病害影响植物微生物组群落构建与功能适应

Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptation

Microbiome [IF: 14.65]

DOI:https://doi.org/10.1186/s40168-021-01138-2

发表日期:2021-09-15

第一作者: Min Gao(高敏)1,2

通讯作者:Lei Cai(蔡磊)(cail@im.ac.cn)1,2

合作作者: Chao Xiong, Cheng Gao, Clement K. M. Tsui, Meng-Meng Wang, Xin Zhou, Ai-Min Zhang

主要单位:

1中国科学院真菌学国家重点实验室(State Key Laboratory of Mycology, Institute of Microbiology, Chinese
Academy of Sciences, Beijing 100101, China)

2中国科学院大学(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

摘要

胁迫条件下植物根系会招募有益微生物以促进自身或后代的生存,即植物“cry for help”策略。而病害胁迫下植物其他器官例如茎和果实是否也会招募有益微生物还不得而知。本研究以辣椒镰刀菌枯萎病(FWD)为研究对象,通过扩增子和宏基因组测序与分析,探究辣椒(Capsicum annuum L.)12个生态位(包括土壤、根、茎和果实)的细菌和真菌群落,并研究镰刀菌枯萎病的发生如何影响植物微生物群落构建、互作网络和生态功能。结果表明,镰刀菌侵染对辣椒生殖器官(果实)微生物群落的影响小于营养器官(根和茎)。与细菌群落相比,真菌群落互作网络更不稳定且更容易受镰刀菌侵染的影响;FWD的发生降了低微生物互作网络稳定性并提高了真菌类群之间的连接度。与健康植物相比,患病植物更容易被其他病原真菌侵染,但其根、茎和果实各生态位均会富集潜在有益细菌。部分有益细菌被鉴定为微生物群落的核心类群和互作网络的枢纽节点。另外,宏基因组数据分析进一步显示参与解毒、生物膜形成以及植物-微生物信号通路(即甲基受体趋化性蛋白)相关的功能基因在患病植物中上调。研究结果促进了我们对植物-微生物互作的理解,为通过调控植物微生物组促进植物健康和推进农业可持续发展提供参考数据和科学依据

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引言

植物微生物组与宿主相互作用及进化,形成紧密相关的共生总体(holobiont)。植物微生物组在影响宿主生长发育、养分吸收以及病害抵御等方面发挥重要作用。揭示植物微生物群落构建、互作网络和生态功能,以及植物在外界胁迫下如何调控其微生物群落,是利用植物微生物组促进植物健康和推进农业可持续发展的基础和前提。

植物微生物群落构建受复杂的生物和非生物因素影响,其中病原菌侵染是典型的生物因素。病原菌侵染下,植物根系通过改变根系分泌物或释放挥发性有机物质(VOCs)招募有益微生物以促进其后代或者邻近植物生存,这种策略目前被认为是植物的“cry for help” (“呼救”)策略。有益微生物可以作为植物微生物组关键类群,通过诱导宿主免疫、分泌抗生素或与病原菌竞争资源和生态位,从而促进宿主健康。除了植物根系以外,病原菌侵染下植物其他器官(例如茎和果实)是否利用同样的策略来寻求微生物帮助还不得而知,主要的原因是之前对植物微生物组的研究主要集中在根际,而叶际微生物群落(广义的叶际指暴露在空气的植物组织和器官)作为植物微生物组的重要组成部分,在影响宿主植物健康、生产力和生态系统功能方面也发挥着重要作用。植物地上部分和地下部分的微生物本身是相互影响并系统相关的,例如病原菌侵染植物地上部分会改变根际微生物;根际微生物作为叶际微生物的主要来源,在决定地上部分的生产力和健康方面起着关键作用。然而,目前我们对病原菌侵染下植物地下和地上生态位微生物群落的结构、共存模式和功能变化仍缺乏系统的认识。

为探究以上科学问题,本研究以土传真菌病害辣椒枯萎病为研究对象,其病原菌是Fusarium oxysporum f. sp. capsici。该病原菌通过根系侵染植物,并通过维管束由根向茎传播并分泌毒素,导致维管束变褐色和枯萎的症状。茄科植物辣椒是重要农作物之一,其生长过程很容易被该病原菌侵染,造成严重产量损失。

植物器官分为营养器官(根、茎和叶)和生殖器官(果实、花和种子)。由于外界胁迫下植物可能更倾向于保护后代,我们推测病原菌侵染对植物生殖器官微生物组的影响小于营养器官,并可能会招募有益微生物以抑制病原菌。由于真菌群落与细菌群落相比对宿主植物变化更敏感,并且真菌是地下部分植物源碳的主要消费者,我们推测真菌群落比细菌群落更容易受FWD影响。另外,由于微生物群落组成与生态功能密切相关,我们推测病害导致的微生物类群的改变会进一步影响微生物组的功能适应性。为验证上述猜想,本研究利用辣椒-FWD系统,通过扩增子(细菌和真菌)和宏基因组测序探究健康和患病植物微生物组差异。

主要结果

镰刀菌枯萎病影响辣椒微生物组的群落构建

FWD affects pepper microbiome assembly

基于所有样品(n=144)的NMDS排序及PERMANOVA分析结果表明,细菌和真菌群落主要受部位生态位影响(细菌:R2 = 0.47;真菌:R2 = 0.53),其次是FWD (细菌:R2 = 0.06,;真菌:R2= 0.03)和采样地点(细菌:R2= 0.01;真菌:R2= 0.02)(图1)。FWD对果实真菌群落的影响小于对茎和根的影响 (根/茎/果实 R2: 0.17/0.22/0.15)。FWD对上部茎表皮和根内真菌群落影响最大(上部茎表皮:R2 = 0.39,根内:R2 = 0.25)。基于所有样品的线性混合模型(LMMs)分析, FWD对真菌群落Shannon多样性指数(P = 0.00172)的影响大于细菌群落(P = 0.023)。采样地点对细菌群落Shannon多样性指数(P = 0.006)的影响大于真菌群落(P = 0.831)。

图1 细菌和真菌群落构建

a 辣椒植株生态位示意图,包括非根际土和根际土、根和果实的表面和内部以及上中下三部分茎的表皮和维管束;

b 整株植物水平细菌和真菌群落NMDS排序和PERMANOVA分析;

c  基于PERMANOVA分析,FWD和采样地点对单个生态位上细菌和真菌群落变化的贡献;

d 基于Bray–Cutis相异性的beta dispersion分析;

e-f 健康和患病植物12个生态位细菌和真菌群落alpha多样性。

差异分析表明患病植株潜在致病真菌类群Diaporthe、Fusarium、Phomopsis、Plectosphaerella、Stemphylium 和Cryptococcus的相对丰度显著高于健康植株 (P < 0.001)。三个在患病植株中显著富集的镰刀菌ZOTUs(ZOTU4、ZOTU10和ZOTU15)被鉴定为健康和患病植株的核心真菌类群。另外,患病植株潜在有益细菌类群Pseudomonas、Streptomyces、Klebsiella、Enterobacter、Microbacterium、Bacillus、Chitinophaga和 Citrobacter的相对丰度显著高于健康植株(P<0.001)。在患病株中显著富集的几个潜在有益细菌类群ZOTUs,包括Streptomyces (ZOTU2)、Pseudomonas (ZOTU16)、Pseudomonas (ZOTU17)和 Bacillus (ZOTU30)被鉴定为健康和患病植株的核心细菌类群(图2)。

图2 细菌和真菌类群在患病植株中的上调和下调模式

a FWD对细菌ZOTUs相对丰度的影响(相对丰度>0.1%,共2549个)。方形对应FWD富集,三角形对应FWD下调;

b  FWD对真菌ZOTUs相对丰度的影响(相对丰度 > 0.1%,共1030个);

c 与健康植株相比,患病植株中潜在有益细菌的相对丰度显著增加(P < 0.001);

d 与健康植株相比,患病植株中的潜在致病真菌的相对丰度显著增加(P < 0.001);

e 核心细菌类群的相对丰度;

f 核心真菌类群的相对丰度。

辣椒枯萎病影响植物-微生物互作网络

FWD affects pepper microbiome co-occurrence networks

为了探究FWD如何影响辣椒微生物的互作共生模式,我们分析了细菌-细菌和真菌-真菌的界内互作网络,以及细菌-真菌的跨界互作网络。界内互作网络分析结果表明细菌网络中节点和边的数量高于真菌网络,同时细菌网络中负相关关系的数量和模块化程度均高于真菌网络。另外,细菌网络中连接度较高的前10个节点与其他节点的互作类型主要是负相关的,而在真菌网络中主要是正相关的(图3)。

图3 界内互作网络

a 细菌网络中节点和边的数量高于真菌网络。节点根据细菌门和真菌纲水平着色,节点大小表示连接度,绿色和红色边分别代表正相关和负相关;

b 网络节点拓扑特征(连接度和紧密中心性)比较;

c 连接度较高的前10个节点的相互作用类型;

d 健康和患病网络中细菌和真菌类群的连接度;

e 健康和患病网络中细菌和真菌类群边的数量和作用类型。

跨界互作网络与健康网络相比,表明真菌类群在患病网络中连接度提高(图4)。患病网络中真菌类群的节点和边的数量均高于健康网络,而细菌类群结果相反。患病网络中提高的真菌类群的互作关系主要是正相关的细菌-真菌互作和真菌-真菌互作,降低的细菌类群的互作关系主要是细菌-细菌互作。细菌-真菌跨界互作关系类型主要是负相关的(健康网络中负相关BF占92.1%,患病网络中负相关BF占78.3%)。健康网络中连接度较高的前10个节点都是细菌类群,而在患病网络中接度较高的前10个节点中,真菌占了50%。界内互作网络分析表明细菌网络与真菌网络相比有较高的网络稳定性,跨界互作网络分析表明FWD降低了细菌类群的连接度,但是提高了真菌类群的连接度。

图4 跨界互作网络

a 包含细菌和真菌类群的健康和患病互作网络;

b 网络节点拓扑特征(连接度和紧密中心性)比较;

c 健康和患病网络中细菌和真菌类群的连接度;

d 健康和患病网络中细菌-细菌(BB)、细菌-真菌(BF)和真菌-真菌(FF)互作关系的数量和类型。绿色和红色分别表示正相关和负相关;

e 连接度较高的前10个节点的连接度和作用类型;

“界内互作”指BB或FF,“跨界互作”指BF。

辣椒枯萎病影响微生物组功能

FWD affects pepper microbiome function

我们选择来自惠水采样地点的辣椒上茎表皮和根内两个生态位进行宏基因组测序以探究FWD导致的辣椒微生物组的功能变化。物种注释结果显示与健康植物相比,潜在有益细菌类群Enterobacter、Klebsiella、Citrobacter 和 Pseudomonas在患病根内和上茎表皮生态位显著富集(P < 0.001)。此外,潜在致病真菌Fusarium 和 Cryptococcus,在患病植物中显著富集(P < 0.05)(图5)。宏基因组物种注释结果与扩增子数据结果趋势一致。

图5 健康和患病植株上茎表皮和根内微生物组功能基因差异

a 细菌物种注释结果表明患病植物富集潜在有益细菌;

b 真菌物种注释结果表明患病植物富集潜在致病真菌;

c NMDS排序显示FWD显著影响上茎表皮微生物组KEGG Orthology、COG、CAZ和ResFam功能基因;

d 箱线图显示健康和患病植株上茎表皮和根内微生物组的功能多样性;

e 健康和患病植物微生物组功能基因的差异丰度分析;

f 参与甲基受体趋化性蛋白及其下游调控功能元件的功能基因在患病根内微生物组中提高。

宏基因组数据功能注释整理为KEGG Orthology、COG、 CAZymes和ResFam 四个功能类型。基于NMDS排序结果表明,FWD对上茎表皮微生物组功能(基于KEGG、CAZ和ResFam)有显著影响(P < 0.05)。功能多样性分析表明,FWD降低上部茎表皮微生物组KEGG(P = 0.0314)、COG(P = 0.0074)和Resfam(P = 0.0065)的功能多样性,但未发现对根内微生物组功能多样性的显著影响。功能基因差异分析表明,与健康植株相比,患病植物微生物组中编码csgD-LuxR家族转录调节因子(K04333)和UDP-葡萄糖醛酸转移酶(GT1)的功能基因的相对丰度显著上调(P < 0.05)。另外,与健康植株相比,患病根内微生物组中参与甲基受体趋化性蛋白(MCPs;K03406、K05874、K05875和K11525)相关的功能基因的相对丰度增加了33.2-218.2%;MCPs下游相关的功能元件的相对丰度,例如组氨酸激酶CheA(K03407)和嘌呤结合趋化蛋白CheW(K03408),在患病根内微生物组中增加了15.0–40.3%。MCPs功能基因在患病植物微生物组中的上调可能与细菌对植物释放的信号分子的反应有关。目前的研究结果为植物“cry for help”提供了间接证据,而生物胁迫下植物释放了哪些信号分子来吸引有益微生物,以及这些信号分子的作用机制也值得后期进一步探索。

结论

本研究综合植物地上和地下生态位,系统的探究了尖孢镰刀菌侵染对辣椒微生物组的影响。研究结果表明生态位是细菌和真菌群落构建的主要驱动因素其次是FWD和采样地点。与细菌群落相比真菌群落对FWD更为敏感,并且真菌类群在患病植物跨界互作网络中连接度提高。FWD对果实微生物组的影响小于根和茎。FWD导致辣椒植株富集潜在致病真菌,同时也招募潜在有益细菌。宏基因组差异功能分析进一步揭示了参与甲基受体趋化性蛋白相关的功能基因在患病植物微生物组中的上调,为植物的“cry for help”策略提供了间接证据。研究结果促进了我们对植物-微生物相互作用的理解,为调控植物微生物组促进植物健康和可持续农业生产提供参考。

Reference

Gao Min, Xiong Chao, Gao Cheng, Clement K. M. Tsui, Wang Meng-Meng, Zhou Xin, Zhang Ai-Min and Cai Lei. Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptation. Microbiome 9, 187 (2021). https://doi.org/10.1186/s40168-021-01138-2.

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