深海の熱水噴出孔におけるウイルスの多様性と宿主との相互作用
オープンアクセス
公開日:2022年12月24日
深海の熱水噴出孔におけるウイルスの多様性と宿主との相互作用
Ruolin Cheng, Xiaofeng Li, ...Zongze Shao 著者紹介
マイクロバイオーム10巻、記事番号:235(2022)この記事を引用する
8 Altmetric
メトリクス詳細
概要
背景
深海には多くのウイルスが生息しているが、熱水生態系におけるウイルスの多様性や宿主との相互作用はほとんど分かっていない。本研究では,地球上の熱水噴出孔の様々な生息環境(噴出孔プルーム,背景海水,拡散流体,堆積物)におけるウイルスの組成,分布,宿主嗜好,代謝ポテンシャルを解析した.
研究成果
8つの噴気孔サイトで収集した34のサンプルから、合計4662のウイルス集団(vOTU)がメタゲノム集合体から回収され、多様な系統群を包含し、多くの新規系統が定義された。また、マイクロウイルス科や小型真核生物ウイルスを含む一本鎖DNAウイルスもビロームの重要な構成要素であった。タンパク質共有ネットワーク解析により明らかにされたように、熱水噴出孔ウイルスは多くの新しい属レベルのウイルスクラスターを形成し、特定の噴出孔サイトや生息地タイプに高度に固有であることが判明した。また,熱水噴出孔の主要な微生物群である Gammaproteobacteria や Campylobacterota などの宿主に関連するウイルスは 11%に過ぎなかった.興味深いことに、ベントビロームは、炭水化物、アミノ酸、補酵素、ビタミンの代謝に広く関与する補助遺伝子をコードしているという点で、いくつかの共通の代謝的特徴を有している。特に、プルームウイルスでは、メタン、窒素、硫黄の代謝に関わる様々な補助遺伝子が観察され、宿主のエネルギー保存に貢献していることが示唆された。また、硫黄リレー経路遺伝子が多く存在することから、ベントウイルスがtRNA構造の安定化に重要な役割を果たし、急峻な環境勾配への宿主適応を促していることが示唆された。
結論
深海熱水系には,新規性のある未開拓のウイルスの多様性が存在する.深海熱水系に生息するウイルスは,原核生物群集と真核生物群集の両方に影響を与え,宿主の代謝を調節して,熱水系への適応を促進する可能性がある.このユニークな生態系におけるベントウイルスの多様性とその役割を明らかにするために、さらなる調査が必要である。
ビデオの要約
背景
深海熱水噴出孔は,地球上で最も過酷でダイナミックな環境の一つである [1].この暗い世界では,無酸素の熱水流体と酸化的な冷たい海水が混合することで,広い化学的・熱的勾配が生じ,ベント生態系にエネルギー源を提供している [2].光合成を燃料とする多くの生態系とは異なり,深海熱水噴出孔の生物生産性は主に化学栄養生物によって駆動されている[3].化学栄養生物は,硫黄,水素,メタン,アンモニア,鉄などの酸化によって生じるエネルギーを利用して炭素を固定し [2, 4],生物相の中で溶存無機炭素を有機相に変換している.拡散ベント流体は,深海における一次生産性のホットスポットであり,海底下の微生物生息域を知る窓となる [5, 6].熱水流体は,プルームの中で高度に希釈され,数百メートル上昇し,発生源から数百キロメートル離れて拡散し,より広い深海の微生物群集と生物地球化学に影響を与えることがある [7].過去 10 年間,熱水噴出孔に生息する微生物の起源,多様性,機能を探るための重要な取り組みが行われてきた [3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].これらの研究により,熱水噴出孔の原核生物群集は拡散流体 [13] や熱水沈殿物 [7, 10] の原核生物群集とは異なっていることが示唆された.熱水噴出孔の微生物相の重要な構成要素として,ウイルス群集はあまり注目されていない.
ウイルスは,生物圏に最も豊富に存在し,広く浸透し,遺伝的に多様な生物学的実体である [14].海洋では,ウイルスの総数は約1030と推定され,原核生物や原生生物と比較して,サイズが小さいにもかかわらず,相対的に2番目に大きなバイオマス(しかし最も豊富)を構成している [15, 16].ウイルスは,宿主を溶解するだけでなく,遺伝子の水平伝播やウイルスにコードされた補助代謝遺伝子(AMG)の発現による宿主の代謝操作を通じて,海洋生態系において極めて重要な役割を果たしている[17].表層水中のウイルスは,毎日,原核生物の20-40%を殺し,最大109トンの炭素と他の栄養分を放出し,海洋の生物地球化学的循環に大きな影響を与えている[16].さらに,海洋ウイルスは1日あたり約1014-1017 GbpのDNAを伝達し,宿主の多様性と機能に影響を与えると推定されている[18].深海におけるウイルスの多様性とプロセスに関する我々の知識は,深海からのサンプルの入手と処理の難しさもあり,比較的限られている。
深海の熱水噴出孔生態系では,ウイルス様粒子が原核生物よりも豊富に存在し,微生物群集に大きな影響を与えていると考えられている[19].熱水噴出孔サンプルのウイルス量は105-106 VLPs ml-1と,周辺海水サンプルよりも高いことが報告されている[20, 21].さらに,熱水噴出孔の微生物が温帯ウイルスのかなりの個体数を保有していることが示唆されており[22,23,24],宿主の適応度を高め,遺伝子の水平伝播を促進する可能性がある.ファージAMGのよく知られた例として,逆亜硫酸還元酵素(rdsr)をコードする遺伝子がある[25].この酵素のα(rdsrA)とγ(rdsrC)サブユニット遺伝子は、硫黄酸化細菌に感染するとされる熱水プルームファージで確認され、ウイルスが硫黄循環に直接関与していることが示唆された。熱水噴出孔ウイルスのAMGは,窒素,メタン代謝,アミノ酸生合成など,他の多くの代謝経路にも関与しており[24, 26],あるいは宿主微生物の新規代謝経路を補う可能性もある[19].これらの知見は,熱水噴出孔ウイルスが遺伝的多様性の大きな貯蔵庫であり,宿主や生息域との複雑な相互作用があることを示唆しており,その解明はまだ十分ではない.
これまで,熱水噴出孔の生息地で確認された微生物はほとんど未培養のままであり,ウイルスの分離もほとんど報告されていない[27, 28].その代わりに,熱水噴出孔ウイルスの多様性,生態,進化を特徴付けるために,メタゲノム技術が一般的に適用されている[19, 22,23,24,25, 29,30,31].これらの研究の中には,特に近年,多くのバイオインフォマティクスツールが,ウイルス粒子の濃縮なしに生成される複雑なメタゲノムからウイルス配列を回収・解析できるようになったため,細胞画分(0.22 μmフィルター)中のウイルスを同定しようとする研究もある[29,30,31].細胞内メタゲノムには,統合/染色体外プロウイルス,溶菌サイクル中のウイルス,フィルターに保持される大型ウイルス,フィルターに吸着される小型ウイルスなどの配列が含まれる可能性があり,ウイルスコミュニティやウイルス-宿主間相互作用に関する新しい知見が得られる[29, 33, 34, 35].
本研究では,深海熱水噴出孔におけるウイルス集団と宿主との相互作用について包括的に把握することを目指した.この目的のために,インド洋北西部のカールスバーグ海嶺(CR)の2つの熱水鉱床で採取したプルームと背景海水試料からメタゲノムデータを作成した.さらに、世界中の異なる熱水噴出孔の生息地から公開されている29種類のメタゲノムも解析のためにコンパイルされた。本論文では,地球上の深海熱水噴出孔におけるウイルス群集構造,ウイルス-宿主の関連,およびウイルスの潜在的な生態的役割の特徴を明らかにする.熱水噴出孔ウイルスのゲノムを微生物メタゲノムデータセットから回収し、噴出孔ウイルス群集のユニークな特徴を明らかにした。これは深海熱水噴出孔に生息するウイルスの調査としてはこれまでで最大であり、この成果は極限の海洋生態系におけるウイルスの多様性と機能についての理解を拡大するものである。
成果および考察
深海熱水噴出孔の微生物群集の概要
CR熱水噴出孔の微生物群集構成を探るため,"Wocan "および "Tianxiu "熱水フィールドで採取した5つのプルームおよび背景海水試料からメタゲノム配列を決定した(補表1).比較のため、太平洋、大西洋、南西インド洋の7つの熱水噴出孔サイトから得られた他の29サンプルのメタゲノムが公開データベースから検索された(補足表1)。これらのサイトを以下のように略記する。軸索海山(Axial)、南西インド海嶺(SWIR)、Menez Gwen(Menez)、東ラウ拡散センター(Lau)、グアイマス盆地(Guaymas)、ミッドケイマンライズ(Cayman)、南マリアナトラフ(Marian)です。最終的なデータセットには、熱水環境における4つの異なるタイプの生息環境、すなわち、ベントプルーム(n = 16)、背景海水(n = 5)、拡散流体(n = 6)、および堆積物(n = 7)を表す34種類のメタゲノムが含まれている。サンプリング位置を図1に示す。
図1
図1
本研究で対象としたメタゲノム試料採取地点の地理的分布。サンプリング地点の地図は、Ocean Data View v5.5.2 (https://odv.awi.de/)で作成した。サイト名、サンプルの種類、サンプリング深度(海面下メートル)を示している。
フルサイズ画像
これらのメタゲノムのクリーンリードから16S rRNA遺伝子断片(16S miTags)を抽出し、分類学的プロファイリングを行った[36]。16S miTagsを門レベル(Proteobacteriaのクラスレベル)で分類したところ、ほぼ全てのメタゲノムでGammaproteobacteriaが優勢で、Deltaproteobacteria、Alphaproteobacteria、Bacteroidetesがそれに続いた(補足図1A)。Campylobacterota(以前はEpsilonproteobacteriaと命名[37, 38])は、拡散流体と一部のプルームメタゲノムで高い相対存在度を示していた。古細菌はThaumarchaeotaが優勢であり、主に海水と熱水プルームに存在した。また、同じ熱水噴出孔サイトからのサンプル間では、門レベルの分類学的組成がより類似しており、同じ生息地タイプからのサンプルはクラスター化する傾向があった。CR (本研究) と Lau [11] のプルームサンプルは,multiple displacement amplification (MDA) によって処理されていることに注意する必要がある.MDA処理によってもたらされるバイアスを評価するために,CRメタゲノム・データから推定される分類学的組成を,16S rRNA遺伝子パイロシークエンスから得られたものと比較した(Jiangら,未発表).ラウ・プルーム試料における以前の観察[11]と同様に、存在量パターンに有意差は見られず、MDAバイアスが主要な傾向を不明瞭にしていないことが示唆された。
これらのメタゲノム配列データのデノボアセンブリとビニングにより、581個の高または中品質の原核生物メタゲノム集合ゲノム(MAGs)[39]が、50%以上の完全性と10%以下の汚染度で再構成された。これらのMAGは95%の平均塩基同一性(ANI)でクラスタリングされ、54の植物門にまたがる種レベルのグループを表し、515の細菌と66の古細菌のMAGを含む(補遺図1B)。細菌性MAGの多くは、Gammaproteobacteria(n = 138)、Bacteroidetes(n = 54)、Deltaproteobacteria(n = 53)、Campylobacterota(n = 41)などの支配的な系統に属し、古生物性MAGは主にCandidatus Thermoplasmatota(n = 25)およびThaumarchaeota(n = 18)に属している。これらのMAGは、CR熱水噴出孔から回収された440個の高品質な単一細胞増幅ゲノム(SAG)および一般に公開されている熱水噴出孔微生物分離株のゲノムに加えて、ウイルスと原核生物のつながりを調査するための良い基盤となるものである。
熱水噴出孔ウイルスの多様性と系統性
VirSorter v1.0.6 [40] と VIBRANT v1.2.0 [41] を用いて、熱水噴出孔メタゲノム集合体のウイルスコンティグを同定し、その後、手動でキュレーションを行った。コンティグが5 kb以上または2 kb以上で円形のものはプールされ、8847の推定ウイルス配列が得られた。小さな円形コンティグは、小さな一本鎖DNA(ssDNA)ウイルスゲノム(マイクロウイルス科のファージや、サーコウイルス科、ジェミニウイルス科、スマコウイルス科の真核生物ウイルスなど)を表す可能性があるため、残しておいた。8847の候補ウイルスコンティグは、配列長の80%以上を95% ANIでクラスタリングし、4662の種レベルのウイルス集団(ウイルス運用分類単位(vOTU))を生み出した(補足表2)[10]。これらのvOTUは2000から226,341 bpのサイズであった(vOTUコンティグの総長=37,751,900 bp、vOTUコンティグのN50=10,916 bp)。最大のコンティグは200kb以上の長さを持ち、ファージ特有の遺伝子の存在から、核細胞質大型DNAウイルス(NCLDV)[43]ではなく、「巨大ファージ」[42]に分類される可能性がある。CheckV [44]による判定では、vOTUのほぼ半数(47%)が中質以上のウイルスゲノムを表していた(補足図2A)。末端反復配列とプロウイルス組み込み部位の存在に基づき、1731個のvOTUが完全なウイルスゲノムと同定された(37%)。このうち、1727個のvOTUは円形で、おそらく遊離ウイルスであり、4個のvOTUは無傷のプロウイルスであると予測された。
熱水噴出孔のボットゥの大部分はCaudovirales目の二本鎖DNA(dsDNA)ウイルスに分類され(45%)、その中でもMyoviridae科が優勢であった(補足図2B)。ターミナーゼラージサブユニット(TerL)遺伝子はすべてのヘッドテールファージに保存されているため[45]、熱水噴出孔におけるCaudoviralesの多様性と遺伝的距離を評価するためにTerL遺伝子の系統学的解析を実施した。その結果、TerL遺伝子をコードする完全なORFが638個同定され、系統樹を構築することができた(図2)。熱水噴出孔メタゲノムから得られた配列のほとんどは、異なるDNAパッケージング戦略によって定義された14の既知の系統に分類され、残りのものはいくつかの新しい分岐を形成し、我々のデータセットにおけるヘッドテールファージの驚くべき多様性を示している。
図2.
図2
熱水噴出孔に生息するヘッドテールファージの系統樹。Caudoviralesのターミナーゼラージサブユニットタンパク質(TerL)配列のアラインメントから最尤法を用いて樹形を作成した。既報のウイルス群の代表的なものは青い点で示し、未分類のものは灰色で示した。外側のリングは、ファージDNAパッケージング戦略を色で表している。
フルサイズ画像
ssDNAウイルスは、ボツリヌス菌全体の約36%を占め、主にミクロウイルス科に分類される。ミクロウイルス科のファージは最も小さなDNAウイルスであり[46]、円形ゲノムは4.2〜6.5kbである[47, 48]。熱水噴出孔メタゲノムからは,872個の完全ゲノムまたは完全ゲノムに近いゲノムが回収された.これらのウイルスの分類には,よく保存された主要キャプシドタンパク質VP1のアミノ酸配列が系統学的なマーカーとして使用された.VP1配列の大部分は、NCBIのNRデータベースのベストマッチと比較して70%未満の共有同一性を示し、互いに比較して70%未満の共有同一性を示し、高いレベルの分岐を反映していた。系統解析の結果,熱水噴出孔由来Microviridaeの大部分(694ゲノム)はGokushovirinae亜科に属し,次いでD群(143ゲノム)であった.また、ペケノウイルス(8ゲノム)、ピコウイルス(4ゲノム)、ブタウイルス(1ゲノム)、アルパウイルス(1ゲノム)というクレードに数配列がクラスター化しており、他の22ゲノムは既知のサブファミリーにクラスター化していなかった(Fig. 3A)。興味深いことに、新しいクレードはゲノムの小さい(およそ4kb以下)ウイルスで構成されているようであった。そのうちの1つは、ゲノムサイズが3559 bpで、カプシドタンパク質、複製開始因子、機能不明タンパク質を含む3つの推定ORFのみをコードしている。これは、我々のデータセットで回収された最も小さなマイクロウイルスであり、これまでに報告された中で最も少ないORFを持つ最小のssDNAファージであることを示しています。
図3
図3
熱水噴出孔に生息するssDNAウイルスの系統樹。既報のウイルス群の代表的なものは青い点で示し、未分類のものは灰色で示した。A MicroviridaeのVP1アミノ酸配列に基づく最尤法樹。C CRESS-DNAウイルスのRepタンパク質に基づく最尤法樹。
フルサイズ画像
サーコウイルス科とその近縁種を含むCRESS-DNA(一本鎖DNAをコードする環状のレプ)ウイルスも高い頻度で存在した(vOTUの15%, 補足図2B, 補足表2)。このグループの真核生物ウイルスは、小さな円形のゲノムを持ち、一般的に2つのタンパク質しかコードしておらず、そのうち複製開始タンパク質(Rep)が唯一普遍的に保存されている遺伝子である[49]。Repタンパク質の配列に基づき,熱水噴出孔メタゲノムから同定された694個のCRESS-DNAウイルスは13の既知のファミリーに分類され,他の145個の配列はいくつかの新しいクレーンを定義した(図3B).
NCLDVsは真核生物のウイルスの別のグループであり[43],ポックスウイルス科,イリドウイルス科,アスコウイルス科,アスファルウイルス科,マルセイユウイルス科,ミミウイルス科,フィコドナウイルス科,および分類されていないいくつかの系統のウイルスが含まれていた.このグループのウイルスは、我々の熱水噴出孔メタゲノミクスデータセットにも含まれていた(補足図2B、補足表2)。補足表2に示すように、27個のvOTUはMimiviridae、Phycodnaviridae、またはその他のNCLDVファミリーのウイルスに分類された。しかし、これらのvOTUのサイズは6112〜24,611 bpであり、ウイルスの小さなゲノム断片を表しているに過ぎなかった。また、全vOTUの約19%は既知のウイルスファミリーと有意な配列類似性を示さず、分類学的に分類することはできなかった(補足図2B)。
なお、本研究で使用した熱水プルーム、拡散流体、背景海水試料はすべて0.22μmのフィルターを通過させた(補足表1およびその中の参考文献)。細胞内の巨大ウイルス、統合プロウイルス、活発に感染しているウイルスは膜上に保持されるが、非尾部型ssDNAウイルスのようなサイズの小さい遊離ウイルス粒子の多くはこのステップで失われる。そこで、インド洋南西海嶺の堆積物サンプルの細胞画分とウイルス様粒子(VLP)画分のメタゲノムを解析し[19]、それらがどの程度ウイルスの多様性を反映しているのかを評価した。その結果、細胞画分はVLP画分と比較して、ウイルスの回収率に関して同等であることがわかった(データは示していない)。VLP画分に回収されたCRESS-DNAウイルスの数は、細胞画分に回収されたものの2倍であったが、細胞画分に回収されたマイクロウイルスの数は、そのサイズが小さいにもかかわらず、VLP画分に回収されたものよりも多かった。これらの違いの説明として、細胞内マイクロウイルスはフィルターで捕捉され、真核生物宿主で複製するCRESS-DNAウイルスの多くはサンプリングから除外されたことが挙げられる。他のウイルス群については、有意な差は認められなかった。本研究で対象とした熱水プルームおよび拡散流体試料については、ウイルス画分に関するメタゲノム解析データは得られなかった。しかし,以前の研究で,流体試料から得られた細胞性メタゲノムとウイルス性メタゲノムの比較解析が行われ[24],細胞性画分に移動要素やプロウイルスの高い濃縮が観察された。熱水生態系に存在するウイルスの多くは溶菌性であることから[22,23,24],細胞メタゲノムで同定されたウイルス配列は,熱水ウイルスの多様性を大きく代表している可能性があると推測された.しかし,深海熱水噴出孔のビロームの特徴を完全に把握するためには,VLP画分と細胞画分の両方のメタゲノムが必要であり,できればRNA-seqデータを加えて,RNAウイルスの発見と解析が可能であることが望まれる.
熱水噴出孔の異なるゾーンに存在するウイルス群集
熱水生態系におけるウイルス群集構造を調べるために,各メタゲノムにおけるvOTUの相対存在量を算出し,正規化した(Fig. 4,Supplementary Fig.) 本研究で用いた 34 試料は,熱水プルーム,背景水,拡散流体,堆積物試料など,様々な地 域の 8 つの熱水噴出孔から採取されたものである.その結果,vOTUの存在パターンは,主に試料の種類によって,二次的に熱水噴出孔の場所によってクラスタリングされた(補足図3).熱水噴出孔堆積物のウイルス群集組成は,他の生息環境と大きく異なっていた.熱水噴出孔とその周辺の深海水試料は,同じ熱水噴出孔フィールドからのプルームと水試料が常に一緒にクラスター化されており,同様のvOTU存在量パターンを示していた.この結果は,プルームの微生物群集がバックグラウンドの海水試料と類似していることを示唆する先行研究[7]と一致し,熱水プルームが周囲の海水から強い影響を受けていることを示すものであった.全体として,これらの結果は,異なる熱水噴出孔の生息地や異なる熱水噴出孔フィールドでビロームの構造が変化することを示した.また,vOTUと16S miTagsに基づく試料の階層的クラスタリングでは,同様のパターンが示され(補足図1A,補足図3),ウイルス群集と原核生物群集の密接な関連性が示唆された.
図4
図4
異なる熱水サンプルにおけるウイルス群の相対的存在量を示すバブルプロット。本研究で得られたメタゲノム試料は太字で示されている。
フルサイズ画像
海洋ビロームの他の研究と同様に、熱水噴出孔のウイルス群集の大部分は、分類されていないウイルスで構成されていた(全ウイルスリードの69%まで、図4)。ファミリーレベルでは、尾部ファージであるミオウイルス科(プルーム、液体、堆積物試料でそれぞれ平均9.2%、7.8%、1.5%)がほとんどの試料でdsDNAウイルス群として最も優勢で、次いでシホウイルス科(9.1%、4.6%、2.4%)、ポドウイルス科(7.6%、4.8%、0.7%)であった。
また、ssDNAウイルスもウイルス群集に大きな割合を占めていた。底質メタゲノムのすべてにおいて、Microviridaeの相対的存在量は他のどのdsDNAウイルスファミリーよりも高かった。CRESS-DNAウイルス群は、ほとんどのプルームサンプルと3つの底質サンプルに存在し、全ウイルスリードの約2.2%を占めた(図4)。これらのデータセットにおけるssDNAウイルスの濃縮は、Φ29 DNAポリメラーゼを使用し、小さな円形のssDNA分子を優先的に増幅するMDAプロセスによって引き起こされた可能性がある [50, 51]。しかし,増幅を行わないウイルスDNAの定量化でも,深海堆積物の全DNAウイルス群集の中でssDNAウイルスが優勢であることが明らかになった[52]。このように,ssDNAウイルスは熱水噴出孔環境において豊富に存在し,重要な役割を果たしていることが示唆された.
真核生物のNCLDVsは,熱水噴出孔試料中の全ウイルス読み取りの0.4%(平均)を占めた.これらのファミリーのうち、MimiviridaeとPhycodnaviridaeが最も多く含まれている。一方、拡散流体や堆積物からのサンプルでは、NCLDVは少なかった。このグループの大型DNAウイルスは、熱水噴出孔由来のものを含む海洋メタゲノムから頻繁に検出されている[30,53,54,55]。メタゲノムに含まれるNCLDVの配列は、海洋単細胞真核生物や遊離巨大ウイルスに由来する可能性があるが、これらの生態系における役割はほとんど不明である。
熱水噴出孔ウイルスは新規かつ風土病的である
このウイルスの多様性と分布についてさらに深く理解するために、次に、広く検証されたネットワークベースの手法 [56] を用いて、熱水噴出孔のvOTUと他の海洋生態系から同定されたウイルス配列の関係を調査した。熱水噴出孔から回収された4662個のvOTUを、NCBI Viral RefSeq v97および他の海洋メタゲノムデータセット中のウイルスコンティグと比較した。また、vConTACT2を用いて、ウイルス集団データから属レベルのグループ(ウイルスクラスター、VC)をデノボで予測しました[56]。最終的に、海洋ウイルスの巨大かつ未解明な多様性を反映して、合計16,618のクラスタが生成されました(図5A)。これまでで最大の海洋ウイルスデータベースであるGOV 2.0データセットが最も多くのVC(14,968クラスタ)を提供し、NCBI RefSeqから分類学的に既知のウイルスは482クラスタしか形成されなかった。以前の研究[58]と同様に、異なる生息地におけるウイルス組成はかなり異なっており、3つの海洋メタゲノムデータセットすべてで共有されるクラスタはわずか30でした(図5A)。
図5
図5
遺伝子共有ネットワーク解析によって決定されたウイルスクラスターの分布。A 異なる環境ウイルスデータセットとRefSeqの間で共有されているウイルスクラスタのベン図。B 異なる熱水噴出孔サイト間で共有されるウイルスクラスターのアップセット・プロット。
フルサイズ画像
4662の熱水噴出孔のvOTUは1138の属レベルのクラスタに分類され、そのうちNCBI RefSeqから既知のウイルスのゲノムを含むVCは32のみであった。さらに、584個のVC(~51%)は熱水噴出孔ウイルスのみで構成されており、これは全く新しい属の候補であると考えられる(Fig. 5A)。これらのVCには1107個のvOTUが含まれ、そのほとんどがMicroviridae (548 vOTU)とCRESS-DNA virus family (122) の中のssDNA virusであった。約3分の1(314個)は尾部ファージに分類され、Myoviridae(144個)、Podoviridae(65個)、Siphoviridae(57個)および未分類のCaudovirales(48個)内の新規属と思われるものであった。残りの123のボツリヌス菌は、科やそれ以上のレベルで分類することができなかった。
熱水噴出孔の生息域内では、大半のウイルス(818 VC、71.9%)が特定の噴出孔サイトでのみ発生していることから、高い割合でウイルスが固有であると思われた(図5B)。この観察は、熱水噴出孔流体中のほとんどのウイルスが限定的に分布していることを示した以前の研究[31]と一致した。一般に,熱水噴出孔におけるVCの豊富さは,堆積物や拡散流体のそれよりも高く,熱水噴出孔におけるウイルスの多様性が高いことを示唆していた.異なる熱水噴出物サンプルのウイルス群集は,ファミリーレベルではやや類似していたが,共有するクラスターはごく一部であった.堆積物と流体の間で共有されるクラスター数はさらに少なく、すべての試料タイプで検出されたクラスターは1つだけであった(図5B)。このクラスターはマイクロウイルス科のウイルスであることが判明し、このグループの偏在性を補強するものとなった。
熱水噴出孔におけるウイルスと宿主の関係
ウイルスと宿主の相互作用は、微生物の多様性に強い影響を与え、微生物群集の生態と機能を理解する上で不可欠である[16]。我々は,CRISPRスペーサーの一致,tRNAの一致,配列の類似性,k-mer頻度に基づく4つのin silico手法を組み合わせて,熱水噴出孔のvOTUとその潜在的宿主との関連を探った [35].その結果、熱水噴出孔の vOTU のうち、ごく一部(494 個、約 11%)について、標的となる宿主が予測された(図 6、補足表 3)。具体的には、230個のvOTUが熱水噴出孔由来のMAGs(補足図1B)およびSAGsと結合していることが示された。その多くは、WIsHとCRISPRスペーサーのマッチング(各252組)、配列相同性による114組、tRNAマッチングによる119組の連結が予測された。このうち、78組の宿主ウイルスは、2つ以上の予測手法によって連鎖が支持された。これらのvOTUの大部分(〜89%)は特定の宿主に感染すると予測され、31のOTUのみが異なる原核生物門の宿主とリンクしていた。この結果は、ほとんどのウイルスが狭い宿主範囲を持つという一般的な認識やこれまでの知見と一致する[35, 40, 58]。
図6
図6
熱水噴出孔におけるウイルス-宿主の連関予測
フルサイズ画像
熱水噴出孔ファージの予測宿主には,39の異なる植物門の細菌および古細菌種が含まれる(図6,補足表3).古細菌に関連するvOTUは79個で、その中でもCandidatus Thermoplasmatota門が最も多く予測された(関連vOTUは33個)。この門は、Marine group II (MGII) とMarine group III (MGIII) の古細菌を含むと新たに提案された[59]。MGIIは海洋表層水を支配し,海洋炭素循環に重要な役割を果たすと考えられるが [60],MGIIIのメンバーは比較的低い存在量で深い中深海や深海に生息している [61].これらのグループはいずれも深海の熱水噴出孔で発見されており,有機化合物の分解に寄与していると考えられている[62].
予測された宿主細菌は,Gammaproteobacteriaが144 vOTUと最も多く,次いでActinobacteria(39 vOTU),Alphaproteobacteria(37 vOTU),Bacteroidota(34 vOTU),Firmicutes(27 vOTU),及びCampylobacterota(26 vOTU)であった。これらのグループは,既報[9, 12]および本研究で明らかになったように,熱水噴出孔生態系において最も豊富で活発な細菌系統の一つであった(補足図1A).例えば,Gammaproteobacteriaは代謝の多様性を持つ大きな細菌クラスであり,熱水噴出孔周辺のほぼ全ての生息地で観察される[63].Gammaproteobacteriaの中で最も頻繁に予測される宿主は,Acinetobacter属(関連するvOTUが15),Alteromonas属(vOTUが15),Pseudomonas属(vOTUが14),Alcanivorax属(vOTUが8)で,この研究に関わったほとんどの試料で優勢であることが分かった.よく知られているkill-the-winner仮説[16]によれば、人口密度が高ければ宿主とウイルスの遭遇率が高くなるため、豊富な微生物はウイルスに感染し溶かされやすくなる[64, 65]。したがって,熱水噴出孔において,多くのウイルスがガンマプロテオバクテリアを標的としていることは,驚くべきことではありません.これらのウイルスは,高い頻度で存在し(補足図4),ベントの微生物群集を制御する上で重要な役割を担っている可能性がある.
Campylobacterota は,熱水噴出孔環境に生息するもう一つの豊富で偏在的なグループとして,主に硫黄化合物と水素を電子供与体として利用する化学石栄養一次生産者のグループであり [66] ,熱水活動の指標や噴出流体の受動トレーサーとして考えられている [9, 63, 67].しかし,深海性Campylobacterotaの全ゲノムから潜在的なプロファージ領域が報告されているのはわずかであり[68, 69],現在までに単離されたのは1種類のみである[70].本研究では、26のvOTUがCampylobacterota門のメンバー、特にSulfurimonas属(14の関連vOTU)に感染する可能性があることが明らかにされた。この中には、ミオウイルス科、ポドウイルス科、シホウイルス科、ヘレルウイルス科、マイクロウイルス科のウイルスが含まれ、8個のvOTUは科レベルで分類されないままであり、熱水噴出孔カンピロバクターに感染するウイルスの未知の多様性を示すものであることが分かった。これらのウイルスゲノムをさらに解析することで、この生態学的に重要なグループとそのファージの相互作用について新たな知見が得られると期待される。
既存のファミリーのCRESS-DNAウイルスは,植物,菌類,動物など真核生物領域全体の宿主に感染すると報告されていたが[49],CRISPR解析に基づく最近の研究では,CRESS-DNAファミリーSmacoviridaeのウイルスはヒトではなくメタン生成アーキアに感染すると示唆されている[71].興味深いことに,我々の結果は,CRESS-DNAウイルスと細菌や古細菌の宿主との間に潜在的なつながりがあることも明らかにし(図6,補足表3),このグループの宿主範囲がより広いことを示唆するものであった.現在までに,CRESS-DNAウイルスは5つのファミリーから分離されている[71].しかし,メタゲノム解析で発見されたCRESS-DNAウイルスの数は,生物学的に特徴付けられたウイルスの分離数をはるかに超えている[49].CRESS-DNAウイルスの多様性[72, 73]と細菌のローリングサークル複製プラスミドに由来すること[74, 75]を考慮すると,CRESS-DNAウイルスの一部は真核生物以外の宿主に感染している可能性がある.
ベントウイルスのAMGは様々な代謝経路に関与している
ウイルス感染は、ウイルスのAMGの発現を介して宿主の代謝に影響を与える可能性がある。深海熱水生態系におけるウイルスの生態学的影響を理解するために、熱水噴出孔ウイルスゲノム中のAMGを検索し、その相対存在量を算出した。ウイルスのORFの包括的アノテーションに基づき、合計608個の遺伝子がAMGと推定された(図7、補足表4)。NCBI NRデータベースとの配列相同性検索により、これらのAMGの大部分は、おそらくProteobacteria、特にGammaproteobacteriaとAlphaproteobacteriaから獲得したものであり、21%のAMGは未分類のソース種から得られたことが示された (Fig. 7B)。AMGの起源は、ウイルス-宿主間のつながりを反映しています。なぜなら、ファージは一般的に宿主からAMGを獲得するからです[76]。KEGGアノテーションによると、熱水噴出孔ウイルスの同定されたAMOは、糖質代謝、アミノ酸代謝、補酵素やビタミンの代謝など、様々な代謝経路に関与していた(図7A)。この傾向は、6つの熱水噴出孔メタゲノムを解析して明らかにしたウイルスの代謝プロファイル[41]と一致し、熱水噴出孔ウイルスの代謝能力のパターンには共通点があることが示唆された。
図7
図7
ウイルスにコードされた補助代謝遺伝子(AMG)の機能と存在量プロファイル。A KEGG代謝カテゴリーへのAMGの分類。B ウイルス AMG の予測される供給源となる生物。C 異なる熱水噴出孔サンプルにおける AMG の相対的な存在量。
フルサイズ画像
熱水噴出孔のサンプル間のAMG組成と存在量プロファイルから、熱水噴出孔のウイルスは多様な機能を持つより多くのAMGをコードしていることが示されました(図7C)。ほとんどのAMGは、熱水流体や堆積物と比較して、プルームサンプルでより高い存在比を有していた。この結果は,熱水噴出物の動的な性質への宿主の適応を促進するウイルスの役割を反映していると考えられ,熱水噴出物中の微生物の代謝の多様性[10]と一致する.特に、エネルギー代謝に関与するAMOは、メタン、窒素、硫黄の代謝に関連するものを含め、プルームサンプルにのみ見いだされた(図7C)。硫黄代謝経路に関連するAMOは、phosphoadenosine phosphosulfate reductase (cysH), adenylsulfate kinase (cysC), sulfate adenylyltransferase (sat), dissimilatory sulfite reductase subunits A (dsrA or rdsrA, as mentioned in a previous study [25]) などの遺伝子と推定された。cysHとcysC遺伝子は同化型硫酸還元に、satとdsrA遺伝子は異化型硫黄還元/酸化に関係する[77]。硫黄酸化と硫酸還元は、熱水噴出孔生態系における硫黄循環の重要な部分であり[78]、これらのAMGの存在は、ファージがこれらの経路に広く関与していることを示唆するものであった。
熱水噴出孔メタゲノムで最も多く同定されたAMGは、DNAシトシンメチルトランスフェラーゼ(DNMT1、dcm)でした。しかし、ウイルスのdcmと他の13のAMGは、いくつかの多様な環境由来のメタゲノムに存在し、したがって、ウイルスのライフサイクルにおいて中心的な機能を果たすと考えられていました[38]。これらのグローバルに保存されたAMGを除いて、硫黄リレーシステムに関連するチオウリジン合成酵素サブユニットE(tusE、dsrCのホモログ)遺伝子が高濃度に同定されました。この遺伝子は、タンパク質合成機構に必要なtRNAチオール修飾のための硫黄伝達タンパク質をコードしている[79]。tRNAチオール化遺伝子の発現は、tRNA構造の安定性を高めることが報告されており、高温下での細菌の生存に必須である[80, 81]。また、酸ストレス[82, 83]、重金属[84]、有機溶媒[85]に対する微生物の耐性に硫黄リレーシステムが関与していることが示唆されている。したがって,このAMGは,温度や化学的性質が大きく変動する熱水噴出孔環境において,宿主の様々なストレス条件への適応性を向上させ,その結果,宿主に成長の利点をもたらしている可能性がある.
なお、予測されたANGの中には、正真正銘のANGでないものもある可能性があります。まず、これらのメタゲノムが細胞分画から得られたものであるため、ウイルスコンティグの偽陽性予測を完全に回避することは困難である。AMGの候補は、少なくとも1つのウイルスの特徴的な遺伝子と共局在していたが、プロファージ境界の誤検出により保持された宿主領域に属している可能性がある[32]。もう一つの懸念は、候補となるAMGの真の機能である。前述のように、代謝系遺伝子の中には、メチルトランスフェラーゼ、グリコシルトランスフェラーゼ、グリコシドヒドロラーゼ、アデニルトランスフェラーゼなど、宿主代謝よりもむしろウイルスのライフサイクルに関与する可能性が高いものがある[86,87,88]。したがって,熱水噴出孔に与えるウイルスの影響をより深く理解するためには,ゲノムの状況評価や推定されるAMGの機能解析などのさらなる調査が必要である.
結論
本研究では,メタゲノムデータに基づき,CR熱水噴出孔と広域の追加熱水噴出孔サイトにおけるウイルス群集を探索した.その結果,深海熱水系は新規ウイルスの大規模なリザーバーであることがわかった.熱水噴出孔の原核生物群集と真核生物群集はともに、多様な宿主をターゲットとし、その代謝を調節するウイルスの影響を受けている。これらの相互作用は深海熱水噴出孔のマイクロバイオームの構造と機能を形成し,噴出孔の流体循環とプルーム漂流を通じて,より広い海洋に大きな影響を与える可能性がある.私たちの研究は、世界のベントウイルスの多様性を明らかにし、このユニークな生態系におけるウイルスの重要な役割を示唆するものである。深海でのサンプリングや培養依存・非依存技術の向上により,熱水生態系におけるウイルス-宿主相互作用のより包括的な解明が近い将来期待される.
研究方法
試料採取
2017年3月のCOMRAクルーズDY38で、インド洋北西部のカールスバーグ海嶺にある2つの異なる深海熱水噴出孔「Wocan」と「Tianxiu」からプルームと背景海水のサンプルを採取した(補足表1)。人が操作する車両「Jiaolong」を使用して、個々のニスキンボトルに1.5Lの水試料を採取した。採取した水は0.22 μmのポリカーボネート膜(直径45 mm; Whatman, Clifton, NJ, USA)でろ過し、船上で-80 ℃で凍結し、DNA抽出を行った。シングルセルシーケンスのために,"Wocan "ベントからのプルームサンプルはグリセロール-Tris-EDTAバッファーで固定し[89],さらなる処理まで-80℃で凍結させた。
DNA 抽出およびメタゲノム配列決定
全DNAは、以前に記載したようにろ過膜から抽出した[7]。illustra Ready-To-Go GenomiPhi V3 DNA Amplification Kit (GE Healthcare, Piscataway, NJ, USA)を用いてゲノムDNAの多重置換増幅を行った。NEXTFLEX Rapid DNA-Seq (Bioo Scientific, Austin, TX, USA)を用いてペアエンドライブラリーを構築した。配列決定プライマーのハイブリダイゼーションサイトの完全なコンプリメントを含むアダプターを断片のブラントエンドにライゲーションした。ショットガンシーケンスは、Illumina HiSeq PE150プラットフォーム (Illumina Inc., San Diego, CA, USA) で、Majorbio Bio-Pharm Technology Co. (Shanghai,China)にて、製造元の指示書に従って行った(www.illumina.com)。
メタゲノム解析とアノテーション
イルミナペアエンドシーケンスで得られた生リードは、fastpソフトウェア[90]を用いてトリミングと品質フィルタリングを行った。クリーンリードは、MEGAHIT [91]を用いて、デフォルトのオプションでアセンブルした。メタゲノム解析からタンパク質コード配列(CDS)を予測するために、Metagene [92]を使用した。CD-HIT クラスタリングにより生成された非冗長遺伝子(95%の共有配列同一性と 90%のカバレッジ)を、BLASTp(e 値カットオフ 1e-5)を用いて NCBI NR データベースにアラインし、分類学的分類を行った。機能的注釈は、BLASTp [96] プログラムを用いて、KEGG [93], eggNOG v5.0 [94], and the Carbohydrate-Active enZYmes (CAZy) databases [95] との比較に基づいて行った(1e-5 の e-value cut-off を使用した)。さらに、熱水噴出孔サンプルから生成された29の一般に入手可能なメタゲノムデータセット(補足表1)をNCBI Sequence Read Archive(SRA)データベースからダウンロードし、上記のように品質管理、組み立て、注釈付けを行った。
メタゲノム解析とメタゲノムアセンブルゲノム(MAG)の分類
MetaBAT2 v2.12.1 [97]を用いて、最終アセンブリから1500 bp以上のコンティグをデフォルトパラメータでメタゲノムビニングに含め、オリジナルのビンを作成した。その後、元のビンを MetaWRAP の reassemble_bins モジュール [98] で実行して品質を向上させ、得られたビンの完全性と汚染度を CheckM [99] で評価した。高・中品質のビン(完全度≧50%、汚染度≦10%)を、dRep v2.3.2 [100]を用いて95%の平均塩基同一性(ANI)で再複製し、581種のMAGを生成した。MAGの分類学的な割り当ては、GTDB-Tkパッケージv0.3.2 [101]を用いて行い、最終的に対応するNCBI分類学に変換されるようにした。MAGの系統関係は、GTDB-Tkによって同定された120の細菌または122の古細菌マーカー遺伝子の連結に基づいて、IQ-TREE 2 [102]を使用して推測された。MLツリーにおけるノードのサポートは、1000回の超高速ブートストラップ複製[103]で評価し、生成されたツリーはiTOL v4[104]を用いて可視化された。
SAGライブラリーの構築、配列決定、および解析
梅由来のSAGの配列決定は、Bigelow Laboratory Single Cell Genomics Center (https://scgc.bigelow.org/)で行われた。蛍光活性化セルソーティング、細胞溶解、多重置換増幅、イルミナシーケンス、およびde novoゲノムアセンブリは、以前に記載したように実施した[89]。SAGの品質評価と分類は、MAGについて上述したように実施した。
ウイルスコンティグの同定
メタゲノム解析から得られた2kb以上のコンティグをウイルス配列の復元に使用した。VirSorter解析[40]を"-db 2 (viromes database) "パラメータで実行し、最も信頼性の高いコンティグカテゴリー1、2、4、5のみを本研究に含め、カテゴリー4と5は手動でキュレーションを行った。ウイルスの特徴的な遺伝子("virion structure", "capsid", "portal", "head", "tail", "baseplate", "terminase "など)の少なくとも1つを含むコンティグは保持されました。VIBRANT v1.2.1 [41]もデフォルトのパラメータを使用してウイルスコンティグを同定し、完全な円形、高質および中質のドラフトのみをさらなる解析のために保持した。VirSorter と VIBRANT によって同定されたコンティグは、95% の共有塩基同一性と 80% のカバレッジ [105]でコンパイルおよびクラスター化され、4662 のウイルス集団、またはウイルス運用分類単位 (vOTU) が得られました。最後に,CheckVパイプラインを使用して,ウイルスゲノムの完全性を評価し,ウイルスのライフサイクルを予測した[44].
メタゲノミクスデータにおけるアバンダンスプロファイリング
原核生物群集の分類学的プロファイリングのために、phyloFlash [36]を用いてメタゲノム解析リードから16S miTagを回収しました。抽出した16S miTagsは、SILVA SSU Ref. データベース(v132)[106]に対してマッピングし、分類を行いました。各サンプルにおけるvOTUと宿主微生物の相対量を算出するため、メタゲノムからのクリーンリードを、CoverMパッケージ(https://github.com/wwood/CoverM)を用いて、ウイルスコンティグまたは微生物ゲノムに、それぞれコンティグモードおよびゲノムモードでマッピングした。RPKM(reads per kilobase per million mapped reads)値は、ウイルス集団と宿主集団の相対的な存在量を表すように選択された。階層的クラスタリングのためのサンプル間距離の算出には、ピアソン相関を使用しました。ヒートマップは、pheatmap RパッケージとTBtools [107]を用いて作成した。
宿主予測
ウイルス-宿主相互作用を同定するために、4つの計算上の宿主予測ストラテジーを用いた[35]。(i) CRISPRスペーサーの一致:Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPRs) spacer databaseを、MinCED tool [108] を用いて微生物ゲノムのセットについて作成した。メタゲノム解析では、Crass v1.0.1 [109]をデフォルトのパラメータで使用し、CRISPRスペーサーとリピートエレメントを復元しました。同定されたスペーサーは、BLAST+パッケージのBLASTn-shortモード[110]を用いて、すべてのウイルスコンティグに対して配列の完全一致を問い合わせた。一致の要件は、95%のスペーサー長で少なくとも95%の同一性であり、≤1ミスマッチのみが許容された。対応するCRISPR直接反復型は、BLASTn(e-value cut-off 1e-10、100% nucleotide identity)により微生物ゲノムに接続された[111]。(ii) 転送RNA(tRNA)の一致:tRNAは、ARAGORNを"-t "オプションで使用して、微生物ゲノムとウイルスコンティグから回収された[112]。同定されたtRNAの配列をBLASTnで比較し、完全一致(カバー率100%、同一性100%)の場合のみ、宿主-ウイルスペアを示唆するものとした。(iii) ヌクレオチド配列の相同性検索[113]。プロファージと宿主を結びつけるために、BLASTnを用いてウイルスコンティグを微生物ゲノムに対して検索し、以下の閾値を設定した:ウイルスコンティグの長さの最小カバレッジ75%、最小ヌクレオチド同一性70%、最小ビットスコア50、最大e-value0.001。(iv) k-mer頻度。WIsH v1.0 [114]をホストデータベースに対してデフォルトパラメータで実行した。p < 0.001のとき、接続が推定された。あるvOTUに対して複数のホストが予測された場合、異なるアプローチで支持されたものを最も信頼性の高いものとして選択した。宿主データベースは,(i) Genome Taxonomy Database (GTDB) の全参照ゲノム,(ii) 熱水噴出孔メタゲノムから回収した全 MAG(完全度 50%以上,汚染度 10%以下)(n = 581),(iii)CR熱水噴出孔から得た全 SAG(n=440),(iv) Marine Culture Collection of China の海洋微生物ゲノムカスタム収集(n = 1452)で構成されていた.
ウイルスの分類学的割り当てとネットワーク解析
ウイルスコンティグの予測オープンリーディングフレーム(ORF)は、DIAMOND v0.9.21 [115]を用いてNRタンパク質データベースに対してマッピングし、その分類学的所属は、最後の共通祖先(LCA)アルゴリズムに基づきCAT v5.0.3 パッケージ [116] を用いて決定された。コンティグ分類は、特定の分類を支持するORFからのすべてのビットスコアを合計することにより、すべての分類されたORFの投票アプローチに基づいている。熱水噴出孔 vOTU、参照ファージゲノム(NCBI Viral RefSeq version 97より)、 Global Oceans Viromes 2 (GOV 2.0) データセット [57] および Cold Seeps [58] からのウイルスコンティグのタンパク質共有ネットワーク解析は、vConTACT v2.0 [56] を用いて実施されました。vOTUからのORF予測には、Prodigal v2.6.3 [117]を使用しました。予測されたタンパク質配列は、DIAMOND を用いて All-to-all BLASTp され、BLAST 結果ファイルは vConTACT2 の入力として使用された。vOTU間の類似度スコアは、共有タンパク質クラスタの数に基づいて計算され、類似度スコア≧1の関連vOTUは、ウイルスクラスタにグループ化されました。
系統樹の構築
系統樹は、選択したマーカー遺伝子の推定アミノ酸配列を MUSCLE プログラム [118] でアラインメントし、TrimAl v1.2 [119] でマルチプルアラインメントをトリミングしたものである。IQ-TREE2 [102]を用いて、ModelFinder [120]で選択した最適置換モデルによる最尤樹を推定し、ML樹のノードの支持を1000回の超高速ブートストラップ複製[103]で評価した。得られた木は、FigTree v1.4.4 (http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/) と iTOL v4 オンラインツール [104] を用いて視覚化し、注釈をつけた。
補助代謝遺伝子の同定
eggNOG-mapper v2 [121]を用いて、eggNOG v5.0 [94]データベースとの比較により、ウイルスコンティグ内のORFの機能アノテーションを行った。代謝経路」カテゴリーまたは「硫黄リレーシステム」に該当する KEGG アノテーションを持つ遺伝子は、VIBRANT [41]で以前に定義したように、推定 vAMGs と見なしました。最後に、共通のウイルス機能に関与する代謝遺伝子を削除するために、手動でキュレーションを行いました。AMGのアバンダンスプロファイルを作成するために、bowtie2 [122]を用いてクリーンリードをメタゲノムにマッピングし、各遺伝子のRPKM値を算出した。同じKOアノテーションを持つ遺伝子のRPKM値の合計を、各遺伝子カテゴリーの相対アバンダンスとした。
データおよび材料の入手方法
本研究で解析に用いたメタゲノム・データセットは、NCBI SRAリポジトリ(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra)で公開されており、アクセッション番号は補足表1に記載されている。CR熱水噴出孔のメタゲノムデータもSRAデータベースに寄託されている(アクセッション番号PRJNA685608)。本研究で作成したvOTUの配列は、National Omics Data Encyclopedia (NODE) データベース(https://www.biosino.org/、アクセッション番号OEP003015)に寄託されている。
参考文献
Thornburg CC, Zabriskie TM, McPhail KL. 深海熱水噴出孔:天然物発見のための潜在的ホットスポット?J. Nat. Prod. 2010;73(3):489-99.
論文
CAS
Google Scholar
ディック・GJ. 深海熱水噴出孔のマイクロバイオーム:地球規模で分布し、局所的に形成される。Nat. Rev. Microbiol. 2019;17(5):271-83.
論文
キャス
Google Scholar
Lesniewski RA、Jain S、Anantharaman K、Schloss PD、Dick GJ. 深海熱水プルームのメタトランススクリプトームは、水柱のメタノトロフとリソトロフに支配されている。ISME J. 2012;6(12):2257-68.
論文
CAS
Google Scholar
Anantharaman K, Breier JA, Sheik CS, Dick GJ. 深海の広範な硫黄酸化細菌における水素酸化と代謝の可塑性の証拠。Proc. Natl. Acad. Sci. 2013;110(1):330.
論文
CAS
Google Scholar
ガランボス D、アンダーソン RE、レヴェイロー J、フーバー JA. ゲノム分解メタゲノミクスとメタトランススクリプトミクスにより、深海熱水噴出孔の機能的に冗長な微生物群集におけるニッチ分化が明らかになった。Environ. Microbiol. 2019;21(11):4395–410.
論文
キャス
Google Scholar
トレンバス-ライヒェルトE、バターフィールドDA、フーバーJA。マリアナ背弧ベント流体からの活発な海底下微生物コミュニティは、異なる熱ニッチと分類群にわたって代謝戦略を共有している。ISME J. 2019;13(9):2264-79.
論文
グーグル スカラー
ディックGJ、テボBM. グアイマス盆地深海熱水プルームの微生物多様性と生物地球化学。Environ. Microbiol. 2010;12(5):1334-47.
論文
CAS
Google Scholar
Sheik CS, Anantharaman K, Breier JA, Sylvan JB, Edwards KJ, Dick GJ. Spatially resolved sampling reveals dynamic microbial communities in rising hydrothermal plumes across a back-arc basin. ISME J. 2015;9(6):1434-45.
論文
Google Scholar
Djurhuus A、Mikalsen S-O、Giebel H-A、Rogers AD. Cutting through the smoke: the diversity of microorganisms in deep-sea hydrothermal plumes(煙を切り裂く:深海熱水プルームにおける微生物の多様性)。R. Soc. Open Sci. 2017;4(4):160829.
論文
Google Scholar
Dick G, Anantharaman K, Baker B, Li M, Reed D, Sheik C. The microbiology of deep-sea hydrothermal vent plumes: ecological and biogeographic linkages to seafloor and water column habitats.深海熱水噴出孔プルームの微生物学:海底および水柱生息域との生態学的および生物地理学的関連。Front. Microbiol. 2013;4(124).
Anantharaman K, Breier JA, Dick GJ. Eastern Lau Spreading Centerを横断する深海熱水プルームの微生物機能のメタゲノム分解能. ISME J. 2016;10(1):225-39.
論文
キャス
Google Scholar
リ・M、ジャイン・S、ディック・GJ. グアイマス海盆の熱水プルームにおける深海細菌間の有機物利用のゲノムおよびトランスクリプトームによる解像。Front. Microbiol. 2016;7(1125).
アンダーソンRE、ベルトランMT、ハラムSJ、バロスJA. Juan de Fuca Ridge熱水系における流体勾配を越えた微生物群集構造。FEMS Microbiol. Ecol. 2013;83(2):324-39.
論文
CAS
Google Scholar
Edwards RA, Rohwer F. Viral Metagenomics. Nat. Rev. Microbiol. 2005;3(6):504-10.
論文
CAS
Google Scholar
サトルCA. 海の中のウイルス。Nature. 2005;437(7057):356–61.
論文
CAS
Google Scholar
サトルCA. 海洋ウイルス-地球生態系における主要なプレーヤー。Nat. Rev. Microbiol. 2007;5(10):801-12.
論文
CAS
Google Scholar
ブライトバート M. マリンウイルス:真実か挑戦か。アニュー。Rev. Mar. Sci. 2012;4(1):425-48.
記事
Google Scholar
Rohwer F, Prangishvili D, Lindell D. 環境におけるウイルスの役割. Environ. Microbiol. 2009;11(11):2771-4.
記事
Google Scholar
He T, Li H, Zhang X, Bailey MJ. 深海熱水噴出孔ウイルスは、ウイルス-宿主相互作用において微生物の代謝を補う。mBio. 2017;8(4):e00893-17.
論文
Google Scholar
オルトマンAC、サトルCA. 深海熱水噴出孔システムにおけるウイルスの高濃度は、ウイルスが媒介する微生物の死亡率を示している。Deep-Sea Res. I Oceanogr. Res. Pap. 2005;52(8):1515-27.
論文
Google Scholar
この論文では、「ウイルスメタゲノムの干し草の中から針を見つける」というテーマで、マイクロメタゲノム解析によりバクテリオファージの多様性のスナップショットを撮影しています。PLoS One. 2012;7(4):e34238.
論文
CAS
Google Scholar
Williamson SJ, Cary SC, Williamson KE, Helton RR, Bench SR, Winget D, et al. 深海拡散流熱水噴出孔では溶原性ウイルス-宿主の相互作用が優勢である。ISME J. 2008;2(11):1112-21.
論文
CAS
Google Scholar
Anderson RE, Brazelton WJ, Baross JA. 地下深部の生物圏の遺伝的景観は、ウイルスの影響を受けているか?Frontiers in microbiology. 2011;2:219.
論文
Google Scholar
Anderson RE, Sogin ML, Baross JA. メタゲノム解析により明らかになった熱水噴出孔生態系におけるウイルス、細菌、古細菌の進化戦略(Evolutionary strategies of viruses, bacteria and archaea in hydrothermal vent ecosystems revealed through metagenomics). PloS one. 2014;9:e109696.
論文
Google Scholar
Anantharaman K、Duhaime MB、Breier JA、Wendt KA、Toner BM、Dick GJ. 多様な深海ウイルスに含まれる硫黄酸化遺伝子。サイエンス. 2014;344(6185):757.
論文
キャス
Google Scholar
Ahlgren NA, Fuchsman CA, Rocap G, Fuhrman JA.(アーグレンNA、フックスマンCA、ロキャップG、ファーマンJA)。amoC硝化遺伝子をコードするいくつかの新規で広範な、そして生態学的に異なる海洋Thaumarchaeotaウィルスの発見。ISME J. 2019;13(3):618-31.
論文
キャス
Google Scholar
Lossouarn J, Dupont S, Gorlas A, Mercier C, Bienvenu N, Marguet E, et al. An abyssal mobilome: viruses, plasmids and vesicles from deep-sea hydrothermal vents.深海熱水噴出孔からのウイルス、プラスミド、小胞. Res. Microbiol. 2015;166(10):742-52.
論文
Google Scholar
Thiroux S, Dupont S, Nesbø CL, Bienvenu N, Krupovic M, L'Haridon S, et al. 超好熱性メタン生成深海アーキアに感染する最初の頭尾型ウイルス、MFTV1. Environ. Microbiol. 2021;23(7):3614-26.
論文
CAS
Google Scholar
Nigro OD, Jungbluth SP, Lin H-T, Hsieh C-C, Miranda JA, Schvarcz CR, et al. 海洋底のウイルス.mBio. 2017;8.
Castelán-Sánchez HG, Lopéz-Rosas I, García-Suastegui WA, Peralta R, Dobson ADW, Batista-García RA, et al. Extremophile deep-sea viral communities from hydrothermal vents: structural and functional analysis. Mar. Genomics. 2019;46:16-28.
論文
Google Scholar
Thomas E, Anderson RE, Li V, Rogan LJ, Huber JA, Petersen JM, et al. 深海熱水噴出孔液中の多様なウイルスは海洋盆地での分散が制限されている. mSystems. 2021;6(3):e00068-21.
論文
CAS
Google Scholar
Pratama AA, Bolduc B, Zayed AA, Zhong ZP, Guo J, Vik DR, et al. Expanding Standards in viromics: in silico evaluation of dsDNA viral genome identification, classification, and auxiliary metabolic gene curation.プラタマAA、ボルデューB、ザイードAA、Zhong ZP、グオJ、ヴィークDR、その他。PeerJ. 2021;9:e11447.
論文
Google Scholar
Williamson SJ, Allen LZ, Lorenzi HA, Fadrosh DW, Brami D, Thiagarajan M, et al. Metagenomic exploration of viruses throughout the Indian Ocean.(インド洋におけるウイルスのメタゲノム探索)。PLoS One. 2012;7(10):e42047.
論文
CAS
Google Scholar
Roux S, Hallam SJ, Woyke T, Sullivan MB. Viral dark matter and virus-host interactions resolved from publicly available microbial genomes.eLife. 2015;4:e08490.
論文
Google Scholar
Paez-Espino D, Eloe-Fadrosh EA, Pavlopoulos GA, Thomas AD, Huntemann M, Mikhailova N, et al. Uncovering Earth's virome.(地球のウイルスを解明する)。ネイチャー. 2016;536(7617):425–30.
論文
キャス
Google Scholar
Gruber-Vodicka HR, BKB S, Pruesse E. phyloFlash: rapid small-subunit rRNA profiling and targeted assembly from metagenomes. mSystems. 2020;5(5):e00920.
論文
CAS
Google Scholar
この論文では、"Epsilonproteobacteria "属の比較ゲノム解析と "Epsilonbacteraeota (phyl. nov.) "への再分類を提案しています。Front. Microbiol. 2017:8.
Waite DW, Vanwonterghem I, Rinke C, Parks DH, Zhang Y, Takai K, et al. 誤字:追記:クラスεprotobacteriaの比較ゲノム解析とεbacteraeota (phyl. nov.)への再分類を提案した。Front. Microbiol. 2018;9:772.
論文
Google Scholar
Bowers RM, Kyrpides NC, Stepanauskas R, Harmon-Smith M, Doud D, Reddy TBK, et al. Minimum information about a single amplified genome (MISAG) and a metagenome-assembled genome (MIMAG) of bacteria and archaea.(細菌と古細菌の単一増幅ゲノムに関する最小限の情報). Nat. Biotechnol. 2017;35(8):725-31.
論文
キャス
Google Scholar
Roux S, Enault F, Hurwitz BL, Sullivan MB. VirSorter:微生物のゲノムデータからウイルスのシグナルをマイニングする。PeerJ. 2015;3:e985.
論文
Google Scholar
Kieft K, Zhou Z, Anantharaman K. VIBRANT: Automated recovery, annotation and curation of microbial viruses, and evaluation of viral community function from genomic sequences.(バイブレント:微生物ウイルスの自動回収、アノテーション、キュレーション、ゲノム配列からのウイルス群集機能の評価)。Microbiome. 2020;8(1):90.
論文
CAS
Google Scholar
アルシェイブB、サクデバR、チェンL-X、ワードF、マンクP、デボトA、他 地球上の生態系に存在する巨大ファージのクレード。Nature. 2020;578(7795):425–31.
論文
CAS
Google Scholar
真核生物の大型核細胞質DNAウィルスの起源と進化。Intervirology. 2010;53(5):284-92.
論文
Google Scholar
Nayfach S, Camargo AP, Schulz F, Eloe-Fadrosh E, Roux S, Kyrpides NC.(ネイファック S、カマルゴ AP、シュルツ F、エロー・ファドロッシュ E、ルー S、キルピデス NC)。メタゲノムで構築されたウイルスゲノムの品質と完全性を評価するCheckV。Nat. Biotechnol. 2021;39(5):578-85.
論文
CAS
Google Scholar
マニロフ・J、アッカーマン・HW. 細菌ウイルスの分類学:尾部ウイルス属と他のCaudoviralesの確立.Arch. Virol. 1998;143(10):2051–63.
論文
CAS
Google Scholar
Krupovic M. ssDNAウイルスの多系統の起源を支える進化的相互作用のネットワーク。Curr. Opin. Virol. 2013;3(5):578-86.
論文
CAS
Google Scholar
King AMQ, Adams MJ, Carstens EB, Lefkowitz EJ. ウイルス分類学。ウイルス分類学:国際ウイルス分類学委員会第9回報告書。San Diego: エルゼビア・アカデミック・プレス; 2012.
海洋細菌に感染する最小の ssDNA ファージ。Environ. Microbiol. 2019;21(6):1916-28.
論文
キャス
Google Scholar
Zhao L, Rosario K, Breitbart M, Duffy S. Chapter 3 - Eukaryotic circular rep-encoding single-stranded DNA (CRESS DNA) viruses: Ubiquitous viruses with small genomes and a diverse host range.真核生物円形再コード化一本鎖DNAウイルス:小さなゲノムと多様な宿主範囲を持つユビキタスウイルス。In: Kielian M, Mettenleiter TC, Roossinck MJ, editors. Advances in Virus Research, vol.103: Academic Press; 2019. p. 71-133.
グーグル スカラ
ディーンFB、ネルソンJR、ジースラーTL、ラスケンRS. Phi29 DNAポリメラーゼとマルチプライミングローリングサークル増幅を用いたプラスミドおよびファージDNAの迅速な増幅。ゲノム研究会 2001;11(6):1095-9.
論文
CAS
Google Scholar
Binga EK, Lasken RS, Neufeld JD. このような場合、「ゲノム解析の結果、どのようなことが起こったのか?2008;2(3):233-41.
論文
CAS
Google Scholar
吉田真也、望月崇、浦山聡一、吉田・高島由紀夫、西聡、平井正夫、他。東北地方太平洋沖の上部底質における一本鎖 DNA ウイルスの優位性を定量的なウイルス群集 DNA 分析で明らかにした。Front. Microbiol. 2018;9(75).
Endo H, Blanc-Mathieu R, Li Y, Salazar G, Henry N, Labadie K, et al. Biogeography of marine giant viruses reveals their interplay with eukaryotes and ecological functions. Nat. Ecol. Evol. 2020;4(12):1639-49.
論文
Google Scholar
Kristensen DM, Mushegian AR, Dolja VV, Koonin EV. メタゲノム解析で発見されたウイルスの世界の新次元。Trends Microbiol. 2010;18(1):11-9.
論文
CAS
Google Scholar
Jian H, Yi Y, Wang J, Hao Y, Zhang M, Wang S, et al. 地球最深部海洋に生息するウイルスの多様性と分布. isme j. 2021;15(10):3094-110.
論文
CAS
Google Scholar
Bin Jang H, Bolduc B, Zablocki O, Kuhn JH, Roux S, Adriaenssens EM, et al. 未培養原核生物ウイルスゲノムの分類割り当てが、遺伝子共有ネットワークによって可能となる。Nat. Biotechnol. 2019;37(6):632-9.
論文
Google Scholar
Gregory AC, Zayed AA, Conceição-Neto N, Temperton B, Bolduc B, Alberti A, et al. Marine DNA viral macro- and microdiversity from pole to pole(極から極への海洋DNAウイルスのマクロおよびミクロ多様性). Cell. 2019;177(5):1109–1123.e1114.
論文
キャス
グーグル スカラー
Li Z, Pan D, Wei G, Pi W, Zhang C, Wang J-H, et al. Cold seepsに関連する深海堆積物は、ウイルス多様性の地下リザーバーである。ISME J. 2021.
Rinke C, Rubino F, Messer LF, Youssef N, Parks DH, Chuvochina M, et al. 世界的に豊富なMarine group II archaea (Ca. Poseidoniales ord. nov.) の系統樹と生態学的な解析. ISME J. 2019;13(3):663-75.
論文
キャス
Google Scholar
Zhang CL, Xie W, Martin-Cuadrado A-B, Rodriguez-Valera F. Marine group II archaea, potentially important players in the global ocean carbon cycle.(海洋II群古細菌、地球規模の海洋炭素循環における潜在的重要プレイヤー)。Frontiers in microbiology. 2015;6:1108.
論文
Google Scholar
ハロ-モレノJM、ロドリゲス-バレラF、ロペス-ガルシアP、モレイラD、マーティン-クアドラドA-B. 海洋III族Euryarchaeotaの新たな洞察、暗黒から光へ。ISME J. 2017;11(5):1102-17.
論文
キャス
グーグル・スカラー
Li M, Baker BJ, Anantharaman K, Jain S, Breier JA, Dick GJ.(リ・エム、ベイカー・BJ、アナンタラマンK、ジャインS、ブレイヤーJA、ディックGJ)。Genomic and transcriptomic evidence for scavenging of diverse organic compounds by widespread deep-sea archaea. Nat. Commun. 2015;6:8933.
論文
キャス
Google Scholar
Ding J, Zhang Y, Wang H, Jian H, Leng H, Xiao X. 超低速拡散する南西インド海嶺の深海熱水噴出孔の微生物群集構造. Front. Microbiol. 2017;8(1012).
Thingstad TF, Lignell R. Theoretical models for the control of bacterial growth rate, abundance, diversity and carbon demand.(バクテリアの成長速度、存在量、多様性、炭素需要の制御に関する理論モデル)。Aquat. Microb. Ecol. 1997;13(1):19-27.
論文
Google Scholar
Zhao Y, Temperton B, Thrash JC, Schwalbach MS, Vergin KL, Landry ZC, et al. 海に豊富に存在するSAR11ウイルス。Nature. 2013;494(7437):357–60.
論文
CAS
Google Scholar
フォルトゥナートCS、ラーソンB、バターフィールドDA、フーバーJA. 空間的に異なる、時間的に安定した微生物集団が、熱水噴出孔流体の海底および海底下の生物地球化学循環を媒介する。Environ. Microbiol. 2018;20(2):769-84.
論文
キャス
グーグル スカラー
Huber JA、Cantin HV、Huse SM、Mark Welch DB、Sogin ML、Butterfield DA. マリアナ諸島海山の熱水噴出孔流体におけるイプシロンプロテオバクテリアの分離群集.FEMS Microbiol. Ecol. 2010;73(3):538-49.
CAS
Google Scholar
Campbell BJ, Smith JL, Hanson TE, Klotz MG, Stein LY, Lee CK, et al. Nautilia profundicolaのゲノムに例示される海底熱水環境に対する適応。PLoS Genet. 2009;5(2):e1000362.
論文
Google Scholar
深海噴出孔のε-プロテオバクテリアゲノムから病原体の出現を明らかにした。Proc. Natl. Acad. Sci. 2007;104(29):12146.
論文
CAS
Google Scholar
深海棲息イプシロンプロテオバクテリアファージのゲノム配列から、イプシロンプロテオバクテリアとそのファージの共進化について新たな知見を得た。Extremophiles : life under extreme conditions. 2013;17(3):405-19.
論文
Google Scholar
Díez-Villaseñor C, Rodriguez-Valera F. CRISPR解析により、小型円形一本鎖DNAスマコウィルスは、ヒトではなく古細菌に感染することが示唆されました。Nat. Commun. 2019;10(1):294.
記事
Google Scholar
吉田真由美、高木陽一、永徳真、布浦崇、高井宏樹. メタゲノム解析による(ハド)遠洋性堆積物中のウイルス群集の解析. PLoS One. 2013;8(2):e57271.
論文
CAS
Google Scholar
Martin DP, Biagini P, Lefeuvre P, Golden M, Roumagnac P, Varsani A.真核生物の一本鎖DNAウイルスにおける組換え。真核生物の一本鎖DNAウイルスにおける組換え。Viruses. 2011;3(9):1699-738.
論文
CAS
Google Scholar
Krupovic M, Ravantti JJ, Bamford DH. Geminiviruses: a tale of a plasmid becoming a virus. BMC Evol. Biol.
論文
Google Scholar
原核生物および真核生物の一本鎖DNAウイルスの起源は、細菌および古細菌のプラスミドから複数存在する。Nat. Commun. 2019;10(1):3425.
記事
Google Scholar
Warwick-Dugdale J, Buchholz HH, Allen MJ, Temperton B. Host-hijacking and planktonic piracy: how phages command the microbial high seas. Virol. J. 2019;16(1):15.
論文
Google Scholar
Kieft K, Zhou Z, Anderson RE, Buchan A, Campbell BJ, Hallam SJ, et al. 広範なバクテリオファージにおける無機硫黄補助代謝のエコロジー. Nat. Commun. 2021;12(1):3503.
論文
CAS
Google Scholar
Frank KL, Rogers DR, Olins HC, Vidoudez C, Girguis PR.(フランクKL、ロジャースDR、オリンズHC、ヴィドゥデスC、ギルギスPR)。ミドルバレー熱水噴出孔における微生物による硫酸塩還元の分布と速度の特性化。ISME J. 2013;7(7):1391-401.
論文
CAS
Google Scholar
加藤淳一、西村晃、鈴木崇:チオウリジン生合成に関わる複数の硫黄メディエーターによるtRNAウォブルポジションでの硫黄リレーに関する機構的考察. Mol. Cell. 2006;21(1):97-108.
論文
CAS
Google Scholar
エシェリヒア・コリ(Eschierichia coli)の臨界高温環境下での生存のための分子戦略。PLoS One. 2011;6(6):e20063.
論文
CAS
Google Scholar
超高温下での細胞増殖に必要な2つのtRNAチオール化遺伝子の同定。J. Biol. Chem. 2006;281(20):14296–306.
論文
CAS
Google Scholar
Alvarez-Ordóñez A, Cummins C, Deasy T, Clifford T, Begley M, Hill C. Cronobacter sakazakiiによる酸ストレスマネージメント. Int. J. Food Microbiol. 2014;178:21-8.
論文
Google Scholar
Cao L, Wang J, Sun L, Kong Z, Wu Q, Wang Z. Transcriptional analysis reveals the relativity of acid tolerance and antimicrobial peptide resistance of Salmonella. Microb. Pathog. 2019;136:103701.
論文
キャス
Google Scholar
Gang H, Xiao C, Xiao Y, Yan W, Bai R, Ding R, et al. Shewanella oneidensis MR-1の長期六価クロムストレス下における還元・抵抗機構のプロテオーム解析。エンバイロン. Int. 2019;127:94-102.
論文
キャス
Google Scholar
Liu J, Chen L, Wang J, Qiao J, Zhang W. Proteomic analysis reveals resistance mechanism against biofuel hexane in Synechocystis sp. PCC 6803. Biotechnol. Biofuels. 2012;5(1):68.
論文
CAS
Google Scholar
Shaffer M, Borton MA, McGivern BB, Zayed AA, La Rosa SL, Solden LM, et al. DRAM for distilling microbial metabolism to automate the curation of microbiome function. Nucleic Acids Res.2020;48(16):8883-900。
論文
CAS
Google Scholar
ジェームズMN. 菌類とウイルス由来のペプチダーゼ。Biol. Chem. 2006;387(8):1023-9.
論文
CAS
Google Scholar
Jeudy S, Rigou S, Alempic J-M, Claverie J-M, Abergel C, Legendre M. 巨大ウイルスのDNAメチル化ランドスケープ. Nat. Commun. 2020;11(1):2657.
論文
CAS
Google Scholar
Stepanauskas R, Fergusson EA, Brown J, Poulton NJ, Tupper B, Labonté JM, et al. 個々の未培養微生物細胞およびウイルス粒子のゲノム回収および細胞サイズ統合解析の改善。Nat. Commun. 2017;8(1):84.
論文
Google Scholar
Chen S, Zhou Y, Chen Y. Gu J: fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. バイオインフォマティクス. 2018;34(17):i884-90.
論文
グーグルスカラー
Li D, Liu C-M, Luo R, Sadakane K, Lam T-W. MEGAHIT: an ultra-fast single-node solution for large and complex metagenomics assembly via succinct de Bruijn graph.(MEGAHIT:大規模で複雑なメタゲノミクスアセンブリのための超高速シングルノードソリューション)。Bioinformatics. 2015;31(10):1674-6.
論文
キャス
Google Scholar
Hideki N, Jungho P, Toshihisa T. MetaGene: Prokaryotic gene finding from environmental genome shotgun sequences(メタジーン:環境ゲノムショットガン配列からの原核生物遺伝子の探索). Nuclc Acids Research. 2006;34(19):5623-30.
論文
Google Scholar
緒方博之、後藤茂樹、佐藤和彦、藤渕和人、坊野秀明、金久正明:KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res.1999;27(1):29-34。
論文
CAS
Google Scholar
Huerta-Cepas J, Szklarczyk D, Heller D, Hernández-Plaza A, Forslund SK, Cook H, et al. eggNOG 5.0: a hierarchical, functionally and phylogenetically annotated Orthology resource based on 5090 organisms and 2502 viruses.(5090の生物と2502のウイルスに基づく階層的、機能的、系統学的アノテーションを施したオーソロジーリソース)。Nucleic Acids Res. 2018;47(D1):D309-14.
論文
Google Scholar
Vincent L, Hemalatha GR, Elodie D, Coutinho PM, Bernard H. The carbohydrate-active enzymes database (CAZy) in 2013.をご参照ください。Nuclc Acids Research. 2014;D1:D490.
Google Scholar
Altschul SF, Gish W, Miller W, Myers EW, Lipman DJ. 基本的なローカルアライメント検索ツール。J. Mol. Biol. 1990;215(3):403-10.
論文
CAS
Google Scholar
Kang DD, Li F, Kirton E, Thomas A, Egan R, An H, et al. MetaBAT 2: an adaptive binning algorithm for robust and efficient genome reconstruction from metagenome assemblies.(メタゲノム集合体からのゲノム再構成のための適応的ビニングアルゴリズム)。PeerJ. 2019;7:e7359.
論文
グーグル スカラー
Uritskiy GV, DiRuggiero J, Taylor J. MetaWRAP-a flexible pipeline for genome-resolved metagenomic data analysis(メタゲノム解析のためのフレキシブルなパイプライン)。Microbiome. 2018;6(1):158.
論文
グーグルスカラー
Parks DH, Imelfort M, Skennerton CT, Hugenholtz P, Tyson GW.(パークスDH、イメルフォートM、スケナートンCT、ヒューゲンホルツP、タイソンGW)。CheckM: 分離株、単細胞、メタゲノムから回収した微生物ゲノムの品質を評価する。Genome Res. 2015;25(7):1043-55.
論文
キャス
Google Scholar
Olm MR, Brown CT, Brooks B, Banfield JF. dRep: a tool for fast and accurate genomic comparisons that enables improved genome recovery from metagenomes through de-replication. ISME J. 2017;11(12):2864-8.
掲載記事
キャス
グーグルスカラー
Chaumeil P-A, Mussig AJ, Hugenholtz P, Parks DH.(ショーメイユ・ピー・エー、ムッシグ・アジェイ、ヒューゲンホルツ・ピー、パークスDH. GTDB-Tk: a toolkit to classify genomes with the Genome Taxonomy Database(ゲノム分類データベースでゲノムを分類するためのツールキット)。バイオインフォマティクス. 2019;36(6):1925-7.
グーグル スカラ
Minh BQ, Schmidt HA, Chernomor O, Schrempf D, Woodhams MD, von Haeseler A, et al. IQ-TREE 2: New models and efficient methods for phylogenetic inference in the genomic era.ゲノム時代における新しい系統推論手法。Mol. Biol. Evol. 2020;37(5):1530-4.
論文
CAS
Google Scholar
Hoang DT, Chernomor O, von Haeseler A, Minh BQ, Vinh LS. UFBoot2:超高速ブートストラップ近似の改良。Mol. Biol. Evol. 2017;35(2):518-22.
論文
グーグル スカラー
イヴィツァ・L・ピア、ボーク。インタラクティブ・ツリー・オブ・ライフ(iTOL)v4:最近のアップデートと新しい展開。Nucleic Acids Res.2019年。
iVirusでウイルスゲノムをクラスタリング。[ https://www.protocols.io/view/clustering-viral-genomes-in-ivirus-gwebxbe ]。
Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, Gerken J, Schweer T, Yarza P, et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools.日本語訳:SILVAリボソームRNA遺伝子データベースプロジェクト:データ処理の改善とウェブベースツール。Nucleic Acids Res.
論文
Google Scholar
TBtools: an integrative toolkit developed for interactive analyses of big biological data.(TBtoolsは、大きな生物学的データのインタラクティブな解析のために開発された統合ツールキット). Mol. Plant. 2020;13(8):1194-202.
論文
CAS
Google Scholar
Bland C, Ramsey TL, Sabree F, Lowe M, Brown K, Kyrpides NC, et al. CRISPR Recognition Tool (CRT): a tool for automatic detection of clustered regularly interspaced palindromic repeats.(CRTは、クラスターレギュラーインタースペースパリンドロミックリピートを自動的に検出するツール)。BMC Bioinformatics. 2007;8(1):209.
論文
Google Scholar
Skennerton CT, Imelfort M, Tyson GW. メタゲノム解析によるCRISPRの同定と再構築。Nucleic Acids Res.
論文
CAS
Google Scholar
Camacho C, Coulouris G, Avagyan V, Ma N, Papadopoulos J, Bealer K, et al. BLAST+: アーキテクチャとアプリケーション. BMC Bioinformatics. 2009;10(1):421.
論文
Google Scholar
Emerson JB, Roux S, Brum JR, Bolduc B, Woodcroft BJ, Jang HB, et al. Host-linked soil viral ecology along a permafrost thaw gradient. Nat. Microbiol. 2018;3(8):870-80.
論文
キャス
グーグル スカラー
Laslett D, Canback B. ARAGORN, a program to detect tRNA genes and tmRNA genes in nucleotide sequences.「塩基配列からtRNA遺伝子とtmRNA遺伝子を検出するプログラム」。Nucleic Acids Res. 2004;32(1):11-6.
論文
CAS
Google Scholar
メタゲノム解析による海洋性バクテロイデスのウイルス-宿主間相互作用のインシリコ予測. Front. Microbiol. 2020;11(738).
WIsH: Who is the host? メタゲノムファージコンティグから原核生物の宿主を予測する。Bioinformatics. 2017;33(19):3113-4.
掲載記事
キャス
グーグル スカラー
Buchfink B、Xie C、Huson DH. DIAMONDを用いた高速かつ高感度なタンパク質アライメント。Nat. Methods. 2015;12(1):59-60.
論文
キャス
Google Scholar
von Meijenfeldt FAB, Arkhipova K, Cambuy DD, Coutinho FH, Dutilh BE.(フォン・メイエンフェルトFAB、アルキポワK、カンブイDD、コウチーニョFH、デュティルBE)。CATとBATを用いた未知の微生物配列とビンのロバストな分類法。Genome Biol. 2019;20(1):217.
論文
Google Scholar
ハイアットD、チェンG-L、ロカシオPF、ランドML、ラリマーFW、ハウザーLJ. Prodigal: Prokaryotic gene recognition and translation initiation site identification.原核生物の遺伝子認識と翻訳開始部位の同定。BMC Bioinformatics. 2010;11(1):119.
論文
Google Scholar
このような場合、「逐次処理」ではなく、「複数配列のアライメント」を行う必要があります。Nucleic Acids Res.
カペラ-グティエレスS、シラ-マルティネスJM. Gabaldón T: trimAl: a tool for automated alignment trimming in large-scale phylogenetic analyses(大規模系統解析における自動アラインメントトリミングツール)。バイオインフォマティクス. 2009;25(15):1972-3.
論文
Google Scholar
Kalyaanamoorthy S, Minh BQ, Wong TKF, Haeseler AV, Jermiin LS. モデルファインダー:正確な系統推定を行うための高速なモデル選択。Nat. Methods. 2017;14(6).
Cantalapiedra CP, Hernández-Plaza A, Letunic I, Bork P, Huerta-Cepas J. eggNOG-mapper v2: Function annotation, Orthology assignments, and domain prediction at the metagenomic scale: bioRxiv; 2021.に掲載されています。
Google Scholar
ラングミードB、サルツバーグSL. Bowtie 2を用いた高速ギャップリード・アライメント。Nat. Methods. 2012;9(4):357-9.
論文
CAS
Google Scholar
参考文献のダウンロード
謝辞
DY 38IのR/V Xiang-yang-hong 9チームの皆様に感謝します。また、原稿を改善するために有益な助言とコメントをいただいたRui Zhang教授とMin Jin氏に感謝する。
資金提供
本研究は、中国国家重点研究開発計画(No.2018YFC0310705、No.2018YFC0310701)、国立海洋科学技術試験所海洋生物学・生物工学研究所(青島)の助成金(No. OF2019NO05)、MNR第三海洋研究所科学研究基金(No.2018022)、中国自然科学基金(No.42006088)、中国海洋鉱物資源研究開発協会(COMRA)プログラム(No.DY135-B2-01)。
著者情報
著者および所属
中国天然資源部第三海洋研究所海洋遺伝資源重点実験室(厦門市
Ruolin Cheng、Xiaofeng Li、Lijing Jiang、Linfeng GongおよびZongze Shao
海洋遺伝資源国家重点実験繁殖基地、海洋遺伝資源福建重点実験室、厦門、361005、中国
Ruolin Cheng
農産物の品質と安全性に対する生物的・化学的脅威の管理に関する国家重点実験室、農業省・浙江省植物保護生物技術重点実験室、寧波大学植物ウイルス研究所、寧波、315211、中国
李暁峰
Univ Brest, CNRS, IFREMER, IRP 1211 MicrobSea, Laboratoire de Microbiologie des Environnements Extrêmes LM2E, IUEM, Rue Dumont d'Urville, F-29280, Plouzané, France
クレア・ゲスラン
中仏深海微生物学研究所(MICROBSEA-LIA) フランス、プルザネ
Claire Geslin・Zongze Shao
南方海洋科学工学広東研究所(珠海)、珠海、519000、中国
Zongze Shao
寄稿
構想、RCとZS;方法論、RCとXL;調査、LJ;データキュレーション、XL、LJ、LG;執筆-原案作成、RC;執筆-レビューと編集、CGとZS;監督、ZS;資金獲得、ZS、RC。最終原稿は著者が読み、承認した。
共著者
Zongze Shaoにご連絡ください。
倫理に関する宣言
倫理的承認と参加への同意
該当なし
論文発表の同意
該当なし
利害関係
著者らは、競合する利害関係を有しないことを宣言する。
追加情報
出版社からのコメント
Springer Natureは、出版された地図や機関所属の管轄権主張に関して中立的な立場をとっています。
補足情報
追加ファイル1: 補足表1.
本研究で解析に使用したメタゲノム・データセット。
追加ファイル2: 補足図1.
深海熱水噴出孔の微生物群集.(A) 34の熱水噴出孔サンプルにおける16S miTagの相対的存在量。メタゲノム中で最も豊富な上位30フィラ(Proteobacteriaはクラスレベル)を示す。(B) 34の熱水噴出孔メタゲノムから回収した高品質なメタゲノム集合ゲノム(MAG)の系統樹。細菌および古細菌のMAGの最尤系統樹は、それぞれ細菌120個、古細菌122個のシングルコピー・マーカー遺伝子から門レベル(Proteobacteriaはクラスレベル)で推定された。ML樹のノードのサポートは1000回の超高速ブートストラップ複製で評価し、ブートストラップスコア70%以上には点印が付されている。ウイルスに関連するMAGの数およびクレードに回収されたMAGの総数を括弧内に示す。
追加ファイル3:補足表2.
熱水噴出孔メタゲノムから回収されたvOTUの特徴。vOTU の分類学的所属は、CAT v5.0.3 の最終共通祖先アルゴリズムを用いて推論した。また、ウイルスゲノムの完全性とウイルスライフサイクルは、CheckVパイプラインを使用して決定した。
追加ファイル4:補足図2.
熱水噴出孔のボツリヌス菌のゲノム品質と分類学的構成。(A) CheckVで評価されたゲノム品質カテゴリの割合。(B) vOTUのファミリーレベルでの分類。
追加ファイル5:補足図3.
全熱水噴出孔のボツリヌス菌の分布パターン。各サンプル(x軸)におけるvOTUの相対的存在量(y軸)は、100万マップリードあたりのキロベース・リード(RPKM値)として算出し、log2スケールで正規化した。vOTUとサンプルは、階層的にクラスタリングした。
追加ファイル6:補足表3.
vOTUの予測されるウイルス-ホスト接続。各vOTUの信頼度が最も高いホストがハイライトされている。
追加ファイル7: 補足図4.
深海熱水噴出孔におけるウイルスとその予測宿主の分布パターン。vOTU(左上の三角形)とその予測宿主(右下の三角形)の相対的存在量は宿主分類ごとにグループ化され、log2スケールで正規化された。
追加ファイル8:補足表4.
推定補助代謝遺伝子のアノテーション。
権利と許可
この記事は、原著者と出典に適切なクレジットを与え、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスへのリンクを提供し、変更を加えたかどうかを示す限り、あらゆる媒体や形式での使用、共有、適応、配布、複製を許可するクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際ライセンスの下に提供されています。この記事に掲載されている画像やその他の第三者の素材は、素材へのクレジット表示で別段の指示がない限り、記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれます。もし素材が記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれておらず、あなたの意図する利用が法的規制によって許可されていない場合、あるいは許可された利用を超える場合には、著作権者から直接許諾を得る必要があります。このライセンスのコピーを見るには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。クリエイティブ・コモンズ・パブリック・ドメインの献呈放棄(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)は、データへのクレジットラインに特に記載がない限り、この記事で利用可能になったデータに適用されます。
転載と許可
この記事について
CrossMarkで通貨と真偽を確認する
この記事の引用
Cheng, R., Li, X., Jiang, L. et al. 深海熱水噴出孔におけるウイルスの多様性と宿主との相互作用. Microbiome 10, 235 (2022). https://doi.org/10.1186/s40168-022-01441-6
引用文献をダウンロード
受領日
2022年2月16日
受理済
2022年11月30日
公開
2022年12月24日
DOI
https://doi.org/10.1186/s40168-022-01441-6
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?