.03.001
  35. Gan R, Wu X, He W, et al. DNA phosphorothioate modifications influence the global transcriptional response and protect DNA from double-stranded breaks. Sci Rep. 2014;4:6642. doi: 10.1038/srep06642
  36. Ainsworth S, Sadovskaya I, Vinogradov E, et al. Differences in Lactococcal Cell Wall Polysaccharide Structure Are Major Determining Factors in Bacteriophage Sensitivity. mBio. 2014;5(3):e00880-14. doi: 10.1128/mbio.00880-14
  37. Chen J, Shen J, Ingvar Hellgren L, Ruhdal Jensen P, Solem C. Adaptation of Lactococcus lactis to high growth temperature leads to a dramatic increase in acidification rate. Sci Rep. 2015;5:14199. doi: 10.1038/srep14199
  38. Martin MG, Magni C, de Mendoza D, López P. CitI, a Transcription Factor Involved in Regulation of Citrate Metabolism in Lactic Acid Bacteria. J Bacteriol. 2005;187(15):5146-5155. doi: 10.1128/jb.187.15.5146-5155.2005
  39. Shi Z, Fan X, Tu M, Wu Z, Pan D. Comparison of changes in fermented milk quality due to differences in the proteolytic system between Lactobacillus helveticus R0052 and Lactococcus lactis subsp. lactis JCM5805. Food Biosci. 2023;51:102271. doi: 10.1016/j.fbio.2022.102271
  40. Rodríguez J, Vázquez L, Flórez AB, Mayo B. Phenotype testing, genome analysis, and metabolic interactions of three lactic acid bacteria strains existing as a consortium in a naturally fermented milk. Front Microbiol. 2022;13:1000683. doi: 10.3389/fmicb.2022.1000683
  41. Chopin MC, Chopin A, Bidnenko E. Phage abortive infection in lactococci: variations on a theme. Curr Opin Microbiol. 2005;8(4):473-479. doi: 10.1016/j.mib.2005.06.006
  42. Jolicoeur AP, Lemay ML, Beaubien E, et al. Longitudinal Study of Lactococcus Phages in a Canadian Cheese Factory. Appl Environ Microbiol. 2023;89(5):e0042123. doi: 10.1128/aem.00421-23
  43. Mileriene J, Aksomaitiene J, Kondrotiene K, et al. Whole-Genome Sequence of Lactococcus lactis Subsp. lactis LL16 Confirms Safety, Probiotic Potential, and Reveals Functional Traits. Microorganisms. 2023;11(4):1034. doi: 10.3390/microorganisms11041034
  44. Garvie EI, Farrow JAE. NOTES: Streptococcus lactis subsp. cremoris (Orla-Jensen) comb. nov. and Streptococcus lactis subsp. diacetilactis (Matuszewski et al.) nom. rev., comb. nov. Int J Syst Bacteriol. 1982;32(4):453-455. doi: 10.1099/00207713-32-4-453

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Antipenko I.D., Sorokina N.P., Kucherenko I.V., Kuraeva E.V., Masezhnaya E.S., Shkurnikov M.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».