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Microbiomi e metabolomi dei produttori primari dominanti della barriera corallina illustrano un potenziale ruolo degli immunolipidi nelle simbiosi marine

Jul 08, 2023

Biologia delle comunicazioni volume 6, numero articolo: 896 (2023) Citare questo articolo

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I produttori primari bentonici dominanti negli ecosistemi della barriera corallina sono olobionti complessi con diversi microbiomi e metabolomi. In questo studio, caratterizziamo i metabolomi tissutali e i microbiomi di coralli, macroalghe e alghe coralline crostose attraverso un'indagine sinottica intensiva e replicata di un singolo sistema di barriera corallina (Waimea Bay, O'ahu, Hawaii) e utilizziamo questi risultati per definire associazioni tra microbiomi taxa e metaboliti specifici di diversi ospiti. I nostri risultati quantificano e limitano il grado di specificità dell’ospite dei metabolomi e dei microbiomi dei tessuti sia a livello di phylum che di genere. Sia il microbioma che i metabolomi erano distinti tra calcificatori (coralli e CCA) e macroalghe erette. Inoltre, le nostre indagini multi-omiche evidenziano percorsi comuni di risposta immunitaria basata sui lipidi negli organismi ospiti. Inoltre, abbiamo osservato una forte covariazione tra diversi taxa microbici e classi di metaboliti specifici, suggerendo nuovi ruoli metabolici della simbiosi da esplorare ulteriormente.

Le comunità bentoniche della barriera corallina in habitat tropicali poco profondi sono dominate da tre tipi principali di produttori primari: coralli ermatipici della barriera corallina (Cnidaria nell'ordine Scleractinia), alghe coralline crostose (CCA; Rhodophyta nell'ordine Corallinales) e vari tipi di macroalghe. Oltre a fungere da fonti per la maggior parte della produttività primaria delle barriere coralline1,2, questi produttori primari controllano insieme l’accrescimento delle barriere coralline attraverso la calcificazione e la dissoluzione, determinando l’habitat e l’architettura della barriera corallina cruciali per la biodiversità3,4,5. L'ecologia chimica delle associazioni bentoniche è stata ampiamente studiata per decenni, con notevoli progressi in corso in aree quali le interazioni allelopatiche tra coralli e alghe6,7, la composizione e la biodisponibilità degli essudati di materia organica disciolta8,9,10,11,12,13, le sostanze chimiche comunicazioni necessarie per le simbiosi all'interno dell'olobionte corallino12,14,15 e composti di segnalazione prodotti da CCA e/o dai loro consorzi microbici che agiscono come segnali chiave di insediamento larvale per coralli e altri invertebrati16. Insieme, fungono da ospiti per una comunità diversificata di taxa microbici sulle barriere coralline, che comprende sia importanti produttori primari come i cianobatteri, sia consumatori come i batteri eterotrofi in grado di riciclare la materia organica disciolta.

Gli attuali metodi di metabolomica non mirata17 hanno facilitato la rapida analisi di migliaia di composti noti e sconosciuti da centinaia a migliaia di campioni18, consentendo alla metabolomica comparativa di studiare come l'ecologia chimica degli organismi varia tra le specie19. Identificare classi di composti condivisi o distinti tra le specie è il primo passo per comprendere l’evoluzione e la funzione di questi composti all’interno e attraverso gli ecosistemi. Inoltre, vincolare e contestualizzare l’ambiente chimico di un organismo “sano” è importante per sviluppare una linea di base rispetto alla quale interrogare chimicamente un organismo per individuare segni di stress o malattia20,21,22. Il confronto dei metabolomi degli organismi critici per il funzionamento dell'ecosistema (ad esempio, gli ingegneri dell'ecosistema) è destinato a diventare una componente cruciale della gestione basata sull'ecosistema e sulla resilienza23,24. La metabolomica comparativa aiuterà a definire e caratterizzare la diafonia chimica che controlla la biogeochimica e la funzione di habitat marini critici come le barriere coralline.

La più grande diversità di geni funzionali nei macrorganismi si trova nei loro microbiomi: l’insieme di eucarioti unicellulari simbiotici, batteri, archaea e virus che popolano i tessuti e le superfici di tutte le piante e gli animali25. Collegare la struttura del microbioma alla composizione metabolitica di distinti organismi interagenti può rivelare le fonti e le dinamiche dei metaboliti negli ecosistemi26. Il fatto che un dato composto o metabolita sia associato a un particolare clade di microrganismi o a un particolare ospite ci aiuterà a comprendere le simbiosi in sistemi complessi in cui i processi microbici sono critici. Nel caso degli olobionti, i metaboliti sono coprodotti dai processi biochimici intrecciati sia dell'ospite che dei microbi. Poiché la metabolomica non mirata cerca di annotare e comprendere ulteriormente i diversi composti che compongono il metabolismo biologico, ogni associazione definita di composti non caratterizzati all’interno di un microbo o di un ospite fa avanzare la nostra comprensione dell’ecologia biochimica.

2 standard deviations above the mean). In addition, 1160 features differed significantly in relative abundance among the three primary producer types based on LM (FDR-adjusted p < 0.001 and mean centered log-ratio in a sample type > 1). Based on our criteria, RF selected a more conservative subset of features associated with the different primary producer types compared to LM. However, almost all of the RF selected features (124 out of 128) were also significantly differentially abundant in sample types as tested by LM. Variable importance in RF was used to identify a smaller set of ion features that were predictive of primary producer type, while the LM analysis highlighted a broader set of differentially abundant features across primary producer types./p>0.7). Nodes are labeled by the precursor mass of each feature. Pie charts in each node indicate the relative abundance of metabolites in each benthic primary producer (CCA, coral, and macroalgae). Node sizes are relative to the summed peak areas of the precursor ion in MS1 scans. Information regarding the significance of each feature in Random Forest (RF) and Linear Model (LM) algorithms are shown. Structures represent level 2 annotations (according to the 2007 metabolomics standards initiative47) of the primary producer associated features based on the library matches and molecular formula confirmation. a–e Molecular families are classified as (a) lipids, (b) terpenoids, (c) purine nucleosides, (d) phthalates, and (e) chlorophyll. The structures show the spectral library matches, and the compounds present in the samples could be their isomers./p>2%) exhibiting significant differences in mean relative abundance among coral, CCA and macroalgae tissue samples. At right is the distribution of relative abundance among the 93 samples for each Family./p>15,000 reads per sample./p>