【LorMe周刊】合成菌群在植物微生物组研究中的机遇
作者：李婧璇，南京农业大学博士在读，主要研究营养资源对根际有益菌群抑病力的影响。
周刊主要展示LorMe团队成员优秀周报，每周定期为您奉上学术盛宴！本期周刊为您介绍一种利用合成菌群研究植物微生物群落的方法。原文于2017年发表在Cell Host& Microbe。
导读
植物微生物组的研究中强调了土著微生物群落对宿主表型如生长和健康状况的重要性，旨在了解微生物个体和群落的功能，并探究宿主 - 微生物和微生物 - 微生物之间互作塑造和维持微生物群落的分子机制。本综述中讨论了一种简化方法，即利用试验上可控的合成菌群，在限菌系统中进行靶向操作，研究植物微生物群落，简化原位研究的复杂性。
自然微生物群落并不是随机组装的，而是年复一年地以相似的模式建立起来的。因此，必然存在决定各种群落结构的规则。微生物群落能够影响宿主植物的表型，而了解宿主相关微生物群落结构和功能尤其重要，但微生物群落组装、动态过程和恢复性或抗性所涉及的生物学机制，以及微生物群落与植物表型之间的因果关系尚不明确。为了解决这些问题，需要可控的试验条件，通过适当控制和靶向操作，降低宿主基因型、微生物组基因型和环境因子(GH×GM×E)的复杂性（图1）。对此，理想的方法是选取两个或多个确定的微生物以深入的方法构成合成菌群（图2）。在此方法中，重点在于确定微生物之间互作的模式，研究产生这些互作模式所需的条件并用于解释更复杂的群落的结构(Grosskopf and Soyer 2014)。
图1 植物微生物组的层次和分析。顶层代表有机层面（metaorganism），代表与植物有关的植物、细菌和其他微生物。中间层代表宏基因组（metagenome），包括遗传信息的全部，即植物和所有微生物的基因组。下层代表生物体（植物和微生物）的分子水平，由宏转录组（metatranscriptome）、宏蛋白组（metaproteome）和宏代谢组（metametabolome）构建组成。
图2 合成菌群的概念。从植物中收集保存菌株，基于感兴趣的问题，通过以自下而上方式进行菌株组合来设计合成菌群，并随后接种于在可控条件下生长的特定基因型的植物，最后分析结果数据。建模有助于数据解释并设计后续验证试验。合成菌群能够加深对微生物群落功能的理解，指导生物制剂在农业中进一步应用。
图3 低复杂性和高复杂性群落的优缺点。合成菌群旨在通过改变特定的组分和/或功能来建立因果关系。合成菌群可以模拟自然群落，其中多样性较高的群落降低了微生物组基因型（GM）缺失关键物种和功能的风险，更能代表自然群落。但不论多样性如何，在合成群落试验中都实现了结果的重现，特别是在多样性较低的群落中重现性极高，有助于建立表型 - 基因型关系的分子基础以及因果关系。
合成菌群需要依据试验目的进行严格的设计，可以基于系统发育或者生理功能等方法选择菌株（图4）。此外，还需要考虑合成菌群是否能够促进植物生长、帮助植物获得营养并抵御病原菌侵染等。研究时可以定量评估群落组成和丰度、整个基因组谱、转录或蛋白质组水平的基因表达谱，检测原位代谢产物，获取不种尺度的空间信息。
图4 构成合成菌群的策略。基于系统发育、分类、相互作用网络或特定功能选择菌株（或突变株），通过控制试验条件研究植物基因型或环境因素的影响，应用各种数据如相对和绝对的群落变化或植物表型进行分析。
深入了解微生物群落需要在多个层面进行分析，包括群落的相对和绝对丰度、空间分布等。建立基于群落结构预测群落功能和宿主表型的数学模型是微生物生态学的关键挑战。本实验室胡洁博士等在自然土壤中引入了不同多样性的假单胞菌合成菌群，发现多样性高的假单胞菌群落通过加剧资源竞争和干扰性竞争来抑制病原青枯菌入侵(Hu et al. 2016)。
图5 假单胞菌群落丰富度和病原菌数量（A）及发病率（B）的结构方程模型。(Hu et al. 2016)
文章：Establishing Causality: Opportunities of Synthetic Communities for Plant Microbiome Research
作者：Julia A. Vorholt 等
杂志：Cell Host & Microbe（2017）