2024-09-18
文章题目：Environmental microbiome diversity and stability is a barrier to antimicrobial resistance gene accumulation 期刊：communications biology 发表时间：2024年6月
PART.01、研究背景 抗生素抗性基因(ARGs)的传播是未来人类和动物健康面临的最大挑战之一。很明显，解决抗生素耐药性扩大所带来的问题需要在人类、兽医和环境卫生领域进行全球性的努力。这一观点也被称为“同一个健康”方针。 从长远来看，当抗生素耐药细菌(ARB)和基因(ARGs)到达新地方，如果它们能够克服环境对生物入侵的恢复力，便可以成为栖息地微生物组的一部分。随着生物多样性的增加，这一过程会变得更加困难，因为当存在更多样化的竞争对手时，特定环境中可开发的生态位会减少。因此，微生物多样性可以通过减少入侵的ARB和ARG的持续时间，为抗生素抗性的传播提供天然阻碍。为了验证这一假设，对低人为影响的结构化森林土壤和动态河床环境进行了广泛采样活动。
PART.02、研究思路
PART.03、研究结果展示 评估河流和土壤的微生物多样性 收集了2020/21秋冬期间来自7个国家(奥地利、法国、德国、爱尔兰、波兰、罗马尼亚和保加利亚)的98个河流样和74个森林土壤样本，16S多样性结果显示土壤样本和河流样本之前存在显著差异（图1a）。α -多样性的3个主要指标Chao1丰富度、Shannon多样性和Pielou均匀度分析结果表明，土壤样本和河流样本的主要区别在于结构稳定土壤样本数据的Pielou均匀度显著高于动态的河流环境（图1b）。 图1：河流和土壤的多样性。(a)基于布雷柯蒂斯距离的河流(沉积物:三角形和生物膜:圆形)和土壤(正方形)ASV相对丰度数据的β-多样性PCoA分析。(b) 7个国家的河流材料和土壤的α -多样性指数(Chao1丰富度、Shannon多样性和Pielou均匀度)。 抗生素抗性的多样性和丰度 为了分析土壤和河流样品的抗生素抗性，以16S rRNA基因作为内参，使用SmartChip高通量qPCR系统对27个ARGs进行了高通量qPCR，以获得每个样品中ARGs的丰度。 在河流样本中，平均有18.44±5.61种ARGs被检测到。赋予样本氨基糖苷抗性的aac(3)-VI基因是最丰富的，磺胺(sul1)、万古霉素(vanA)、粘菌素(mcr1)和苯酚(floR)的抗性基因丰度水平相近，其次是大环内酯类、林肯酰胺类和链阳霉素类抗生素 B -(mphA)、β-内酰胺类(blaCTX-M2、blaCTXM1、blaCMY2)、苯酚(cmlA)和氨基糖苷类(aac(6’)-lb3、aph(3’)- Ib)。对喹诺酮类药物、甲氧苄啶和四环素产生抗性的ARGs数量较少。（图2A） 在大多数国家的土壤样本中，aac(3)-VI(氨基糖苷)、dfrA1(甲氧苄啶)mphA (MLSB)和qnrS(喹诺酮)抗性基因的丰度最高。大多数国家土壤样本中检测到抗粘菌素(mcr-1)、苯丙醇(cmlA2)、β-内酰胺(blacmy2、blaCTX-M)和氨基糖苷(aph(3’)-Ib、aac(6’)-lb3)的ARGs丰度中等，其中瑞士和法国样本的比例最高。(图2b) 图2：ARG相对丰度热图。(a)河流样本，(b)土壤样本。转换为log10比例后显示值。ARGs的列表是基于丰度相似性从高丰度(红色)到低于检测限(蓝色)排列。右边的彩色编码显示了它们赋予抗性的抗生素种类，并根据不同国家的样本进行颜色区分。 识别潜在ARG宿主 将16S多样性测序结果获得的ASV与ARGs丰度进行了相关性分析，以确定在样本中存在的某些抗生素抗性是否可以明显归因于单个或多个细菌宿主，从而可能独立于整体群落多样性。通过相关分析仅鉴定出两种潜在宿主asv(分类为腐螺旋菌科和鞘氨醇杆菌目。然而，在土壤中鉴定出的blaCTX-M2、blaOXA48和河流中鉴定出的vanA的潜在宿主均未见文献报道作为这些ARGs的宿主。结果表明这些低人为影响的样本数据中的ARG丰度可能与单个宿主无关，而是与多个宿主有关。 多样性是ARG传播的障碍 在河流样品数据中，检测到的arg数量与三个多样性指标之间无明显的相关性。三者均为负相关，但均无统计学意义(rPielou = - 0.02, rShannon = - 0.04, rChao1 = - 0.11, p均> 0.05图3 a - c)。 与河流样品数据相反，土壤样品的多样性越高，检测到的ARGs数量越少。根据Pielou均匀度(r = - 0.35, p = 0.0042)和Shannon多样性(r = - 0.37, p = 0.0027)的Spearman秩相关分析，这种负相关是显著的(图3d, e)。同样，对于Chao1丰富度，观察到与检测到的ARGs数量呈负相关，但几乎不显著(r = - 0.25, p = 0.051)(图3f)。这些结果首次表明，更结构化的土壤环境中，基于多样性的屏障效应可能确实存在。 图3 ：每个样本检测到的ARGs数量与多样性指标的相关性分析。对均匀度(a)、多样性(b)和丰富度(c)的河流环境样本以及均匀度(d)、多样性(e)和丰富度(f)的土壤环境样本进行线性相关。不同的颜色代表不同国家的样本，符号代表了不同的样本类型。 随后分析了ARGs的相对丰度与三个多样性指标之间的相关性。只对在至少25%的样本中检测到的args进行了分析。在河流样本数据中，绝大对数args与多样性之间没有发现明显的相关性，只有blaTEM基因与Chao1丰富度之间存在显著的正相关(RS = 0.42, p = 0.0003)。(图4a-c)而在土壤样本数据中，ARGs相对丰度与不同多样性指数之间存在大量显著负相关(图4 -f)，与河流环境相似，只有blaTEM基因是例外，它与任一多样性指标均呈正相关(RS = 0.47-0.51，均p < 0.05，)，这一趋势与河流样本数据一致。 图4：ARG相对丰度丰度与多样性指标的相关性分析。均匀度(a)、多样性(b)和丰富度(c)为河流环境样本，均匀度(d)、多样性(e)和丰富度(f)为土壤环境样本。填充条表示显著相关性，而笼形条表示不显著相关性。颜色表示arg产生耐药性的抗生素种类。只对至少25%的样本中检测到的args进行了分析。 在5个检测的可移动遗传元件中，有4个(整合子整合酶1基因intI1、IncP质粒oriT基因、IncW质粒trwAB基因、IS26的orf37基因)与土壤样本数据的3个多样性指数均呈负相关(均p > 0.05)，而Tn5转座酶基因未受影响(图5d-f)。而在河流样本数据中，MGE丰度与多样性指数没有或只有轻微的正相关，这与Args与样本多样性的关联类似。 图5：MGE相对丰度与多样性指标的相关性分析。均匀度(a)、多样性(b)和丰富度(c)为河流环境样本，均匀度(d)、多样性(e)和丰富度(f)为土壤环境样本。填充条表示显著相关性，而笼形条表示不显著相关性。 按ARG总丰度划分的群落相似性 最后，旨在确定除了群落多样性之外，样本中arg的丰度也可以通过系统发育来预测。结果表明虽然群落多样性在结构土壤环境中与ARG丰度相关，但群落相似性只能作为高ARG丰度的预测因子，而在低丰度样品具有高度的不相似性，因此不能作为低ARG丰度的预测因子。 图6：布雷柯蒂斯差异性分布。河流(a)和土壤(b)数据的布雷柯蒂斯差异分布显示在所有样本数据中，以及总arg丰度最低的20%(底部20%)和最高的20%(顶部20%)的样本子集中。两两差异分布之间的显著性检验是通过Tukey HSD的单因素方差分析事后检验进行的。
PART.04、总 结 文章的研究结果表明在土壤中，较高的多样性、均匀度和丰富度与ARGs相对丰度呈显著负相关。此外，每个样本检测到的ARGs数量与多样性呈负相关，而在更有活力的河床中没有这种影响。因此，微生物组多样性可以在固定的、结构化的环境中作为抗生素抗性基因传播的障碍，以多样性为基础的抵御抗生素抗性基因传播的能力是可以进化的。 研究结果指出了健康环境中的不同的微生物群落为抗菌素耐药性的扩散提供了天然屏障效应，从而清楚地显示了环境和人类健康是如何通过“同一个健康”概念直接联系在一起的。这种屏障效应可以在土壤生态系统管理中加以利用，例如，通过废水再利用确定含水层补给的最佳地点，选择具有高内在多样性的地点可能有利于限制废水产生的ARGs的传播。
基因工程产品目录 基因定量服务 高通量qPCR芯片、常规相对定量（mRNA,microRNA,lncRNA,circRNA,外泌体定量等）、常规绝对定量（微生物多样性、功能基因） 生物指标检测服务 土壤类、植物类、食品类、水质类、污染类、医学类、液相、气质、离子色谱 SNP分型服务 Kasp法、Sanger测序法、SNaPshot法 PCR重测序服务 物种鉴定、目的基因扩增测序、PCR产物测序 基础分子生物学服务 引物合成、标记探针引物合成、一代测序、PCR扩增 表观遗传研究 甲基化BSP检测 毛细管电泳分型服务 SSR引物开发、微卫星多态性分析、MSI检测、STR跑板、细胞系鉴定 分子克隆服务 全基因合成、PCR克隆、TA克隆、定点突变、RNA合成 蛋白互作验证服务 核体系酵母单杂/双杂、膜体系酵母双杂、点对点验证 蛋白测定服务 酶联免疫吸附（Elisa）
