翻译：周之超@UW-Madison

生物地球化学进入病毒时代：采用多样的方法研究病毒和生物地球化学循环

Biogeochemistry Goes Viral: towards a Multifaceted Approach
To Study Viruses and Biogeochemical Cycling

mSystems [IF:6.496]

DOI：https://doi.org/10.1128/mSystems.01138-21

发表日期：2021-10-12

第一作者：Patricia Q. Tran^a,b

通讯作者：Karthik Anantharaman(karthik@bact.wisc.edu)^a

主要单位：

^a,b美国威斯康星大学麦迪逊分校(Department of Bacteriology;Department of Integrative Biology, University of Wisconsin—Madison, Madison, Wisconsin, USA)

关键字：噬菌体，生物地球化学，微生物生态学，病毒

摘要

病毒在地球上无处不在，是环境、生态系统和人类健康的关键组成部分。然而，由于大多数病毒无法在实验室中分离出来，因此对它们的研究仍然很少。本文旨在了解生物学、地质学和化学之间相互作用的生物地球化学领域，在了解病毒在营养物质循环、食物网和元素转化中所扮演的不同角色方面取得的进展。在这篇评论中，我们概述了目前用于理解水生生态系统中生物地球化学循环的微生物生态学框架。接下来，我们回顾了一些现有的实验和计算技术，这些技术使我们能够利用水生环境的例子来研究病毒在生物地球化学循环中的作用。最后，我们提供了一个概念模型，当与生物地球化学和生态学数据相结合时，可以平衡现有计算工具的限制。我们设想通过使用多方位的病毒生态学方法来迎接理解病毒如何影响生物地球化学循环的巨大挑战。

正文

病毒在水生生物地球化学中的重要性

The importance of viruses in aquatic biogeochemistry

微生物群落是生物地球化学循环的核心，这在海洋、土壤和淡水环境中都可以观察到。在过去的几十年里，技术的进步导致了基因组测序的增加，从而发现了微生物的作用，特别是细菌和古细菌的作用。然而，水生微生物生态学的研究很少超越生命领域，而进入病毒领域。由于对病毒缺乏了解，因此无法将其纳入下一代模型，而这些模型正被用来为代谢、生态系统和生物地球化学的长期预测提供信息。

大多数研究要么单独关注细菌、古细菌，要么关注病毒。如果结合起来，研究可以解释在其他稳定的群落中生物地球化学过程的突然转变是如何由病毒驱动的。微生物形成复杂的群落，通过捕食机制，如细胞裂解、放牧和资源竞争，相互影响(图1A)。因此，研究所有这些驱动因素是如何相互作用的，可能会提供一个不仅仅停留在描述性生态学水平上的机制性认识。

图 1 微生物通过捕食和资源竞争等机制相互影响

A 由病毒、细菌、古细菌和真核生物组成的复杂微生物群落通过捕食和资源竞争等机制相互作用，并与环境相互影响。本图显示了两个具体的例子，包括一个含有辅助代谢基因(AMG)的噬菌体作用于细菌的代谢以产生更多的病毒后代的例子(左)和一个病毒感染浮游植物以通过病毒分流影响C、N、P和S供应的例子(右)；

B 对于不同层次的组织体系的研究有助于对生态学的整体理解，同时也影响我们对深入研究病毒生态学的能力。生物学、地质学和化学的每一个组成部分都可以在从细胞到全球过程的一系列的尺度上进行研究。

病毒生态学研究表明，病毒在生态系统中的作用是不容忽视的。例如，裂解病毒可以针对微生物释放碳素，为微生物食物网提供食物来源(病毒分流)，并对微生物群落组成产生直接影响。此外，编码辅助代谢基因(AMG)的病毒可以操纵它们的宿主，影响微生物的代谢和过程，如碳、氮、硫和铁循环。这些生物地球化学途径通常与环境条件密切相关，如水生生态系统中的氧跃层或化学跃层(图1B)。大多数专门针对生物地球化学途径的病毒基因组研究只评估研究了海洋环境。而其他水生环境，包括内陆湖泊、沿海地区、溪流和河流，也存在相应的动态时空模式，与微生物(细菌、古细菌、真核生物)在生物地球化学循环中的作用密切相关，但是关于病毒参与这些环境动态变化影响方面的研究现在仍然非常有限。有证据表明，在湖泊等生态系统中，含有AMG的病毒也有可能参与生物地球化学循环。随着越来越多的证据表明病毒在生物地球化学循环中的作用，通过跨越细菌-古生物-真核生物-病毒的界限，我们可以获得对这些群体的功能作用、相互作用和影响上更全面的理解。

研究环境病毒作用的技术

Techniques to study the roles of environmental viruses

实验技术的存在为开始整合不同规模的生物学提供了一套初步的工具(图1)。一些方法依赖于将病毒与其宿主一起培养，而其他方法可以在没有培养的宿主的情况下进行。通过噬菌体斑块测定法对病毒进行计数的研究显示病毒数量在不同水生生态系统中是不同的。在对海洋中病毒形态的全球分析中，研究人员利用显微镜观察到非尾状病毒主导了表层海洋微生物群落。通过结合生态环境，后续研究表明，海洋环境中的无尾病毒的噬菌行为是针对细菌的一个主要捕食机制。然而，在培养中研究的大多数病毒都是有尾的，从而显示了基于培养和不依赖于培养的多方面证据对于理解生态相关性的重要性。稀释到灭亡是另一种实验室方法，包括过滤水步骤，然后进行富集、纯化和分离，最终获得病毒-宿主系统。模型宿主-病毒系统对于探索有针对性的生物地球化学途径和宿主-病毒的相互作用非常有用，因为实验室下建立的受控环境为研究提供了更高的可重复性。例如，科学家可以通过改变病毒的丰度和测量宿主的生长速度和生物量来解析碳再生的问题。同样，通过跟踪监测宿主、病毒和化学特性，在加入针对宿主的病毒后，可以测量出宿主参与反硝化受到促进或者抑制的程度，以期将来对其进行改进。

朝着更全面地了解生态系统中的生物地球化学过程的一个步骤是超越研究模式生物来了解生态系统的其他组成部分。此外，生物地球化学依赖于生物学、地质学和化学，这些学科都有各种技术，可以帮助了解病毒生态的整体影响。虽然人们普遍认识到需要研究未培养的微生物(古细菌、细菌、真核生物)以了解生态系统的过程，但这一概念在病毒学领域并不常见。由于病毒的培养依赖于宿主，而自然界中的大多数微生物是无法培养的，因此到目前为止，与环境相关的病毒很少被培养出来。

为了规避依赖培养的病毒生态学的局限性，正在开发的解决病毒“组学”数据解释难题的计算技术将促进复杂环境生态系统中的环境病毒分析。在过去的几年里，微生物宏基因组学领域(主要是细菌和古细菌)已经从基于批量读长的宏基因组表征转向在宏基因组组装的基因组尺度上的功能分析，甚至在菌株级水平上理解进化过程和生态模式。利用宏基因组学信息能力的提高，部分原因是计算方面的进步，如高通量序列处理、基因组分选、算法效率提高和数据标准化。这种计算上的进步在未来可能会应用于病毒组学研究。病毒基因组学工具正在编写、测试、比较和用于获得生态学水平上的新见解新观点，同时所得到的信息正在变得标准化。随着时间的推移，这些工具将促进人们更好地了解病毒及其复杂的生物地球化学相互作用。

超越单纯实验室技术和单纯基因组学技术的局限可以带来研究病毒生态学的新方法，这些方法利用了这两种优势。单细胞病毒标记和测序，在某些方面类似于细菌的单细胞基因组测序，依靠用荧光染料标记病毒，然后进行细胞分选和测序，以确定实际的宿主-病毒相互作用，而不需要培养。单细胞病毒标记和测序是为人类肠道微生物研究开发的。另一项技术，epicPCR，包括将系统发育基因与功能基因联系起来，然后利用测序来获得细胞的高通量生态学相关信息，如细菌细胞在硫酸盐还原中的作用。这种技术在识别病毒与宿主的相互作用方面很强大，特别是对于病毒在数据库中没有代表序列的时候。epicPCR已被用于研究河口环境中无需培养的病毒-宿主相互作用，并且已经观察到环境中宿主范围较窄和较广的病毒之间在病毒生活方式和策略上的差异。总的来说，这些结合了实验技术和计算(测序及其解释)优势的技术进步的例子可以应用于水生环境中病毒的生物地球化学循环方面的研究。例如，我们设想在一个受环境变化(无论是生物的还是非生物的)影响的环境中收集一系列时间序列的微生物样本，使用上述任何一种方法来测序和研究病毒-宿主的相互作用。之后通常会对病毒和宿主进行基因组调查，并对其参与碳、氮或硫的生物地球化学循环的时间进行解释，同时确定病毒和宿主之间的物理互动。所有这些技术都突出了病毒生态学的未来，以及它们在整个水生生态系统研究中的应用潜力。

展望未来：结合多方面的方法对于获得对生态系统生态学的整体理解非常重要

Looking forward: combining multifaceted approaches is important to obtain a holistic understanding of ecosystem ecology

近年来，产生的基因组数据量呈指数级增长，基于这些数据的解释得益于对历史和生态背景以及生态系统未来可能遇到的挑战的透彻理解(图2)。我们认为，通过收集元数据和研究系统的背景，将促进解释病毒生态学数据的能力，特别是基于组学的数据。例如，人们可以在不同水平下研究碳对细菌生长的影响，这些不同的水平可以包括从关注生物体或群落水平的正反馈的简单研究(图2A)到它们相互作用的复杂研究(图2B和C)。朝着更综合的研究方向发展，纳入多物种、多领域的生命以及关于生物地球化学和环境的综合元数据，将使我们能够确定系统中复杂的正负反馈(图2)。具体到病毒生态学，我们建议将标准的病毒采样方法与详细的生物地球化学和微生物群落(细菌、古细菌和真核生物)的元数据收集结合起来，这可以大大增加解释和综合分析结果的能力。

图 2 最大化的有关自然界中病毒生态学和生物地球化学信息的概念框架

将自然界中的病毒生态学和生物地球化学的信息最大化的概念框架。沿着图中顶部的轴线，是获得关于一个系统更多信息的方法；

A 显示碳对细菌生长的正反馈的例子；

B 加入病毒会增加A中所示的复杂性；

C 进一步加入详细的生物地球化学和环境元数据，如碳、氮、硫和温度，可以将复杂的环境条件与生态学联系起来，但会增加图A和B所示的复杂性；

D 病毒生态学中计算分析的各个步骤的信息损失。计算分析的信息损失可以通过从生物地球化学和环境元数据获得的信息来平衡。

图2D展示了计算技术及其结果，虽然仅提供了对病毒生态学的一瞥，但仍然具有解释病毒生态学的重要作用。在这个简化的例子中，从一个给定的样本中产生的宏基因组被用作计算识别病毒的起点。沿着管道的每一步，都会失去背景信息，因为被识别的病毒比例相对较低，其中大多数病毒基因组仅是不完整的基因组，甚至更少的病毒可以被识别出有一个确定的生态功能或作用。病毒基因组学的分析本身就具有挑战性，特别是在病毒生物信息学方法仍在不断发展当中并有其自身限制的情况下。鉴于同样的基因组数据集和结果，如果有了全面的元数据和生物地球化学数据(图2C和D)，其解释生态功能的能力就会大大增加(图2A)。

最后，我们设想，要想将病毒生态学完全整合到可测量和可预测的结果中必须涉及到与生物地球化学和生态系统模型的整合。在预测生物地球化学过程中，如碳、氮和硫在氧化还原梯度上的循环，科学家们已经做出了大量的努力来整合微生物(细菌和古菌)的宏基因组和宏转录组数据。实际上，(细菌和古菌)宏基因组学领域已经起步了十多年的时间，业界已经跨步到从对生物多样性的描述性研究转向整合多条实验和基因组证据的机制和预测模型的研究。即便如此，像后者一样的综合研究通常也不是常态的，而且非常具有挑战性。虽然病毒生态学的挑战和机遇将涉及到克服资源限制和跨学科的学习曲线，但我们设想通过这些多方面的努力，我们终将获得把病毒生态学和生物地球化学紧密结合起来的能力。

参考资料

Patricia Q. Tran,Karthik Anantharaman.Biogeochemistry goes viral: towards a multifaceted approach to study viruses and biogeochemical cycling.mSystems 6:e01138-21.
https://doi.org/10.1128/mSystems.01138-21.

作者简介

主页: https://anantharamanlab.wisc.edu/

Karthik Anantharaman 是威斯康星大学麦迪逊分校细菌学系的助理教授。他2014 年获得密歇根大学地球与环境科学博士学位，研究深海热液羽流的地球微生物学。他的跨学科研究计划侧重于了解硫和营养物质的循环，特别强调在环境和人类系统中改变它们的微生物和病毒过程。Karthik 的研究结合了不依赖于培养、依赖于培养和基于实地的方法来研究热液羽流、最低氧区和深海中的微生物组、病毒组和化学之间的相互作用。他因开发研究病毒生态学的新方法并开展以病毒为中心的生物信息学课程和研讨会而获得 2021 年 NSF CAREER 奖。他被美国微生物学会授予 2022 年 ASM 早期职业环境微生物学研究奖。

猜你喜欢

10000+：菌群分析 宝宝与猫狗 梅毒狂想曲 提DNA发NatureCell专刊肠道指挥大脑

系列教程：微生物组入门 Biostar 微生物组  宏基因组

专业技能：学术图表 高分文章 生信宝典 不可或缺的人

一文读懂：宏基因组 寄生虫益处 进化树

必备技能：提问 搜索  Endnote

文献阅读 热心肠 SemanticScholar Geenmedical

扩增子分析：图表解读 分析流程 统计绘图

16S功能预测   PICRUSt  FAPROTAX  Bugbase Tax4Fun

在线工具：16S预测培养基 生信绘图

科研经验：云笔记  云协作 公众号

编程模板: Shell  R Perl

生物科普:  肠道细菌 人体上的生命生命大跃进  细胞暗战 人体奥秘

写在后面

为鼓励读者交流、快速解决科研困难，我们建立了“宏基因组”专业讨论群，目前己有国内外5000+ 一线科研人员加入。参与讨论，获得专业解答，欢迎分享此文至朋友圈，并扫码加主编好友带你入群，务必备注“姓名-单位-研究方向-职称/年级”。PI请明示身份，另有海内外微生物相关PI群供大佬合作交流。技术问题寻求帮助，首先阅读《如何优雅的提问》

学习16S扩增子、宏基因组科研思路和分析实战，关注“宏基因组”

点击阅读原文，跳转最新文章目录阅读