Blog

Jan 01, 2024

Geschlossene Genome entdecken eine Salzwasserart von Candidatus Electronema und werfen neues Licht auf die Grenze zwischen Meeres- und Süßwasserkabelbakterien

The ISME Journal Band 17, Seiten 561–569 (2023)Diesen Artikel zitieren 2662 Zugriffe 1 Zitate 20 Altmetrische Metrikdetails Kabelbakterien der Familie Desulfobulbaceae sind zentimeterlange filamentöse

The ISME Journal Band 17, Seiten 561–569 (2023)Diesen Artikel zitieren

2662 Zugriffe

1 Zitate

20 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Kabelbakterien der Familie Desulfobulbaceae sind zentimeterlange filamentöse Bakterien, die in der Lage sind, Elektronen über große Entfernungen zu übertragen. Derzeit werden alle Kabelbakterien in zwei Kandidatengattungen eingeteilt: Candidatus Electronema, der typischerweise in Süßwasserumgebungen vorkommt, und Candidatus Electrothrix, der typischerweise in Salzwasserumgebungen vorkommt. Dieses taxonomische Gerüst basiert sowohl auf 16S-rRNA-Gensequenzen als auch auf Metagenom-Assembled-Genom-(MAG)-Phylogenien. Allerdings sind die meisten derzeit verfügbaren MAGs stark fragmentiert und unvollständig und ihnen fehlen daher wahrscheinlich wichtige Gene, die für die Entschlüsselung der Physiologie von Kabelbakterien unerlässlich sind. Auch ein geschlossenes, zirkuläres Genom von Kabelbakterien wurde bisher nicht veröffentlicht. Um dieses Problem anzugehen, führten wir eine Nanopore-Long-Read- und Illumina-Short-Read-Shotgun-Sequenzierung ausgewählter Umweltproben sowie eine Einzelstammanreicherung von Ca durch. Electronema aureum. Wir haben mehrere Kabelbakterien-MAGs geborgen, darunter zwei kreisförmige und ein einzelnes Contig. Die phylogenomische Analyse, die auch durch die auf dem 16S-rRNA-Gen basierende Phylogenie bestätigt wurde, klassifizierte ein zirkuläres MAG und das Single-Contig-MAG als neuartige Arten von Kabelbakterien, die wir Ca nennen möchten. Electronema halotolerans und Ca. Electrothrix laxa bzw. Die Ca. Obwohl Electronema halotolerans zur zuvor bekannten Süßwassergattung der Kabelbakterien gehört, wurde es aus Brackwassersedimenten gewonnen. Stoffwechselvorhersagen zeigten mehrere Anpassungen an eine Umgebung mit hohem Salzgehalt, ähnlich dem „Salzwasser“ Ca. Electrothrix-Arten, die darauf hinweisen, wie Ca. Electronema halotolerans könnte die evolutionäre Verbindung zwischen den Abstammungslinien von Meeres- und Süßwasserkabelbakterien sein.

Kabelbakterien der Familie Desulfobulbaceae (Desulfobacterota) sind zentimeterlange, mehrzellige filamentöse Bakterien, die zum Elektronentransfer über große Entfernungen fähig sind [1,2,3]. Nach dem aktuellen taxonomischen Rahmen gehören sie zur Gattung Candidatus Electronema (Süßwasserbasis) oder Candidatus Electrothrix (Salzwasserbasis) [4]. Kabelbakterien kommen weltweit in Süß- und Salzwassersedimenten vor [5,6,7] sowie in der Nähe von Sauerstoff freisetzenden Wurzeln von Wasserpflanzen [8, 9].

Die ökologische Grenze zwischen Salzwasser- und Süßwasserlebensräumen stellt weiterhin eine ungelöste Herausforderung in der Mikrobiologie dar [10]. Obwohl diese aquatischen Umgebungen einige gemeinsame ökologische Merkmale aufweisen, lässt die radikale Verschiebung des Salzgehalts und der Ionenkonzentration darauf schließen, dass der Übergang von Lebensräumen mit hohem zu niedrigem Salzgehalt mit erheblichen Veränderungen im Stoffwechselrepertoire und in den Zellkomplexen als Reaktion auf physikalisch-chemische Veränderungen und die Substratverfügbarkeit einhergehen muss [10, 11]. Diese Mechanismen sind bei Kabelbakterien noch nicht geklärt, obwohl der Na+/H+-Antiporter NhaA zuvor als potenzielles Unterscheidungsmerkmal zwischen Meeres- und Süßwasser-Kabelbakterien vermutet wurde [12].

Das aktuelle Stoffwechselmodell geht davon aus, dass Zellen, die zu einem Kabelfilament gehören, zwei verschiedene Arten von physiologischen Merkmalen aufweisen können: In der anoxischen Zone in den tieferen Schichten des Sediments oxidieren Zellen Sulfid und die resultierenden Elektronen werden entlang der leitfähigen Struktur in die oxische Zone übertragen , wo die Zellen sie nutzen, um Sauerstoff zu reduzieren [12, 13]. Dieser Elektronentransport über große Entfernungen (LDET) wurde mithilfe der Raman-Mikroskopie nachgewiesen [3], und kürzlich wurde vorgeschlagen, dass die beteiligte leitfähige Struktur aus Kohlenhydraten und Proteinen besteht, die eine schwefelgebundene Nickelgruppe enthalten, was eine beispiellose Form biologischer Elektronen wäre Verkehr [14].

Trotz Anreicherungsbemühungen [12, 15] wurden Kabelbakterienarten nicht in Reinkultur isoliert. Daher besteht der derzeit verfügbare Ansatz zur Erfassung genomischer Sequenzen von Kabelbakterien in der Shotgun-Sequenzierung mikrobieller Gemeinschaften und der Gewinnung von Metagenom-assemblierten Genomen (MAGs). Obwohl in früheren Studien MAGs von Kabelbakterien veröffentlicht wurden (12, 13, 15), sind die öffentlich verfügbaren Genome von Kabelbakterien derzeit stark fragmentiert, wobei mehreren Entwurfsgenomen 16S-rRNA-Gene fehlen und sie eine verringerte Vollständigkeit des Genoms aufweisen.

Die insgesamt signifikante Fragmentierung und geringere Genomqualität vorhandener Kabelbakterien-MAGs kann durch die Abhängigkeit von Short-Read-Sequenzierung für die genomzentrierte Metagenomik erklärt werden, die häufig zu stark fragmentierten Assemblies führt [16, 17], normalerweise aufgrund fehlender Reads in der Lage, genomische Wiederholungen zu überspannen, was zu Contig-Brüchen während des Zusammenbaus führt [18]. Das Binning kurzer Contigs kann auch zu unvollständigen Genomen führen [19,20,21] oder zu Genom-Bins, die mit Contigs anderer Organismen kontaminiert sind [22,23,24]. Mehrere Studien haben gezeigt, dass Long-Read-Sequenzierung (z. B. Oxford Nanopore oder Pacific Biosciences) die Kontiguität der Metagenom-Assemblierung verbessert, was zu weniger fragmentierten Genom-Bins führt und die Gewinnung vollständiger, zirkulärer Bakteriengenome aus komplexen Proben ermöglicht [25, 26,27,28,29,30,31,32,33].

Hier verwendeten wir eine tiefe metagenomische Long-Read-Sequenzierung von Nanopore, um geschlossene und qualitativ hochwertige Genomentwürfe von Kabelbakterien wiederherzustellen. Durch metabolische Annotation der gewonnenen MAGs und Visualisierung neuer Kabelbakterienarten liefern wir neue Einblicke in das funktionelle Potenzial, die Morphologie und die ökologischen Nischen dieser rätselhaften Bakterien.

Ein Ca. Electronema aureum GS-Anreicherung (ENR) und zwei Umweltproben (Brackwassersediment – ​​BRK; Meeressediment – ​​MAR), die komplexe mikrobielle Gemeinschaften mit bekannten Kabelbakterienpopulationen enthielten [12, 34], wurden in unterschiedlichen Tiefen sequenziert (Tabelle S1). Insgesamt wurden 162,4 Gbit/s bzw. 148,3 Gbit/s an Nanopore- und Illumina-Lesedaten generiert und gemäß den Mindestinformationen zu Metagenom-assemblierten Genomstandards (siehe Methoden) 103 hochwertige (HQ) und 195 mittlere Qualität (MQ). ) MAGs wurden mit automatisiertem Binning wiederhergestellt. Insgesamt machten HQ- und MQ-MAGs etwa 40 % der kumulativen relativen Häufigkeit in Datensätzen mit langer und kurzer Lesung (pro Probe) aus, wobei die MAR-Probe die automatisierten Binning-Metriken mit der geringsten Ausbeute aufwies, während die Anreicherungsprobe das am stärksten zusammenhängende Metagenom aufwies Versammlungsstatistiken, die 66 geschlossene bakterielle und archaische MAGs ergeben. Nach manueller Inspektion und erneutem Zusammenbau wurden insgesamt fünf Kabelbakterien-MAGs gewonnen (Tabelle S2), die beide Kandidatengattungen von Kabelbakterien abdecken (Abb. 1).

Der Maximum-Likelihood-Baum wurde aus 120 universellen bakteriellen Markergenen, 100 Bootstraps und mehreren Außengruppen erstellt (Tabelle S5). Für den Aufbau des Baums wurden ausschließlich HQ- und MQ-MAGs verwendet. Knoten, bei denen der Verdacht besteht, dass sie relevante phylogenetische Gruppen abgrenzen, werden hervorgehoben. MAG-Qualität – Qualitätsranking nach MIMAG-Standards. MAG-Größe, MB – Gesamt-MAG-Größe in Megabasen. Contig-Anzahl – Anzahl der Contigs pro MAG. Contig N50, kb – MAG N50-Werte in Kilobasen. 16S-rRNA – Anzahl der in MAGs nachgewiesenen 16S-rRNA-Gensequenzen. NhaA – Anzahl der in MAGs vorhergesagten NhaA-Gensequenzen. Weitere MAG-Statistiken zu Kabelbakterien finden Sie im Datensatz S2.

Die ENR-Probe ergab ein erstes kreisförmiges MAG (ENR-cMAG) eines angereicherten Ca. Electronema aureum GS-Stamm, beschrieben in einer früheren Studie [12]. Das zirkuläre Genom wies eine SNP-Rate von <0,1 % auf, was auf ein minimales Vorhandensein von Stamm-Mikrodiversität hindeutet [35]. Im Vergleich zum zuvor veröffentlichten Short-Read-MAG desselben Stamms wies das ENR-cMAG eine durchschnittliche Nukleotididentität von 100 % (ANI, Abb. S1, S2) und identische 16S-rRNA-Gensequenzen (Abb. S3) auf, obwohl das MAG geschlossen war für Ca. Es wurde festgestellt, dass Electronema aureum GS 292 Gene mehr sowie 125 Insertionssequenzelemente mehr enthält als das Short-Read-basierte Äquivalent MAG (Tabelle S3). Darüber hinaus ist das zuvor veröffentlichte und fragmentierte Ca. Electronema aureum MAG hatte vier Contigs (kodierend für 47 Gene), die nicht mit dem geschlossenen ENR-cMAG übereinstimmten, was auf eine geringfügige Kontamination im Short-Read-MAG hinweist.

Es wurde festgestellt, dass die MAR-Probe genomische Sequenzen mehrerer Kabelbakterien enthielt, und es wurden drei MAGs unterschiedlicher Kontiguität und Qualität gewonnen: ein Single-Contig-HQ-MAG (MAR-scMAG) und ein HQ-MAG mit 37 Contigs (MAR-hqMAG). als MQ MAG mit neun Contigs (MAR-mqMAG). Alle Kabelbakterien-MAGs aus der MAR-Probe wiesen eine Genomvollständigkeit von über 90 % und eine SNP-Rate von mehr als 0,5 % auf, was auf das Vorhandensein einer gewissen Stammheterogenität hinweist. Unter Verwendung einer ANI von 95 % für die Abgrenzung auf Artenebene [36] wurde festgestellt, dass MAR-mqMAG und MAR-hqMAG Mitglieder von Ca sind. Electrothrix aarhusensis und Ca. Electrothrix gigas [34] (Abb. S1). Zuordnungen auf Artenebene für MAR-mqMAG und MAR-hqMAG wurden mit der 16S-rRNA-Phylogenie weiter bestätigt (Abb. S3), und es wurde auch beobachtet, dass MAR-hqMAG das Ca ergänzt. Pangenom der Electrothrix gigas-Art mit mehr Genen (Tabelle S4).

Darüber hinaus wurde festgestellt, dass MAR-scMAG Mitglied von Ca ist. Electrothrix (Abb. 1), obwohl das MAG weniger als 90 % ANI gegenüber allen vorhandenen HQ- und MQ-Kabelbakterien-MAGs aufwies (Abb. S1). Der 16S-rRNA-Baum bestätigte außerdem, dass sich MAR-scMAG phylogenetisch von anderen Ca unterscheidet. Electrothrix 16S rRNA-Gensequenzen. Daher schlagen wir vor, dass MAR-scMAG zu einer neuen Art in Ca gehört. Electrothrix, für das wir den Namen Ca vorgeschlagen haben. Electrothrix laxa aufgrund der großen Filamentgröße der Art (siehe später).

Die dritte in dieser Studie sequenzierte Probe, BRK, ergab ein weiteres kreisförmiges Kabelbakterium MAG (BRK-cMAG) mit einer SNP-Rate von <0,1 % (Tabelle S2). Überraschenderweise wurde das MAG phylogenetisch als Ca klassifiziert. Elektronema unter Verwendung des Genombaums (Abb. 1) sowie der Phylogenie des 16S-rRNA-Gens (Abb. S3), obwohl die Probe aus Brackwassersedimenten entnommen wurde, wo Ca. Es wurde erwartet, dass Electrothrix vorhanden ist [37]. Unter Verwendung von 75–77 % ANI und 50 % konserviertem Protein (POCP) für die Gattungsgrenze [36, 38, 39] gehört das BRK-cMAG zum Ca. Gattung Electronema (Abb. S1, 2). Während das BRK-cMAG knapp innerhalb der etablierten ANI- und POCP-Gattungsgrenzen lag, wies es weniger als 78 % ANI gegenüber allen Kabelbakterien-MAGs auf (Abb. S1). Die Clusterung aller MAG-Gene von Kabelbakterien bei verschiedenen Identitätsgrenzwerten ergab, dass BRK-cMAG den höchsten Anteil einzigartiger Gene aufwies, was darauf hinweist, dass BRK-cMAG den neusten Gengehalt der in dieser Studie gewonnenen MAGs von Kabelbakterien aufwies (Abb. S4). Aufgrund seiner Fähigkeit, in einer salzhaltigen Umgebung zu überleben, schlagen wir vor, das BRK-cMAG als Ca zu bezeichnen. Electronema halotolerans. Darüber hinaus undefiniertes Ca. Electronema-Arten wurden zuvor durch 16S-rRNA-Gen-Amplikonsequenzen in Wurzel- und damit verbundenen Massenproben der Seegrasarten Halophila ovalis und Zostera Marina nachgewiesen [9]. Deshalb haben wir diese undefinierten Ca verglichen. Electronema-ASVs mit der 16S-rRNA-Gensequenz von Ca. Electronema halotolerans. Die phylogenetische Analyse (Abb. S3) bestätigte die Assoziation solcher ASVs mit dem neuen Ca. Electronema-Arten und deuteten darüber hinaus auf ihre potenzielle Toleranz gegenüber höherem Salzgehalt hin.

Typischerweise können halophile Mikroorganismen zwei unterschiedliche Strategien anwenden, um das osmotische Gleichgewicht in ihren Zellen aufrechtzuerhalten: Die erste, sogenannte Salt-in-Strategie, beinhaltet die intrazelluläre Anreicherung hoher Salzkonzentrationen, insbesondere Kalium und Chlorid; Die zweite, auch als „kompatible Lösungsstrategie“ bekannte Strategie beinhaltet die intrazelluläre Anreicherung organischer Verbindungen wie Polyole, Betaine oder Ectoine, die von den Zellen selbst synthetisiert oder aus der Umgebung aufgenommen werden können [40]. Daher untersuchten wir die Genome der Kabelbakterien auf mögliche Anpassungen an Lebensräume mit hohem Salzgehalt, einschließlich Mechanismen zur Aufrechterhaltung eines hohen osmotischen Drucks in den Zellen, Toleranz gegenüber Schwermetallionen oder Ansammlung osmotischer gelöster Stoffe (41, 42). Ionenpumpen sind in der Regel daran beteiligt, Ionengradienten durch die Zellmembran zu erreichen, insbesondere um Na+ auszuschließen und K+ und Cl− anzusammeln [42]. Einer der häufigsten ist der Na+/H+-Antiporter NhaA, der im genetischen Potenzial aller Ca nachgewiesen wird. Electrothrix-Genome und in Ca. Electronema halotolerans und wurde bereits früher als mögliches Unterscheidungsmerkmal zwischen Meeres- und Süßwasserkabelbakterien vermutet [12] (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Die MAGs mittlerer Qualität KV [43] und SY1 [44], die eng mit Ca verwandt sind. Electronema halotolerans kodierte auch das NhaA-Gen (Abb. 2), was dessen Bedeutung für das Überleben von Bakterien in Salzwasserumgebungen bestätigt [45].

Pathways gelten als vorhanden, wenn mehr als 80 % der Gene vorhergesagt werden. Die vollständige Liste der Gennamen und zugehörigen KO-Nummern finden Sie im Datensatz S1. Die MAGs und Genome sind wie im Genombaum in Abb. 1 geordnet.

Electrothrix laxa. Graue und rote gepunktete Linien zeigen mutmaßliche Reaktionen und Komplexe an. Abkürzungen: EMP-Weg, Embden-Meyerhof-Parnas-Weg (Glykolyse); TCA-Zyklus, Tricarbonsäure-Zyklus; EMP-Weg, Entner-Doudoroff-Weg; Acs, Acetyl-CoA-Synthetase; Dsr, dissimilatorische Bisulfitreduktase; DCT, DsrC-Trisulfid; Apr, Adenosinphosphosulfatreduktase; Sat, ATP-Sulfurylase; Psr, Polysulfidreduktase; SQR, Sulfid:Chinonoxidoreduktase; Qmo, Chinon-interagierender membrangebundener Oxidoreduktase-Komplex; Q(ox/red), Chinon (oxidiert oder reduziert); CydA, membrangebundene Cytochrom-bd-Chinoloxidase-Untereinheit A; CytB, Cytochrom-BC-Komplex – Untereinheit B; Rieske, Rieske Fe-S-Domänenprotein; Nap, periplasmatische Nitratreduktase; pOOC, periplasmatisches Multihäm-Cytochrom (Nitritreduktase); tGlnN, verkürztes Hämoglobin; PolyP, Polyphosphat; PpK, Polyphosphatkinase; Pit, Familie der anorganischen Phosphattransporter; PstABCS, anorganischer Phosphat-ABC-Transporter, PhoU, akzessorisches Protein des Phosphattransportsystems; SulP, Sulfatpermease; ActP, Acetattransporter; FocA, mutmaßlicher Formiattransporter; Cox, Cytochrom-C-Oxidase; Nuo, NADH-Dehydrogenase; NhaA, Natrium:Protonen-Antiporter; Ump, mutmaßliches Natrium, Lithium, Kalium: Protonen-Antiporter; Cax, mutmaßliches Calcium, Natrium:Proton-Antiporter; NQR, Natrium-translozierendes NADH:Ubichinonoxidoreduktase. Weitere Einzelheiten finden Sie im Haupttext und in den ergänzenden Anmerkungen.

Wir fanden drei verschiedene Klassen des Gens, das den NhaA Na+/H+-Antiporter in Ca kodiert. Electronema und Ca. Electrothrix (Abb. S5a), die offenbar im gemeinsamen Vorfahren der beiden Gattungen vorhanden waren. NhaA_1 blieb in allen Ca bestehen. Electrothrix, NhaA_2 in Ca. Electrothrix aarhusensis und Ca. Electrothrix laxa und NhaA_3 in Ca. Elektronema (Abb. S5b). Die hohe Identität zwischen der NhaA_3-Sequenz in Ca. Electrothrix aarhusensis und Ca. Electrothrix laxa legt nahe, dass es einen horizontalen Gentransfer zwischen Ca. Electrothrix laxa und Ca. Electrothrix aarhusensis. Darüber hinaus ca. Electronema aureum hat alle Kopien von NhaA verloren, was wahrscheinlich zur Beschränkung seines Lebensraums auf Süßwasser beiträgt. In der Vergangenheit wurde gezeigt, dass NhaA Salzwassertoleranz verleiht, wenn es in einem Süßwasser-Cyanobakterium überexprimiert wird [46], und es scheint, dass das Vorhandensein dieses Gens für das Überleben von Ca entscheidend ist. Elektronema im Salzwasser. Es ist unklar, was der funktionelle Unterschied zwischen den drei verschiedenen Arten von NhaA ist, aber es ist erwähnenswert, dass alle Salzwasser-Ca. Bisher gefundene Electronema-Genome wurden in Brackwasser (Salzgehalt <30) gefunden, was darauf hindeutet, dass NhaA_3 an niedrigere Na+-Konzentrationen angepasst werden könnte.

Darüber hinaus sind alle Ca. Electrothrix laxa, Ca. Electrothrix gigas und Ca. MAGs von Electronema halotolerans kodierten auch Homologe (56 % Aminosäureidentität) der beiden Untereinheiten des Na+/Li+/K+:H+-Antiporters UmpAB, eines Transporters, der erstmals in Halomonas zhaodongensis charakterisiert wurde (47) (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Homologe eines mutmaßlichen Ca2+/Na+:H+-Antiporters (41 % Aminosäureidentität mit einem Transporter, der erstmals in Alkalimonas amylolytica identifiziert wurde [48]) und eines mutmaßlichen Phosphat:Na+-Symporters waren in Ca vorhanden. Electrothrix und Ca. Electronema halotolerans MAGs, fehlen aber in allen anderen Ca. Electronema-Genome (Abb. 2, 3, Datensatz S1).

Der Nachweis mehrerer Gene, die an der Ionentranslokation durch die Membran beteiligt sind, könnte ein Hinweis darauf sein, dass die marinen/brackigen Kabelbakterien eine „Salt-in“-Strategie bevorzugen [42]. Dies scheint weiterhin durch die Tatsache gestützt zu werden, dass keines der Kabelbakterien-MAGs die Biosynthesewege für osmotische gelöste Stoffe kodiert und in einigen der MAGs, einschließlich des Süßwasser-Ca, nur eine Untereinheit eines mutmaßlichen Glycin-Betain-/Carnitin-/Cholin-Transporters nachgewiesen wird. Electronema (Datensatz S1).

Die Stoffwechselvorhersage umfasste insgesamt zehn HQ-MAGs, während die verbleibenden Genome niedriger und mittlerer Qualität als zusätzliche Informationen zur Unterstützung des vorgeschlagenen Stoffwechselmodells verwendet wurden. Alle in dieser Studie ermittelten MAGs zeigten ein Stoffwechselpotenzial, das mit dem zuvor vorgeschlagenen Modell für Ca übereinstimmte. Electronema und Ca. Electrothrix [12] (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Darüber hinaus ermöglichte uns die Verfügbarkeit geschlossener Genome, Licht auf metabolische Merkmale von Kabelbakterien zu werfen, die bisher ungewiss waren. Eines der umstrittensten Merkmale des LDET ist das Fehlen einer terminalen Oxidase im Kabelbakteriumgenom, was auf die Reduktion terminaler Akzeptoren ohne Energieeinsparung hinweist [12]. Dies wird durch unsere Ergebnisse gestützt, da in den geschlossenen Genomen und anderen MAGs keine bekannte vollständige terminale Cytochrom-bd-II-Oxidase nachgewiesen wurde. Stattdessen kodierten die MAGs nur Homologe der Cytochrom-bd-II-Oxidase-Untereinheit CydA, wie bereits berichtet [12] (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Im Gegensatz dazu ist das Genom von Ca. Electrothrix laxa kodiert alle vier Untereinheiten der membrangebundenen Cytochrom-C-Oxidase mit einer Aminosäuresequenzidentität von ca. 60 % zu Homologen in anderen Desulfobulbaceae-Arten und resultiert höchstwahrscheinlich aus einem horizontalen Gentransfer, wie zuvor für seinen nahen Verwandten Ca beobachtet. Electrothrix communis [12] (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Wir können daher die Hypothese aufstellen, dass diese Spezies in der Lage sein könnten, die Sauerstoffreduktion mit der Protonentranslokation mit Energieeinsparung zu verbinden.

Alle Kabelbakterien zeigen das metabolische Potenzial zur Stickstofffixierung (Abb. 2, 3, Datensatz S1) über die Molybdän-abhängige Nitrogenase NifDHK. Das Ammonium, das auch vom AmtB-Ammoniumtransporter aufgenommen werden kann, kann dann über die Glutamin-/Glutamatsynthese in Aminosäuren eingebaut werden (Datensatz S1). Experimentelle Beweise haben gezeigt, dass Kabelbakterien Sulfidoxidation mit Nitrat- oder Nitritreduktion koppeln können [13, 49]. Nur zwei Arten (Ca. Electronema aureum und Ca. Electrothrix laxa) haben das Potenzial zur Nitratreduktion über die periplasmatische Nitratreduktase NapAB, und die Nitratreduktion durch das NapAB-System wurde kürzlich durch Transkriptomik in Ca bestätigt. Electronema aureum [49]. Dem nap-Operon fehlt das Gen, das für die Untereinheit NapB in Ca kodiert. Electrothrix laxa, aber NapB hat sich als nicht essentiell für die Nitratreduktion von Shewanella oneidensis erwiesen [50]. In Ca wurde keine Nitritreduktase vom Nir- oder Nrf-Typ nachgewiesen. Electronema aureum und Ca. Electrothrix laxa (Abb. 2, 3, Datensatz S1), aber ein periplasmatisches Multihäm-Cytochrom neben dem nap-Operon, was auch in Ca vorhergesagt wird. Electrothrix aarhusensis wurde als das für die Nitritreduktion zu Ammonium verantwortliche Enzym vorgeschlagen [12, 49], was auf eine damit verbundene Funktion und Präferenz von Kabelbakterien für die dissimilatorische Nitratreduktion zu Ammonium schließen lässt.

Alle MAGs kodierten nahezu vollständige zentrale Kohlenstoffverarbeitungswege durch Glykolyse, Entner-Doudoroff-Weg, Pentosephosphatweg und TCA-Zyklus (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Wie bereits für Ca berichtet. Electronema aureum und Ca. Electrothrix aarhusensis, und nun durch die Verfügbarkeit geschlossener Genome bestätigt, wurden in den MAGs keine Gene nachgewiesen, die für das Enzym Enolase kodieren, was auf einen möglichen alternativen und unbekannten Weg zur vollständigen Glykolyse hinweist [12]. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Gattungen der Kabelbakterien scheint in ihrem Potenzial zur Nutzung des Kohlenstoffsubstrats zu liegen. Während Ca. Electrothrix-MAGs kodierten das Potenzial für einen vollständigen TCA-Zyklus, die beiden geschlossenen Genome für Ca. Elektronema-MAGs fehlten mehrere Gene, darunter Succinyl-CoA-Synthase-2-Oxoglutarat-Ferredoxin-Oxidoreduktase (Abb. 2, 3, Datensatz S1). Ebenso alle Ca. Electrothrix-MAGs haben das Potenzial, Propionat über den Methylmalonyl-CoA-Weg zu Succinyl-CoA zu assimilieren, das in Ca fehlt. Elektronema (Abb. 2, 3, Datensatz S1).

Eine Reihe neuer FISH-Sonden (Tabelle S6) wurde entwickelt, um die Arten in situ zu unterscheiden (Abb. 4). Der Durchmesser der Filamente lag bei Ca zwischen 1 und 6 µm. Electrothrix laxa und 1–2 µm für Ca. Electronema halotolerans. Die Raman-Mikrospektroskopie hat sich kürzlich als hervorragende Technik zur Aufklärung der leitfähigen Struktur von Kabelbakterien erwiesen [14]. Deshalb haben wir es in Kombination mit den neu entwickelten FISH-Sonden angewendet, um die chemische Zusammensetzung der Zellhülle des Kabels bei der neuen Art zu bestätigen. Raman-Spektren von FISH-identifiziertem Ca. Electrothrix laxa zeigte für biologische Komponenten typische Peaks wie Phenylalanin (1005 cm-1), CH2-Bindung (1462 cm-1) und den Amid-I-Peak von Protein (1672 cm-1) sowie mit Cytochromen verbundene Peaks (750). cm−1, 1129 cm−1, 1314 cm−1 und 1586 cm−1). Zusätzlich waren zwei große Peaks bei 371 und 492 cm−1 vorhanden (Abb. S6), die möglicherweise mit dem Vorhandensein einer S-ligierten Metallgruppe in der leitfähigen Faser zusammenhängen [14].

Ein Ca. Electrothrix laxa erscheint in Gelb durch die Überlappung der artspezifischen Sonde Ex-la-189 (FAM-markiert, grün) und der Sonde für die Desulfobulbaceae-Familie DSB706 (Cy3-markiert, rot); B Ca. Electronema halotolerans erscheint in Gelb durch die Überlappung der artspezifischen Sonde EN-ha-80 (FAM-Markierung, grün) und der Sonde für die Desulfobulbaceae-Familie DSB706 (Cy3, rot).

Mit dieser Studie stellen wir die ersten geschlossenen Genome von Kabelbakterien zur Verfügung. Das geschlossene Genom für Ca. Electronema aureum ermöglichte die Identifizierung neuer Gene und genomischer Wiederholungen, die in den zuvor veröffentlichten fragmentierten MAGs fehlten, sowie bestätigter Stoffwechselmodelle, die für Kabelbakterien vorgeschlagen wurden. Darüber hinaus bieten wir auch das allererste Single-Contig-HQ-MAG für Ca an. Electrothrix, die wir als neue Art von Ca bezeichnen möchten. Electrothrix laxa, von dem wir vermuten, dass er aufgrund des horizontalen Gentransfers Funktionen ausführen kann, die für Kabelbakterien untypisch sind. Zuletzt, aber am wichtigsten, stellen wir ein geschlossenes Genom einer neuartigen Art bereit, die wir Ca nennen möchten. Electronema halotolerans, der erste Genomentwurf für einen Ca. Es wurde beobachtet, dass ein Elektronem vorhanden ist und Gene für das Überleben in einer Salzwasserumgebung aufweist. Die Existenz eines salztoleranten Ca. Electronema-Arten stellen den derzeitigen taxonomischen Rahmen für Kabelbakterien, der sich auf Süßwasser und Salzwasser konzentriert, in Frage und erfordern eine Neubewertung der Kategorisierung der Kandidatengattungen für Kabelbakterien.

Beschreibung von „Candidatus Electrothrix laxa“ sp. nov.: „Candidatus Electrothrix laxa“, (la´xa, L. fem. adj. laxa, groß). Dieses Taxon wird durch das MAG MAR-scMAG repräsentiert. Der vollständige Protolog ist in Tabelle S8 zu finden.

Beschreibung von „Candidatus Electronema halotolerans“ sp. nov.: „Candidatus Electronema halotolerans“, (ha.lo.to´le.rans, von gr. n. hals, halos salt; L. part. adj. tolerans tolerating; NL part. adj. halotolerans). Dieses Taxon wird durch das MAG BRK-cMAG repräsentiert. Der vollständige Protolog ist in Tabelle S9 zu finden.

Eine Meeressedimentprobe wurde in Hou, Dänemark (55°54′36,8′′N 10°14′46,8′′E) und die Brackwassersedimentprobe (typischer Salzgehalt 18–23) in Løgten, Dänemark (56°54′36,8′′N 10°14′46,8′′E) entnommen °17′17,8′′N 10°22′54,9′′E). Ca. Die Anreicherungsprobe mit Electronema aureum GS und die manuelle Verarbeitung aller Proben wurden wie in einer früheren Studie beschrieben durchgeführt [15].

DNA aus Umweltproben wurde mit dem DNeasy PowerSoil Pro Kit (QIAGEN, Deutschland) gemäß dem Protokoll des Herstellers extrahiert. Die Konzentration der Extrakte wurde mit dem Qubit dsDNA HS Kit (Thermo Fisher Scientific, USA, #Q33231) mit einem Qubit 3.0 Fluorometer (Thermo Fisher Scientific, USA) gemessen, während die DNA-Reinheit mit einem NanoDrop One Spectrophotometer (Thermo Fisher, USA). Die Größe der DNA-Probenfragmente wurde mit einem Agilent 2200 Tapestation-System mit Genomic DNA ScreenTapes (Agilent Technologies, USA, #5067-5365) überprüft. DNA-Proben wurden ebenfalls größenselektiert (mit Ausnahme der BRK-Probe aufgrund begrenzter DNA-Mengen) unter Verwendung des Circulomics SRE XS-Kits (Circulomics, USA), wobei die Anweisungen des Herstellers zur Abreicherung von DNA-Fragmenten unter 10 kb befolgt wurden.

DNA-Bibliotheken für die Nanopore-Sequenzierung wurden mit dem SQK-LSK110 Ligation Sequencing Kit (Oxford Nanopore Technologies, UK) gemäß den Anweisungen des Herstellers erstellt. Die Bibliotheken wurden in Nanopore R.9.4.1-Chemiedurchflusszellen geladen und auf dem MinION Mk1B-Sequenzer (Oxford Nanopore Technologies, UK) unter Verwendung der Software MinKNOW v21.06.13 (https://community.nanoporetech.com/downloads) sequenziert. Rohe Nanopore-Daten wurden mithilfe des Basecalling-Modells „dna_r9.4.1_450bps_sup.cfg“ mit Guppy (Version 5.0.7, https://community.nanoporetech.com/downloads) als Basis aufgerufen.

Short-Read-Sequenzierungsbibliotheken wurden mit dem Illumina DNA Prep Kit in Kombination mit IDT® UD Indexes Set A (Illumina, USA, #20018705, #20027213) erstellt. Als Ausgangsmaterial wurden zwischen 66,3 ng und 200 ng pro Probe verwendet. Bei der Amplifikation der markierten DNA wurden fünf PCR-Zyklen angewendet. Alle anderen Schritte wurden gemäß dem Protokoll des Herstellers durchgeführt. Die endgültigen Bibliotheken wurden quantifiziert und die Insertgröße mithilfe des Qubit dsDNA HS-Assays (Thermo Fisher Scientific, USA, Nr. Q33231) und eines D1000-Screentape (Agilent Technologies, USA, Nr. 5067-5582, Nr. 5067-5602) bewertet. Die Proben wurden mit 100 ng DNA gemultiplext und die endgültige gepoolte Bibliothek wurde auf die gleiche Weise wie die einzelnen Bibliotheken bewertet.

Die gepoolte Bibliothek wurde auf einer S1-Durchflusszelle für die NovaSeq 6000-Plattform (Illumina, USA) sequenziert. 2,0 nM wurden als Eingabe für das V1.5 300 Cycle Kit (Illumina, USA, Nr. 20012863) verwendet.

Illumina-Lesevorgänge wurden mit Fastp (Version 0.23.2 [51]) mit den Einstellungen „-l 100 --dedup --dup_calc_accuracy 6“ gekürzt, qualitätsgefiltert und dedupliziert. Für Nanopore-Reads wurden Adaptersequenzen abgeschnitten und chimäre Reads mit Porechop (Version 0.2.3 [52]) aufgeteilt. Lesevorgänge mit einem niedrigeren Phred-Score als 7 oder einer kürzeren Leselänge als 200 bp wurden mit NanoFilt (Version 2.6.0 [53]) verworfen. Leselängen- und Qualitätsstatistiken wurden mit NanoPlot (Version 1.24.0 [53]) erfasst.

Getrimmte und gefilterte Nanoporen-Reads wurden über den Flye-Assembler (v. 2.9-b1768 [54]) unter Verwendung der Einstellungen „--meta“, „--nano-hq“ und „min_read_cov_cutoff=8“ zu Metagenomen zusammengesetzt. Die Baugruppe wurde dann zuerst mit Nanopore-Lesevorgängen mit drei Runden Racon (Version 1.3.3 [55]) und dann zwei Runden Medaka-Polieren (Version 1.4.4, https://github.com/nanoporetech/medaka) poliert mit Modell „r941_min_sup_g507“. Nach dem Polieren der Baugruppen mit Nanopore-Reads wurde das Metagenom dann mithilfe von Illumina-Short-Reads über eine Runde Racon poliert, um die Contigs auf Frameshift-Fehler zu korrigieren. Zu den Abhängigkeiten für die Metagenompolitur und Lesezuordnungen gehören Minimap2 (Version 2.24 [56]) und SAMtools (Version 1.14 [57]). Contigs mit einer Länge von weniger als 1 kb wurden über Bioawk v. 1.0 (https://github.com/lh3/bioawk) entfernt.

Die polierten Contigs wurden dann mit MetaBAT2 (v. 2.12.1 [58]) mit der Einstellung „-s 500000“, Vamb (v. 3.0.2 [59]) mit der Einstellung „-o C --minfasta 500000“ gruppiert. MaxBin2 (v. 2.2.7 [60]) und metaBinner (v. 1.4.2 [61]). Als Eingabe für das Binning wurden Contig-Abdeckungsprofile aus Nanopore- und Illumina-Lesedaten verwendet. Die Bins wurden dann mit dem DAS Tool (Version 1.1.2 [62]) mit der Einstellung „--search_engine Diamond“ verfeinert. Für die Anreicherungsprobe wurden alle kreisförmigen Contigs mit einer Länge von mehr als 500 kb ausgewählt und als Bins verwendet. CoverM (v. 0.6.1, https://github.com/wwood/CoverM) wurde verwendet, um Werte für die Bin-Abdeckung (Einstellung „-m Mittelwert“) und die relative Häufigkeit (Einstellung „-m relative_abundance“) zu ermitteln.

Die Vollständigkeits- und Kontaminationswerte des Genombehälters wurden mit CheckM (Version 1.1.2 [23]) unter Verwendung des linienspezifischen Arbeitsablaufs erfasst und die Deltaproteobacteria-Markerlinie (UID3217) wurde für alle Kabelbakterien-MAGs verwendet. Bin-rRNA-Gene wurden mit Barrnap (v. 0.9, https://github.com/tseemann/barrnap) vorhergesagt und tRNA-Gensequenzen wurden mit tRNAscan-SE (v. 2.0.5 [63]) vorhergesagt. Die Klassifizierung der Bin-Qualität erfolgte gemäß den Richtlinien des Genomic Standards Consortium, wobei ein hochwertiger Genom-Bin eine höhere Genomvollständigkeit als 90 %, eine geringere Genomkontamination als 5 %, mindestens 18 verschiedene tRNA-Gene und die 16S-, 5S-, 23S-rRNA-Gene kommen mindestens einmal im Behälter vor [64]. Darüber hinaus wurden Behälter mit einer Vollständigkeit von mehr als 50 % und einer Kontamination von weniger als 10 % als mittlere Qualität eingestuft, während die übrigen Behälter mit weniger als 10 % Kontamination als niedrige Qualität eingestuft wurden. Behälter mit einer Kontaminationsschätzung von mehr als 10 % galten als kontaminiert. Die Bins wurden zwischen den verschiedenen Proben mithilfe von dRep (v. 2.6.2, https://github.com/MrOlm/drep) mit den Einstellungen „-comp 50 -con 10 -sa 0.95“ derepliziert. Eine Übersicht über die dereplizierten MAGs mittlerer und hoher Qualität finden Sie im Datensatz S3.

Die Bin-Taxonomie wurde mithilfe von GTDB-Tk (Version 2.0.0 [65], R207-Datenbank) mit aktivierter Einstellung „--full_tree“ zugewiesen. Die taxonomische Klassifizierung von Contig wurde unter Verwendung von mmseqs2 (Version 13.45111 [66]) mit der NCBI-Nr-Proteindatenbank [67] (Downloaddatum: 26.06.2021) durchgeführt. 16S-rRNA-Gene wurden mit dem Befehl „-usearch_global“ von usearch (v. 11.0.667 [68]) anhand der Datenbank SILVA v138 nr99 klassifiziert [69].

Um das Genom der zirkulären Kabelbakterien aus der BRK-Probe zu erfassen, wurden mithilfe des SAMtools-Befehls bam2fq für die Read-Mapping-Dateien Lesevorgänge für Contigs extrahiert, die in von GTDB-Tk als Kabelbakterien klassifizierten Behältern vorhanden waren, und die extrahierten Nanopore-Messwerte wurden mit Flye zusammengesetzt. Für die MAR-Probe wurden zwei Remontagen durchgeführt. Für die erste, die zum Genom der linearen Kabelbakterien führte, wurden Messwerte für Contigs mit einer Länge von mehr als 5 kb extrahiert, die von mmseqs2 als Desulfobulbaceae klassifiziert wurden oder Desulfobulbaceae 16S-rRNA-Gene enthielten, oder von MAGs, die von GTDB-tk als Desulfobulbaceae klassifiziert wurden. Für die zweite Reassemblierung, die die Gewinnung zweier fragmentierter Kabelbakterien-MAGs aus der MAR-Probe ermöglichte, wurde eine Teilmenge der Lesevorgänge aus der ersten Reassemblierung durchgeführt, indem Lesevorgänge aus Contigs mit einer längeren Länge als 10 kb und einer höheren Abdeckung als 100 extrahiert wurden, und nach der Reassemblierung mit Flye (unter Verwendung der Einstellung „min_read_cov_cutoff = 80“) wurden die Bins manuell verfeinert, indem Contigs mit dem Flye-Assembly-Graphen querverwiesen wurden. Die erworbenen Kabelbakterien-MAGs und sequenzierten Lesevorgänge sind über die in Tabelle S7 angegebenen Zugangsnummern öffentlich verfügbar.

Für die Konstruktion von Kabelbakterien-Genombäumen wurde mit GTDB-Tk ein Mehrfachsequenz-Alignment für 120 Bakterien-Maker-Gene erstellt und IQ-TREE (v. 2.0.6 [70]) zur Verfügung gestellt, um einen Baum unter Verwendung des „WAG + G“-Modells zu erstellen und 100x Bootstrapping. In den Baum wurden mehrere Außengruppen einbezogen, die in Tabelle S5 zusammengefasst sind. ANI- und Ausrichtungsabdeckungswerte zwischen verschiedenen Kabelbakterien-MAGs und Außengruppen wurden über pyANI (Version 0.2.11 [71]) mit aktivierter Einstellung „-m ANIb“ erfasst. AAI- und POCP-Messungen zwischen den Genomen wurden mit CompareM (Version 0.1.2, https://github.com/dparks1134/CompareM) unter Verwendung der Optionen „--evalue 0.00001 --per_identity 40 --per_aln_len 50 --blastp“ erfasst . Quast (Version 4.6.3 [72]) wurde verwendet, um MAGs eng verwandter Stämme zu vergleichen, und ISEScan (Version 1.7.2.3 [73]) wurde verwendet, um Insertionssequenzelemente zu identifizieren.

MAGs wurden mit Prokka (Version 1.14.0 [74]) automatisch mit Anmerkungen versehen, wobei die Einstellung „--metagenome“ aktiviert war. Als NhaA annotierte Proteinsequenzen wurden extrahiert, mit MUSCLE (v. 5.0.1428 [75]) mit 1000 Iterationen abgeglichen, gefolgt von der Proteinbaumgenerierung mit IQ-TREE mit dem „LG + G4“-Modell und 1000 Bootstrapping-Instanzen. Das Clustering von MAG-Genen und die Erstellung von Pangenomen wurden durchgeführt, indem Prokka-Ausgabedateien als Eingabe für Roary (Version 3.13.0 [76]) mit der Einstellung „-cd 85“ und unterschiedlichen Identitätsschwellenwerten verwendet wurden, die im Text beschrieben werden. Darüber hinaus wurden HQ-MAGs auf der Grundlage der von Bowers et al. vorgeschlagenen Qualitätsstandards ausgewählt. [64] (Vollständigkeit und Kontamination von >90 % bzw. <5 %) und zur manuellen Inspektion auf die „MicroScope Microbial Genome Annotation & Analysis Platform“ (MAGE) [77] hochgeladen wurden, und Stoffwechselwege wurden von KEGG vorhergesagt [78]. ] Pathway-Profiling von MAGE-Annotationen.

Die phylogenetische Analyse von 16S-rRNA-Gensequenzen und das Design von FISH-Sonden wurden mit der ARB-Software v.6.0.6 durchgeführt (79). Ein phylogenetischer Baum wurde auf der Grundlage einer vergleichenden Analyse ausgerichteter 16S-rRNA-Gensequenzen berechnet, die aus der Datenbank SILVA v138 nr99 [69] unter Verwendung der Maximum-Likelihood-Methode (PhyML) und einer Bootstrap-Analyse mit 1000 Replikaten abgerufen wurden. Abdeckung und Spezifität wurden in silico mit der MathFISH-Software hinsichtlich der Hybridisierungseffizienz von Ziel- und potenziell schwachen Nicht-Ziel-Übereinstimmungen bewertet und validiert [80]. Bei Bedarf wurden unbeschriftete Konkurrenz- und Hilfssonden entwickelt. Alle Sonden wurden von Biomers (Ulm, Deutschland) gekauft und mit 6-Carboxyfluorescein- oder Indocarbocyanin (Cy3)-Fluorochromen markiert.

FISH wurde wie von Daims et al. beschrieben durchgeführt. [81]. Die optimale Formamidkonzentration für jede neue FISH-Sonde wurde visuell durch Mikroskopbeobachtung bestimmt, nachdem eine Hybridisierung bei verschiedenen Formamidkonzentrationen im Bereich von 15–70 % (mit 5 %-Schritten) durchgeführt wurde. Optimale Hybridisierungsbedingungen sind in Tabelle S6 beschrieben. EUBmix [82, 83] wurde verwendet, um auf alle Bakterien abzuzielen, und NON-EUB [84] wurde als Negativkontrolle für die sequenzunabhängige Sondenbindung verwendet. Die mikroskopische Analyse wurde mit einem Axioskop-Epifluoreszenzmikroskop (Carl Zeiss, Deutschland) durchgeführt, das mit einer LEICA DFC7000 T CCD-Kamera oder einem konfokalen Weißlichtlasermikroskop (Leica TCS SP8 X) ausgestattet war. Raman-Mikrospektroskopie wurde in Kombination mit FISH wie zuvor beschrieben [85] angewendet, um zelluläre Komponenten zu identifizieren und die Struktur der leitfähigen Faser aufzuklären.

Sequenzierungslesedaten sowie die dereplizierten MAGs hoher und mittlerer Qualität sind bei ENA mit der Bio-Projekt-ID: PRJEB52550 verfügbar. Code und Datensätze, die zur Generierung der Zahlen verwendet werden, sowie zusätzliche Ressourcen sind unter https://github.com/Serka-M/Cable-Bacteria-MAGs verfügbar. Auf die im Projekt verwendete GTDB-tk-Datenbank kann unter https://data.ace.uq.edu.au/public/gtdb/data/releases/release207/ zugegriffen werden. Die NCBI-Nr-Proteindatenbank kann unter https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/FASTA/ heruntergeladen werden. Die SILVA-Datenbank kann unter https://www.arb-silva.de/download/arb-files abgerufen werden.

Pfeffer C, Larsen S, Song J, Dong M, Besenbacher F, Meyer RL, et al. Filamentöse Bakterien transportieren Elektronen über Zentimeterstrecken. Natur. 2012;491:218–21.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lovley DR, Holmes DE. Elektromikrobiologie: die Ökophysiologie phylogenetisch vielfältiger elektroaktiver Mikroorganismen. Nat Rev Microbiol. 2022;20:5–19.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Bjerg JT, Boschker HTS, Larsen S, Berry D, Schmid M, Millo D, et al. Elektronentransport über große Entfernungen in einzelnen, lebenden Kabelbakterien. Proc Natl Acad Sci USA. 2018;115:5786–91.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Trojan D, Schreiber L, Bjerg JT, Bøggild A, Yang T, Kjeldsen KU, et al. Ein taxonomischer Rahmen für Kabelbakterien und Vorschlag der Kandidatengattungen Electrothrix und Electronema. Syst Appl Microbiol. 2016;39:297–306.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Malkin SY, Rao AM, Seitaj D, Vasquez-Cardenas D, Zetsche EM, Hidalgo-Martinez S, et al. Natürliches Vorkommen mikrobieller Schwefeloxidation durch weitreichenden Elektronentransport im Meeresboden. ISME J. 2014;8:1843–54.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Risgaard-Petersen N, Kristiansen M, Frederiksen RB, Dittmer AL, Bjerg JT, Trojan D, et al. Kabelbakterien in Süßwassersedimenten. Appl Environ Microbiol. 2015;81:6003–11.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Burdorf LDW, Tramper A, Seitaj D, Meire L, Hidalgo-Martinez S, Zetsche EM, et al. Der Elektronentransport über große Entfernungen findet weltweit in marinen Sedimenten statt. Biogeowissenschaften. 2017;14:683–701.

Artikel CAS Google Scholar

Scholz VV, Müller H, Koren K, Nielsen LP, Meckenstock RU. Die Rhizosphäre von Wasserpflanzen ist ein Lebensraum für Kabelbakterien. FEMS Microbiol Ecol. 2019;95:fiz062.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Scholz VV, Martin BC, Meyer R, Schramm A, Fraser MW, Nielsen LP, et al. Kabelbakterien an Sauerstoff freisetzenden Wurzeln von Wasserpflanzen: eine weit verbreitete und vielfältige Pflanze-Mikroben-Assoziation. N Phytol. 2021;232:2138–51.

Artikel CAS Google Scholar

Paver SF, Muratore D, Newton RJ, Coleman ML. Neubewertung der salzigen Kluft: phylogenetische Spezifität von Übergängen zwischen Meeres- und Süßwassersystemen. mSystems. 2018;3:e00232–18.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cabello-Yeves PJ, Rodriguez-Valera F. Prokaryotische Übergänge zwischen Meer und Süßwasser erfordern umfangreiche Änderungen im vorhergesagten Proteom. Mikrobiom. 2019;7:117.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kjeldsen KU, Schreiber L, Thorup CA, Boesen T, Bjerg JT, Yang T, et al. Zur Evolution und Physiologie von Kabelbakterien. Proc Natl Acad Sci USA. 2019;116:19116–25.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Müller H, Marozava S, Probst AJ, Meckenstock RU. Grundwasserkabelbakterien sparen Energie durch Schwefeldisproportionierung. ISME J. 2020;14:623–34.

Artikel PubMed Google Scholar

Boschker HTS, Cook PLM, Polerecky L, Eachambadi RT, Lozano H, Hidalgo-Martinez S, et al. Effiziente Fernleitung von Kabelbakterien durch Nickelproteindrähte. Nat Commun. 2021;12:3996.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Thorup C, Petro C, Bøggild A, Ebsen TS, Brokjær S, Nielsen LP, et al. So züchten Sie Ihre Kabelbakterien: Etablierung einer stabilen Einzelstammkultur im Sediment und Vorschlag von Candidatus Electronema aureum GS. Syst Appl Microbiol. 2021;44:126236.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wick RR, Judd LM, Gorrie CL, Holt KE. Unicycler: Auflösung bakterieller Genomassemblierungen aus kurzen und langen Sequenzierungslesungen. PLoS Comput Biol. 2017;13:e1005595.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Stewart RD, Auffret MD, Warr A, Walker AW, Roehe R, Watson M. Kompendium von 4941 Pansen-Metagenom-assemblierten Genomen für die Pansen-Mikrobiombiologie und Enzymentdeckung. Nat Biotechnol. 2019;37:953–61.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Koren S, Phillippy AM. Ein Chromosom, ein Contig: vollständige mikrobielle Genome aus Long-Read-Sequenzierung und Assemblierung. Aktuelle Meinung Mikrobiol. 2015;23:110–20.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Parks DH, Rinke C, Chuvochina M, Chaumeil PA, Woodcroft BJ, Evans PN, et al. Die Wiederherstellung von fast 8.000 aus Metagenomen zusammengesetzten Genomen erweitert den Stammbaum des Lebens erheblich. Nat Microbiol. 2017;2:1533–42.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Imelfort M, Parks D, Woodcroft BJ, Dennis P, Hugenholtz P, Tyson GW. GroopM: ein automatisiertes Tool zur Wiederherstellung von Populationsgenomen aus verwandten Metagenomen. PeerJ. 2014;2:e603.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Vasudevan K, Devanga Ragupathi NK, Jacob JJ, Veeraraghavan B. Hochpräzise einzelne chromosomale vollständige Genome mithilfe der IonTorrent- und MinION-Sequenzierung klinischer Krankheitserreger. Genomik. 2020;112:545–51.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Tennessen K, Andersen E, Clingenpeel S, Rinke C, Lundberg DS, Han J, et al. ProDeGe: ein Computerprotokoll zur vollautomatischen Dekontamination von Genomen. ISME J. 2016;10:269–72.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Parks DH, Imelfort M, Skennerton CT, Hugenholtz P, Tyson GW. CheckM: Beurteilung der Qualität mikrobieller Genome, die aus Isolaten, Einzelzellen und Metagenomen gewonnen wurden. Genomres. 2015;25:1043–55.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nayfach S, Shi ZJ, Seshadri R, Pollard KS, Kyrpides NC. Neue Erkenntnisse aus unkultivierten Genomen des globalen menschlichen Darmmikrobioms. Natur. 2019;568:505–10.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Moss EL, Maghini DG, Bhatt AS. Vollständige, geschlossene Bakteriengenome aus Mikrobiomen mittels Nanoporensequenzierung. Nat Biotechnol. 2020;38:1–7.

Artikel Google Scholar

Bickhart DM, Kolmogorov M, Tseng E, Portik DM, Korobeynikov A, Tolstoganov I, et al. Generierung linienbasierter, vollständig aus Metagenomen zusammengesetzter Genome aus komplexen mikrobiellen Gemeinschaften. Nat Biotechnol. 2022;40:711–9.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sereika M, Kirkegaard RH, Karst SM, Michaelsen TY, Sørensen EA, Wollenberg RD, et al. Die Long-Read-Sequenzierung von Oxford Nanopore R10.4 ermöglicht die Generierung nahezu fertiger Bakteriengenome aus Reinkulturen und Metagenomen ohne Short-Read oder Referenzpolierung. Nat-Methoden. 2022;19:823–6.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Overholt WA, Hölzer M, Geesink P, Diezel C, Marz M, Küsel K. Die Einbeziehung von Oxford Nanopore Long Reads verbessert alle aus mikrobiellen und viralen Metagenomen zusammengesetzten Genome aus einem komplexen Grundwasserleitersystem. Umwelt Mikrobiol. 2020;22:4000–13.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

De Maio N, Shaw LP, Hubbard A, George S, Sanderson ND, Swann J, et al. Vergleich von Long-Read-Sequenzierungstechnologien bei der Hybridassemblierung komplexer Bakteriengenome. Mikrobengenom. 2019;5:e000294.

Haghshenas E, Asghari H, Stoye J, Chauve C, Hach F. HASLR: schnelle Hybridassemblierung langer Lesevorgänge. iScience. 2020;23:101389.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Singleton CM, Petriglieri F, Kristensen JM, Kirkegaard RH, Michaelsen TY, Andersen MH, et al. Verbindung von Struktur und Funktion mit der Gewinnung von über 1000 qualitativ hochwertigen Metagenom-genomen aus Belebtschlamm mittels Long-Read-Sequenzierung. Nat Commun. 2021;12:2009.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cuscó A, Pérez D, Viñes J, Fàbregas N, Francino O. Long-Read-Metagenomics entnimmt komplette Single-Contig-Bakteriengenome aus Hundekot. BMC-Genomik. 2021;22:330.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu L, Wang Y, Che Y, Chen Y, Xia Y, Luo R, et al. Hochwertige Bakteriengenome eines partiellen Nitritations-/Anammox-Systems durch eine iterative Hybrid-Assemblierungsmethode. Mikrobiom. 2020;8:155.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Geelhoed JS, Thorup CA, Bjerg JJ, Schreiber L, Ochman H, Nielsen LP, et al. Pangenomanalyse von Kabelbakterien enthüllt die wahrscheinliche genetische Grundlage großer Bakterien in Candidatus Electrothrix gigas sp. Nov. [Manuskript in Vorbereitung]. Universität Antwerpen und Universität Aarhus; 2022 [zitiert am 23. Januar 2023].

Pasolli E, Asnicar F, Manara S, Zolfo M, Karcher N, Armanini F, et al. Umfangreiche, unerforschte Diversität menschlicher Mikrobiome anhand von über 150.000 Genomen aus Metagenomen, die sich über Alter, Geografie und Lebensstil erstrecken. Zelle 2019;176:649–662.e20.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Parks DH, Chuvochina M, Chaumeil PA, Rinke C, Mussig AJ, Hugenholtz P. Eine vollständige Domänen-zu-Arten-Taxonomie für Bakterien und Archaeen. Nat Biotechnol. 2020;38:1079–86.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Dam AS, Marshall IPG, Risgaard-Petersen N, Burdorf LDW, Marzocchi U. Einfluss des Salzgehalts auf die Zusammensetzung und Vielfalt der Kabelbakterienarten. Umwelt Mikrobiol. 2021;23:2605–16.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Qin QL, Xie BB, Zhang XY, Chen XL, Zhou BC, Zhou J, et al. Eine vorgeschlagene Gattungsgrenze für die Prokaryoten basierend auf genomischen Erkenntnissen. J Bakteriol. 2014;196:2210–5.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Barco RA, Garrity GM, Scott JJ, Amend JP, Nealson KH, Emerson D. Eine Gattungsdefinition für Bakterien und Archaeen basierend auf einem Standard-Genomverwandtschaftsindex. mBio 2020;11:e02475–19.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Oren A. Mikrobielles Leben bei hohen Salzkonzentrationen: phylogenetische und metabolische Vielfalt. Salzsystem. 2008;4:2.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Stal LJ, Cretoiu MS (Hrsg.). Das marine Mikrobiom. 1. Aufl. Springer Cham, Yersseke, 2016.

Gunde-Cimerman N, Plemenitaš A, Oren A. Strategien der Anpassung von Mikroorganismen der drei Lebensbereiche an hohe Salzkonzentrationen. FEMS Microbiol Rev. 2018;42:353–75.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sannikov A. Marine Sedimente: Interaktionspartner von Kabelbakterien durch Metagenomik entdeckt [Masterarbeit im Internet]. Universität Padua; 2021 [zitiert am 23. Januar 2023]. Verfügbar unter: http://hdl.handle.net/20.500.12608/34057.

Fang Y, Liu J, Yang J, Wu G, Hua Z, Dong H, et al. Zusammensetzungs- und Stoffwechselreaktionen der autotrophen Mikrobengemeinschaft auf den Salzgehalt in Seeumgebungen. mSystems. 2022;7:e0033522.

Artikel PubMed Google Scholar

Herz K, Vimont S, Padan E, Berche P. Rollen von NhaA-, NhaB- und NhaD-Na+/H+-Antiportern beim Überleben von Vibrio cholerae in einer salzhaltigen Umgebung. J Bakteriol. 2003;185:1236–44.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Waditee R, Hibino T, Nakamura T, Incharoensakdi A, Takabe T. Die Überexpression eines Na+/H+-Antiporters verleiht einem Süßwasser-Cyanobakterium Salztoleranz, wodurch es in Meerwasser wachsen kann. Proc Natl Acad Sci USA. 2002;99:4109–14.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Meng L, Meng F, Zhang R, Zhang Z, Dong P, Sun K, et al. Charakterisierung eines neuartigen zweikomponentigen Na + (Li + , K + )/H + -Antiporters aus Halomonas zhaodongensis. Sci Rep. 2017;7:4221.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Wei Y, Liu J, Ma Y, Krulwich TA. Drei mutmaßliche Kationen-/Protonen-Antiporter aus dem alkaliphilen Sodasee Alkalimonas amylolytica N10 ergänzen eine alkaliempfindliche Escherichia coli-Mutante. Mikrobiologie. 2007;153:2168–79.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Marzocchi U, Thorup C, Dam AS, Schramm A, Risgaard-Petersen N. Dissimilatorische Nitratreduktion durch ein Süßwasserkabelbakterium. ISME J. 2022;16:50–7.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Gao H, Yang ZK, Barua S, Reed SB, Romine MF, Nealson KH, et al. Die Nitratreduzierung in Shewanella oneidensis hängt von atypischen NAP- und NRF-Systemen ab, wobei NapB das bevorzugte Elektronentransportprotein von CymA zu NapA ist. ISME J. 2009;3:966–76.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Chen S, Zhou Y, Chen Y, Gu J. fastp: ein ultraschneller All-in-One-FASTQ-Präprozessor. Bioinformatik 2018;34:i884–90.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Wick RR, Judd LM, Gorrie CL, Holt KEY. 2017. Vervollständigung bakterieller Genomassemblierungen mit Multiplex-MinION-Sequenzierung. Mikrogenom. 2017;3:e000132.

Google Scholar

De Coster W, D'Hert S, Schultz DT, Cruts M, Van Broeckhoven C. NanoPack: Visualisierung und Verarbeitung lang gelesener Sequenzierungsdaten. Bioinformatik. 2018;34:2666–9.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kolmogorov M, Bickhart DM, Behsaz B, Gurevich A, Rayko M, Shin SB, et al. metaFlye: Skalierbare Long-Read-Metagenom-Assemblierung mithilfe von Wiederholungsdiagrammen. Nat-Methoden. 2020;17:1103–10.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Vaser R, Sović I, Nagarajan N, Šikić M. Schnelle und genaue De-novo-Genomassemblierung aus langen unkorrigierten Lesevorgängen. Genomres. 2017;27:737–46.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Li H. Minimap und Miniasmus: schnelle Zuordnung und De-novo-Assemblierung für verrauschte lange Sequenzen. Bioinformatik. 2016;32:2103–10.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, et al. Das Sequenzausrichtungs-/Kartenformat und SAMtools. Bioinformatik. 2009;25:2078–9.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kang DD, Li F, Kirton E, Thomas A, Egan R, An H, et al. MetaBAT 2: ein adaptiver Binning-Algorithmus für eine robuste und effiziente Genomrekonstruktion aus Metagenom-Assemblys. PeerJ. 2019;7:e7359.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Nissen JN, Johansen J, Allesøe RL, Sønderby CK, Armenteros JJA, Grønbech CH, et al. Verbessertes Binning und Assemblieren von Metagenomen mithilfe von Deep-Variational-Autoencodern. Nat Biotechnol. 2021;39:555–60.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wu YW, Simmons BA, Sänger SW. MaxBin 2.0: ein automatisierter Binning-Algorithmus zur Wiederherstellung von Genomen aus mehreren metagenomischen Datensätzen. Bioinformatik. 2016;32:605–7.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wang Z, Huang P, You R, Sun F, Zhu S. MetaBinner: eine leistungsstarke und eigenständige Ensemble-Binning-Methode zur Wiederherstellung einzelner Genome aus komplexen mikrobiellen Gemeinschaften. Genombiol. 2023;24:1.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Sieber CMK, Probst AJ, Sharrar A, Thomas BC, Hess M, Tringe SG, et al. Wiederherstellung von Genomen aus Metagenomen mittels einer Dereplikations-, Aggregations- und Bewertungsstrategie. Nat Microbiol. 2018;3:836–43.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chan PP, Lowe TM. tRNAscan-SE: Suche nach tRNA-Genen in Genomsequenzen. Methoden Mol Biol. 2019;1962:1–14.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bowers RM, Kyrpides NC, Stepanauskas R, Harmon-Smith M, Doud D, Reddy TBK, et al. Mindestinformationen über ein einzelnes amplifiziertes Genom (MISAG) und ein Metagenom-assembliertes Genom (MIMAG) von Bakterien und Archaeen. Nat Biotechnol. 2017;35:725–31.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chaumeil PA, Mussig AJ, Hugenholtz P, Parks DH. GTDB-Tk: ein Toolkit zur Klassifizierung von Genomen mit der Genome Taxonomy Database. Bioinformatik. 2020;36:1925–7.

CAS Google Scholar

Steinegger M, Söding J. MMseqs2 ermöglicht die Suche nach sensiblen Proteinsequenzen für die Analyse umfangreicher Datensätze. Nat Biotechnol. 2017;35:1026–8.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Pruitt KD, Tatusova T, Maglott DR. NCBI-Referenzsequenzen (RefSeq): eine kuratierte, nicht redundante Sequenzdatenbank von Genomen, Transkripten und Proteinen. Nukleinsäuren Res. 2007;35:D61–5.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Edgar RC. Suchen und Clustern um Größenordnungen schneller als BLAST. Bioinformatik. 2010;26:2460–1.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, Gerken J, Schweer T, Yarza P, et al. Das SILVA-Ribosomal-RNA-Gendatenbankprojekt: verbesserte Datenverarbeitung und webbasierte Tools. Nukleinsäuren Res. 2013;41:D590–596.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Nguyen LT, Schmidt HA, von Haeseler A, Minh BQ. IQ-TREE: ein schneller und effektiver stochastischer Algorithmus zur Schätzung von Phylogenien mit maximaler Wahrscheinlichkeit. Mol Biol Evol. 2015;32:268–74.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Pritchard L, Glover RH, Humphris S, Elphinstone JG, Toth IK. Genomik und Taxonomie in der Ernährungssicherheitsdiagnostik: weichverrottende enterobakterielle Pflanzenpathogene. Anale Methoden. 2015;8:12–24.

Artikel Google Scholar

Gurevich A, Saveliev V, Vyahhi N, Tesler G. QUAST: Qualitätsbewertungstool für Genomassemblierungen. Bioinformatik. 2013;29:1072–5.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Xie Z, Tang H. ISEScan: Automatisierte Identifizierung von Insertionssequenzelementen in prokaryotischen Genomen. Bioinformatik. 2017;33:3340–7.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Seemann T. Prokka: Schnelle Annotation des prokaryotischen Genoms. Bioinformatik. 2014;30:2068–9.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Edgar RC. MUSCLE: eine Methode zur Ausrichtung mehrerer Sequenzen mit reduzierter zeitlicher und räumlicher Komplexität. BMC Bioinform. 2004;5:113.

Artikel Google Scholar

Seite AJ, Cummins CA, Hunt M, Wong VK, Reuter S, Holden MTG, et al. Roary: Schnelle groß angelegte Prokaryoten-Pan-Genomanalyse. Bioinformatik. 2015;31:3691–3.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Vallenet D, Calteau A, Dubois M, Amours P, Bazin A, Beuvin M, et al. MicroScope: eine integrierte Plattform für die Annotation und Erforschung mikrobieller Genfunktionen durch genomische, pangenomische und metabolische Vergleichsanalysen. Nukleinsäuren Res. 2020;48:D579–89.

CAS PubMed Google Scholar

Kanehisa M, Goto S. KEGG: Kyoto-Enzyklopädie der Gene und Genome. Nukleinsäuren Res. 2000;28:27–30.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ludwig W., Strunk O., Westram R., Richter L., Meier H., Yadhukumar null, et al. ARB: eine Softwareumgebung für Sequenzdaten. Nukleinsäuren Res. 2004;32:1363–71.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Yilmaz LS, Parnerkar S, Noguera DR. mathFISH, ein Web-Tool, das auf Thermodynamik basierende mathematische Modelle für die In-silico-Bewertung von Oligonukleotidsonden für die Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung verwendet. Appl Environ Microbiol. 2011;77:1118–22.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Daims, H, Stoecker, K, Wagner M. Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung zum Nachweis von Prokaryoten. In: Molekulare mikrobielle Ökologie. Taylor & Francis; 2005. S. 213–39.

Amann RI, Binder BJ, Olson RJ, Chisholm SW, Devereux R, Stahl DA. Kombination von 16S-rRNA-zielgerichteten Oligonukleotidsonden mit Durchflusszytometrie zur Analyse gemischter mikrobieller Populationen. Appl Environ Microbiol. 1990;56:1919–25.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Daims H, Brühl A, Amann R, Schleifer KH, Wagner M. Die domänenspezifische Sonde EUB338 reicht für den Nachweis aller Bakterien nicht aus: Entwicklung und Bewertung eines umfassenderen Sondensatzes. Syst Appl Microbiol. 1999;22:434–44.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wallner G, Amann R, Beisker W. Optimierung der fluoreszierenden In-situ-Hybridisierung mit rRNA-zielgerichteten Oligonukleotidsonden für die durchflusszytometrische Identifizierung von Mikroorganismen. Zytometrie. 1993;14:136–43.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Fernando EY, McIlroy SJ, Nierychlo M, Herbst FA, Petriglieri F, Schmid MC, et al. Ermittlung des individuellen Beitrags wichtiger Mikrobenpopulationen zur verbesserten biologischen Phosphorentfernung mit Raman-FISH. ISME J. 2019;13:1933–46.

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Referenzen herunterladen

Diese Studie wurde durch Forschungsstipendien der Poul Due Jensen Foundation (Microflora Danica) und der Danish National Research Foundation (DNRF136) finanziert. Wir danken Jesper L. Wulff für seine Hilfe bei der Probenahme.

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Mantas Sereika, Francesca Petriglieri.

Zentrum für mikrobielle Gemeinschaften, Universität Aalborg, Aalborg, Dänemark

Mantas Sereika, Francesca Petriglieri, Thomas Bygh Nymann Jensen, Per Halkjær Nielsen und Mads Albertsen

Zentrum für Elektromikrobiologie, Universität Aarhus, Aarhus, Dänemark

Artur Sannikov, Morten Hoppe, Ian PG Marshall und Andreas Schramm

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

MA, PHN, IM und AS haben die Studie entworfen. IM und AS überwachten die manuelle Verarbeitung der Proben. MS extrahierte die DNA und führte eine Nanoporensequenzierung durch, während TBNJ die Illumina-Daten generierte. MS führte bioinformatische Verarbeitung, MAG-Erzeugung und vergleichende Genomik durch. FP führte Genomannotationen, phylogenetische Analysen und FISH/RAMAN-Mikroskopie durch. MS und FP haben das erste Manuskript geschrieben. Alle Autoren haben das Manuskript überprüft.

Korrespondenz mit Mads Albertsen.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Sereika, M., Petriglieri, F., Jensen, TBN et al. Geschlossene Genome entdecken eine Salzwasserart von Candidatus Electronema und werfen neues Licht auf die Grenze zwischen Meeres- und Süßwasserkabelbakterien. ISME J 17, 561–569 (2023). https://doi.org/10.1038/s41396-023-01372-6

Zitat herunterladen

Eingegangen: 07. November 2022

Überarbeitet: 11. Januar 2023

Angenommen: 13. Januar 2023

Veröffentlicht: 25. Januar 2023

Ausgabedatum: April 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41396-023-01372-6

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Veterinärmedizinische Forschung (2023)