Métagénomique et apprentissage automatique - Shanghai EPS Machine Co., Ltd

ISME Communications volume 3, Numéro d'article : 14 (2023) Citer cet article

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Le développement de cultivars de riz à faible teneur en cadmium (Cd) est apparu comme une voie prometteuse pour la sécurité alimentaire dans les terres agricoles contaminées par le Cd. Il a été démontré que les microbiomes du riz associés aux racines améliorent la croissance du riz et atténuent le stress lié au cadmium. Cependant, les mécanismes de résistance au cadmium spécifiques aux taxons microbiens qui sous-tendent les différentes caractéristiques d’accumulation de cadmium entre les différents cultivars de riz restent largement inconnus. Cette étude a comparé le cultivar XS14 à faible teneur en Cd et le cultivar de riz hybride YY17 pour l'accumulation de Cd avec cinq amendements du sol. Les résultats ont montré que XS14 était caractérisé par des structures communautaires plus variables et des réseaux de cooccurrence stables dans le continuum sol-racine par rapport à YY17. Les processus stochastiques plus forts dans l'assemblage de la communauté rhizosphérique XS14 (~ 25 %) par rapport à ceux de YY17 (~ 12 %) suggèrent que XS14 pourrait avoir une plus grande résistance aux changements des propriétés du sol. Les réseaux de cooccurrence microbienne et les modèles d’apprentissage automatique ont identifié conjointement le microbiote indicateur clé, tel que les Desulfobactéries dans XS14 et les Nitrospiraceae dans YY17. Parallèlement, des gènes impliqués dans le cycle du soufre et dans le cycle de l’azote ont été observés respectivement dans le microbiome associé aux racines de ces deux cultivars. Les microbiomes de la rhizosphère et de la racine de XS14 ont montré une plus grande diversité de fonctionnement, avec un enrichissement significatif en gènes fonctionnels liés au transport et au métabolisme des acides aminés et des glucides, ainsi qu'au cycle du soufre. Nos résultats ont révélé des différences et des similitudes dans les communautés microbiennes associées à deux cultivars de riz, ainsi que des biomarqueurs bactériens prédictifs de la capacité d'accumulation de Cd. Ainsi, nous fournissons de nouvelles informations sur les stratégies de recrutement spécifiques à un taxon de deux cultivars de riz soumis au stress du Cd et soulignons l'utilité des biomarqueurs pour offrir des indices permettant d'améliorer la résilience des cultures aux stress du Cd à l'avenir.

Comprendre les caractéristiques du microbiome associé aux racines est une priorité de recherche émergente ; ces informations sont essentielles pour nous permettre de comprendre le rôle profond des microbiomes dans la promotion de la croissance et de la tolérance des cultures sous stress environnemental [1,2,3]. Les compositions et fonctions de la communauté microbienne associée aux racines des plantes sont largement différenciées par les microhabitats et les phénotypes des racines [4,5,6]. Des études récentes ont rapporté un recrutement spécifique à une niche et un enrichissement microbien spécifique à une fonction déclenché par les réponses des microbiomes des racines des plantes à une perturbation environnementale [7,8,9]. De plus, les cultures hôtes ont des effets de sélection sur les microbiomes dans les niches associées aux racines, ce qui pourrait induire une structure communautaire restructurée et une transformation des profils fonctionnels (10, 11). Malgré la reconnaissance croissante du fait que la structure et le fonctionnement de la communauté du microbiome associé aux racines peuvent affecter la croissance des cultures sous des stress abiotiques, exploiter les connaissances du microbiome spécifique au cultivar pour améliorer la résilience des cultures au stress reste un défi. Par conséquent, révéler les variations distinctes des compositions et des fonctions des microbes dans les niches associées aux racines avec différentes espèces de cultures ou différents cultivars au sein d’une espèce est d’une grande importance pour utiliser les microbiomes des cultures afin d’améliorer les performances.

Avec la demande croissante de terres agricoles [12, 13], la contamination des terres agricoles par le cadmium (Cd) et son accumulation dans les cultures deviennent un grave problème environnemental mondial [14]. Le riz est l’un des aliments de base les plus importants pour l’être humain. En raison de la grande mobilité du cadmium de la racine à la pousse dans le riz, la consommation de produits à base de riz contaminés par le cadmium constitue une menace sérieuse pour la santé publique [15]. Afin de diminuer l’accumulation de Cd dans les grains de riz, outre l’application d’amendements au sol pour une immobilisation chimique in situ, d’autres mesures ont été largement utilisées, comme la culture de variétés de riz à faible accumulation de Cd [16]. L'amélioration de la résistance microbienne associée aux racines au stress cadmium pourrait également réduire l'accumulation de cadmium dans les grains de riz, c'est-à-dire que les communautés microbiennes pourraient exprimer des fonctions sous des niveaux élevés de cadmium, telles que la formation de biofilms, la production de substances polymères extracellulaires (EPS) et les gènes de résistance aux métaux lourds. développement de voies [17]. Différentes variétés de riz ont des capacités différentes d'absorption et d'accumulation de Cd [18, 19]. Cao et coll. [20] ont révélé que le riz hybride pouvait accumuler une concentration de Cd plus élevée dans les grains que le riz conventionnel, et des résultats similaires ont également été observés dans deux principaux types de riz cultivé en Asie, le riz indica et le riz japonica [14]. Cependant, ces études se sont concentrées sur les variations des accumulations de Cd de différents cultivars de riz. Des résultats contrastés pourraient être dus à divers facteurs biotiques et abiotiques, tels que les amendements du sol et la gestion des engrais. Récemment, l'importance des microbiomes associés aux racines de différents cultivars de riz dans le cycle des nutriments et la dégradation des polluants organiques du sol a été largement étudiée [21, 22]. Cependant, il existe encore un manque d'informations sur la diversité des communautés microbiennes associées aux racines et sur la diversité des communautés. fonctions de différents cultivars de riz qui présentent des caractéristiques contrastées d’accumulation de Cd.

0.01%) that were shown in different colors. The node size is proportional to the degree of taxa. b Network topological parameters for four root-associated niches bacterial networks. c Robustness of bacterial networks in bulk soil, rhizosphere, rhizoplane, and endosphere of XS14 and YY17./p>50% completeness and <10% contamination) and 19 MAGs that were estimated to be high-quality genome (>90 completeness and <10% contamination) [8]. Then, only 25 MAGs with the completeness >80% and contamination <10% were selected for further analysis [33]. The abundances of the MAGs across the samples were estimated using MetaWRAP (v1.3.2) [78] with the quant_bins module. Taxonomy of the MAGs was assigned using GTDB-TK (V1.7.0) [82]. ORFs were predicted using Prodigal (v2.6.3) [69] and functional annotation was performed by KofamKOALA [83] against the KEGG database./p>1 or < −1 were regarded as significantly “enriched” or “depleted”, respectively [86]./p> 2), (2) variable selection (βNTI < −2), (3) dispersal limitation (|βNTI | <2 and RCbray > 0.95), (4) homogenizing dispersal (|βNTI | <2 and RCbray < −0.95), and (5) undominated (|βNTI | <2 and |RCbray | < 0.95) [87]./p>0.01% [16]. Only the robust (r > 0.7 or r < −0.7) and statistically significant (FDR adjust P < 0.05) [89] correlations were kept. Topological characteristics were calculated using igraph package [90]. Random networks with the same edges and nodes were generated, and topological properties of random networks are calculated based on Erdős–Rényi model [91]. Natural connectivity was calculated to reveal the robustness of networks according to the previous study [92]. Briefly, nodes were sorted by betweenness and then we sequentially removed until 80% of the nodes were removed, and then evaluate the robustness of the network after deleting nodes [93]. We also calculated the within-module connectivity (Zi) and among-module connectivity (Pi) according to the method previously described [94]. Module hubs (Zi > 2.5, Pi ≤ 0.62) are highly connected nodes within modules, which were expected to mediate interactions between species within modules [58]. Therefore, in this study, module hubs are regarded as key nodes. All statistical analysis and graph plotting were produced in R program./p>