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High proportions of bacteria are culturable across major biomes
The ISME Journal [IF:9.504]
DOI: https://doi.org/10.1038/s41396-019-0410-3
第一作者:Adam C. Martiny1,2
通讯作者:Adam C. Martiny(amartiny@uci.edu)1,2
主要单位:
1美国加州大学欧文分校地球系统科学系(Department of Earth System Science, University of California,
Irvine, CA 92697, USA)
2美国加州大学欧文分校生态与进化生物学系(Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of
California, Irvine, CA 92697, USA)
关键字:1%可培养、细胞、类群、亲缘关系
点评:作者围绕自己的中心论点“1%的范式不再正确”通过详细的数据分析进行有理有据的论述,作者对一直以来含糊不清的概念“1%可培养范式”进行了深层次的剖析,从三个层面阐述了对这一观点可能的解释,比较其区别并运用来自6个主要生物类群40个群落的数据用事实说话,论证有力,推翻‘1%细胞版本’(H1)与‘类群的1%版本’(H2),并轻而易举的顺便推翻(H3)版本,最终提出自己的观点即应该更新“1%的可培养性范式”,用现有技术培养的来自各种环境的细胞(H1)或类群(H2)远远超过1%。
只有1%的微生物是可培养的,这一范式对我们理解微生物生态学产生了深远的影响,并且仍然是大多使用分子工具来描述微生物群落的主要动机。然而,这一点经常被模糊地表达,表明一些科学家对该范式有不同的见解。此外,在培养技术方面的实质性进展表明这种范式可能不再正确。为了量化六个主要生物群落中细菌的可培养性,我发现,已知可培养亲缘细菌的16S rRNA相似性中值为97.3±2.3% (s.d.)。此外,52.0±24%的序列和34.9±23%的类群(定义为>97%相似性)有一个密切相关的可培养的亲缘关系。因此,许多环境中的的细胞和类群可以用已知的技术进行培养,这表明1%的范式不再正确。
一直以来,微生物的多样性和生理机能是通过培养技术来评估的,但是16S rRNA测序显示了高度未被认知的多样性,导致目前只有1%的微生物是可培养的这种模式。这一范式对微生物学领域产生了深远的影响,并一直被作为利用与开发新分子技术来表征微生物群落特征的动力。
在文献中,对“1%可培养范式”似乎有三种的解释。第一种解释(H1)指一个群落中1%的细胞可以培养。这一解释表明,即使使用所有现有的方法,也只能从样本中培养出1%的细菌细胞。第二种解释(H2)是指一个群落中只有1%的类群可被培养——同样使用所有可用的方法。在这里,一个类群被定义为一组密切相关的有机体(例如,使用序列相似性准则)。第一种解释和第二种解释的区别在于,第二种解释对丰富的和罕见的类群给予同等的重视。第三种解释(H3)更具操作性,指的是假设在标准琼脂培养基上,一个群落中有1%的细胞生长。第三个版本是基于以下观察:与直接染色技术相比,平板计数严重低估了细菌的丰度和多样性。
“1%可培养范式”的起源相当模糊。许多论文参考Torsvik和Øvreas或Amann和同事的论述。然而,前者并没有提供参考或分析来支持该范式。Amann和他的同事提供了一个表格来比较琼脂平板与直接计数,所以H3可能是最初的解释。与此相反,谷歌学术搜索显示,目前使用的“1%的可培养范式”似乎更多是指H1或H2的解释,尽管这一点经常被含糊地表达出来且很难归类。几十年来,人们共同努力在不同的环境中培养出了大量的微生物,且在方法上也有了很多改进。一直以来,在大多数生物群落中,丰富的谱系所占比例很低,但我推测,最近培养方法的创新和人们不断地努力导致了今天更高的可培养细菌的比例。因此,我预计用现有技术培养的来自各种环境的细胞(H1)或类群(H2)远远超过1%。
在这里,我们对来自6个主要生物类群40个群落的已知可培养亲缘微生物的比例进行了量化(人类相关,海水,海洋沉积物,淡水,土壤,空气)。因为这些序列较长,分析仅限于桑格测序,而且由于可以跑重叠序列,出错率通常较低。从每个样本中随机提取100个序列,针对基于RDP分类出的已知可培养微生物使用‘SeqMatch’进行比较。
为了测试1%细胞版本的范式(H1),我们将直接扩增的16S rRNA序列与已知分离物进行相似性比较。扩增子序列和分离物在所有生物群落中的相似度中值为97.3±2.3% (s.d.),但在不同的生物群落类型中存在显著差异(1-way ANOVA, p < 0.0001, Fig. 1a)。在与人类相关的群落中,分离物的相似度中值为>99%,而在海洋沉积物中相似度仅为~93%(Fig.1a)。如果我们一开始就将“亲缘关系密切”定义为至少97%的16S rRNA相似的序列,那么平均52.0±24%的序列与已知分离株具有密切的关系,但这一比例在整个生物群落中存在显著差异(1-way ANOVA, p < 0.0001, Fig.1c)。直接检索到的序列与已知分离株之间高的中值相似性,以及具有密切相关可培养亲属的高比例的序列表明,目前对“1%可培养性范式”H1解释的支持有限。
16S rRNA sequence similarity between community members and known isolates
a. 扩增子序列和已知分离株的中值相似度作为“1%可培养性范例”的测试,H1。
b. 代表性的扩增子序列与已知分离株的中值相似度作为H2的测试。误差棒代表标准误差。
c.在整个生物群落中,具有亲缘关系的序列所占比例的箱形图。
整个生物群落中分布的在培养中有亲缘关系的类群比例。一个分类单元(可培养且具有密切的亲缘关系)在这里被定义为具有>97%相似性的16S rRNA序列,并使用MOTHUR通过opticlust算法进行binned。对于箱形图,灰色线是中值,箱形图下上边框是25-75百分位,误差棒是观察值的2.5-97.5百分位。
通过比较每个分类单元(使用MOTHUR按97% 16S rRNA相似性分组)的一个代表与已知分离株之间的相似性来测试‘类群的1%’(H2)的解释。在这里,类群与已知分离株的相似度中值为95.4±2.9%,但在不同生物群落间也存在显著差异(one-way ANOVA, p < 0.0001, Fig.1b)。来自人类相关群落的分类群与已知的分离群相似度最高,而来自沉积物的类群与已知的分离群相似度最低。值得注意的是,与人工培养的类群相比,序列的比例并不总是遵循相同的趋势。对于海洋群落来说,超过50%的序列,但只有35%的分类群有已知的培养亲缘关系,而在其他生物群落中几乎看不出有什么不同——这可能是为了分离出丰富的海洋谱系而协同努力的结果。在整个生物群落中,平均34.9%的类群至少有97%与已知的分离株相关,而在不同生物群落中,这一比例存在显著差异(one-way ANOVA, p < 0.0001, Fig. 1d)。生物群落中可培养代表的差异部分是由alpha多样性剖面驱动的,即更多样化的群落(如沉积物)包含更低比例的可培养代表。然而,在培养中所代表的序列(H1)和分类群(H2)的比例远远高于1%,这表明对“1%的可培养范式”的版本1或版本2的支持是有限的。
我接下来想要测试的是,已知亲缘关系的微生物的比例是否受到序列库大小的影响。事实上,与可培养亲属关系密切的类群所观察到的比例(而不是序列)取决于序列库样本的大小。因此,“稀有生物圈”的包含范围只影响H2而不影响H1,并且>100万个短序列的样本库可能会产生较低比例的培养类群。
已知亲缘关系的序列或分类群的比例预计将随着决定某样东西是相同还是不同的序列相似性阈值的定义而变化。97%序列相似性阈值是微生物生态学中常用的阈值,但是,在样本中一个更严格的阈值会产生更低的可培养近缘类群的比例,反之亦然(Fig. 2)。重要的是要认识到16S rRNA相似性与基因组相似性是非线性相关的。因此,这一发现对于理解微生物的可培养性是复杂的,因为紧密相关的微生物有一些共同性但也有一些特异性。但是,更严格的阈值对在成熟的(和可培养的)群体中分离株的培养,测序和报告工作很敏感,因为这将导致更好的子分支代表。综上所述,多样性单位的定义对于我们如何解释这一范式是很重要的。
Similarity between community members and known isolates as
a function sequence threshold to define‘closely-related’
a. 在“亲缘关系密切”的定义中,与可培养亲缘关系相关的序列的比例(H1)。
b. 具有“亲缘关系”定义的可培养近缘类群的比例(H2)。
对于箱线图,灰色线是中位数,箱形图下上边框是25-75百分位,误差棒是观察值的2.5-97.5百分位(n = 40)。在这里,分类群和亲缘关系很近的类群都是使用一系列序列相似性来定义的。
接受或拒绝“1%可培养性”的细菌模式取决于如何解释该模式,如何定义多样性单元,以及感兴趣的生物群落等关键细节。该范式的三个版本显示了不同程度的支持。最开始的-细胞的1%-这一最常见的版本被明确地拒绝了,因为细胞间中位数的相似性,以及现存的培养物在整个生物群落中超过97%。对第二种-类群的1%-版本的接受或拒绝则更加模糊。生物群落中34%的类群(以97%的序列相似性定义)在培养上有密切的亲缘关系,但在不同的样品中比例差异很大。类群间可培养代表的程度也对库的大小和相关的不太常见成员的出现很敏感。第三种解释没有被详细分析,因为很少有人会质疑在标准琼脂平板上的培养严重低估了微生物的多样性和丰富度(有几个明显的例外)。可培养代表的变异性部分与样本的多样性和丢失稀有成员的可能性有关,但整体培养的努力和对营养需求的认知也可能发挥作用。曾经有一段时间,所有的解释都采用了“1%的可培养范式”,而许多(或大多数世系)不在培养中。然而,当使用传统分类学定义时,在培养特别丰富的样本方面所做的大量努力已使观察到的比例远远高于1%。因此,现在是时候更新“1%的可培养性范式”,并认识到在不同的生物群落中即使不是最丰富的血统,也有许多已经在培养中了。
Adam C. Martiny. High proportions of bacteria are culturable across major biomes.The ISME Journal (2019) 13:2125–2128
doi:10.1038/s41396-019-0410-3
High proportions of bacteria and archaea across most biomes remain uncultured
The ISME Journal [IF:9.504]
DOI: https://doi.org/10.1038/s41396-019-0484-y
第一作者:Andrew D. Steen1,2
通讯作者:Andrew D. Steen(asteen1@utk.edu)1,2
合作作者: Alexander Crits-Christoph,Paul Carini,Kristen M. DeAngelis,Noah Fierer,Karen G. Lloyd,J. Cameron Thrash
主要单位:
1美国田纳西大学微生物学系(Department of Microbiology, University of Tennessee,Knoxville, TN 37996, USA)
2美国田纳西州诺克斯维尔大学地球与行星科学系(Department of Earth and Planetary Sciences, University of
Tennessee, Knoxville, TN 37996, USA)
关键字:1%可培养、宏基因组、Meta分析、数据库
点评:作者通过分析Martiny的数据开启回怼模式,首先使出杀手锏,指出他的结论是基于技术性的错误以及于一个概念上的错误,即尤其是序列相似性的计算没有考虑到序列间隔,以及对16S rRNA基因扩增子的依赖,而这些扩增子被认为偏向于可培养的生物体;以及序列相似性不能用来推断“可培养性”,因为人们不能从16S rRNA基因序列推断生理机能。可谓是唇枪舌剑,火药味十足,作者经过结合最近其他更可靠的研究,首先指出扩增16S rRNA基因的PCR引物具有偏向性,其次指出核糖体数据库项目(RDP)提供的SeqMatch工具的不完善性,并通过使用自己的分析方法重新分析Martiny的数据来证明数据库和分析选择如何影响结果,并一一论述自己与Martiny在其他方面的分歧点与共同点,可谓是针锋相对,刀光剑影,着实精彩,最终提出自己的观点:大多数细菌和古细菌类群仍未被培养。
Martiny在最近的一篇论文中指出,在多样性的地球环境中,“高比例”的细菌可被培养。在这里,我们重新分析了论文中的一部分数据,并认为结论是基于几个技术性错误,尤其是序列相似性的计算没有考虑到序列间隔,以及对16S rRNA基因扩增子的依赖,而这些扩增子被认为偏向于可培养的生物体。我们进一步论证,这篇论文也是基于一个概念上的错误:也就是说,序列相似性不能用来推断“可培养性”,因为人们不能从16S rRNA基因序列推断生理机能。结合最近其他更可靠的研究,这些证据支持这样的结论:大多数细菌和古细菌类群仍未被培养。
地球上有多少细菌和古菌细胞已经被培养?这个简单的问题有一个复杂的答案。在1932年,Razumov发现基于培养的细胞计数产生的细胞丰度估计数远远小于显微镜计数。最近,人们发现许多微生物分类群与实验室菌株的亲缘关系非常遥远,它们属于全新的科、目,甚至是没有可培养代表的门。大多数细菌在门水平缺乏可培养的代表。鉴于微生物生理学具有这一自然发生的属性即仅从序列数据很难推断出它,因此,量化培养标本中所代表的地球上细胞的比例仍然是一项重要并且是必要的分析和概念上的挑战。
在最近的一次简短交流中,Martiny对这个问题的回答被总结为:“在主要的生物群落中大部分细菌可以被培养”,他的最后一句话是:“……在不同的生物群落中,即使不是最丰富的谱系,也有许多已经在培养中了”。在此,我们认为这些结论是基于不充分的和固有偏见的数据和分析,以及错误的逻辑,即如果一个有机体,其16S rRNA基因序列是>97%相似于实验室中培养的,则它是可培养的。下面,我们强调现有的证据,大多数环境中的大多数细胞与已培养的有机体只有远亲关系。
首先,Martiny依靠全长的pcr扩增的16S rRNA基因序列来评估环境中微生物分类群的丰富程度。通常用于扩增16S rRNA基因的PCR引物偏向于某些确定的类群,完全忽略了新发现的谱系,其中一些可以从宏基因组中鉴别出来。因为环境DNA的鸟枪测序不依赖于测序前特异性序列的PCR扩增,所以它不像基于扩增的方法那样有偏倚。因此,预期宏基因组包含16S rRNA基因序列的比例更接近其在环境DNA中的绝对丰度。最近的一项Meta分析比较了从扩增子或宏基因组数据库中检索到的16S rRNA基因序列,结果表明,针对16S rRNA基因的常用引物在大多数公开可用的数据库中产生了相当丰富的可培养生物。虽然引物分析和宏基因组分析之间的差异大小取决于PCR引物的选择和所涉及的环境,但基于PCR的可培养性评估相对于以宏基因组为基础的研究,在很大程度上且一贯地过高代表了培养生物的比例。为了估计这种影响的程度,我们使用Lloyd等人最初报道的数据,在14种广泛的环境类型中的每一种中,将通过PCR扩增获得的16S rRNA基因序列的丰度与从宏基因组文库中获得的丰度进行了比较。根据IMG/M的报道,测定宏基因组文库中的序列丰度为每个序列的读长招募的中位数,该中位数表示从每个样本中提取的DNA中每个16S rRNA基因序列的丰度。我们注意到,pcr扩增数据和宏基因组数据来自不同的研究,因此它们代表了环境中的趋势,而不是对来自相同样本的结果进行面对面的比较。
其次,Martiny使用了由核糖体数据库项目(RDP)提供的SeqMatch工具确定环境中16S rRNA基因序列和分离物之间的序列相似性。SeqMatch报告一个“相似度评分”,它不包括内部的间隔对齐位置,只报告对齐的碱基之间的差异。这个分数的计算方法不同于全长序列之间的普遍的身份分数,后者包括BLAST、USEARCH、CD-HIT、UPARSE和mothur等程序的默认分数,这些程序将内部序列插入和删除算作生物学上的有效差异。因为16S rRNA基因的长度可以有相当大的差异,所以间隙是进化距离的重要标志。SeqMatch工具还报告了RDP比对中最佳命中的序列标识,RDP比对并不比对16S rRNA基因中的高变区,但这些区域最有可能包含物种间的替换。此外,由SeqMatch鉴定的1-2%的序列作为Martiny分析中与环境序列最接近的分离物被错误地识别为分离物,并可追溯到未知的环境序列。这些数据库错误可能会导致高估培养序列的丰度。最后,每个样本只能分析100个序列,这也可能大大低估了从给定的样本中识别的类群的数量。
为了证明数据库和分析选择如何影响结果,我们重新分析了Martiny分析的来自Jangid等人的和Santelli等人中的所有序列,以及由Karst等人获得的48,000个有代表性的OTU序列(Fig.1)。Karst等人的数据集是使用基于物理浓度、大小选择以及小亚基rRNA分子的短读长和长读长测序的新方法生成的,这种方法不存在引物偏倚。我们使用mothur包中的alignseqs命令向SILVA数据库(47917个序列)中报告的分离株和类型菌株报告序列标识(把内部的而不是外部的序列间隔算作生物学差异)并向根据RDP的“隔离过滤器”过滤到仅包含分离株的RDP数据库版本(513426个序列)报告序列标识。我们发现,与Martiny报告的序列标识相比,序列标识的中位数最佳命中率较低,而且在没有引物偏差的数据集中,与PCR研究相比,具有>97%标识的序列的分离百分比通常要低得多。在Karst等人报道的代表性OTU序列中,只有6%的序列在较大的过滤RDP数据集中对任何隔离物的识别度为>97%。方法在补充中有更详细的描述。我们的校订结果更接近于一个大型数据库中的发现,包括几乎所有已发表的宏基因组,其中2-18%的16S rRNA基因序列是>96.6%,类似于一个培养微生物的序列。96.6%的相似度是属内中位数序列一致性上的95%置信区间的上限。同样值得注意的是,另一项使用SILVA数据库的研究仅得出全长序列的结论,即“18.9%的细菌序列和6.8%的古细菌序列来自被分离的生物体”,尽管在门之间存在很大的差异。然而,没有哪个门是来自大多数可培养的生物的序列(Table 1)。
根据Martiny2019年分析的==a==中两项基于pcr的研究,从SILVA数据库(左栏)和RDP数据库的过滤版本(右栏)中分离出16S rRNA基因序列,获得的最佳环境序列识别率,与==b==中一组大的、没有引物偏倚且来自不同环境的复杂的OTU序列。
Best hit percent identities of environmental sequences to both
isolate 16S rRNA gene sequences in the SILVA database (left column)
and a filtered version of the RDP database (right column) from a two
PCR-based studies analyzed in Martiny 2019, and b a large set of
dereplicated OTU sequences free from primer bias and from diverse
environments每个数据集的最佳命中率标识的中位数用红线标记,而在>97%标识的最佳命中率的序列的百分比用绿色标记
值的计算方法为:在4743个基于扩增子的数据集中,16S rRNA基因序列的中位分数与1504个未扩增的宏基因组中16S rRNA基因序列的中位读长深度之比。(数据来自Lloyd等人的图2和图3)
Enrichment of 16S rRNA gene sequences from organisms at different levels of
taxonomic novelty due to PCR
amplification, values are calculated as the ratio of the median fraction of 16S rRNA gene sequences in 4743
amplicon-based datasets to the median read depth of 16S rRNA gene sequences in 1504 unamplified metagenomes. (Data from figures 2 and 3 of Lloyd et al.)
最后,我们在“可培养性”和16S rRNA基因序列相似性培养两者之间的概念联系上意见分歧。97%的16S rRNA基因序列相似性阈值常被用来将微生物分组成不同的物种,而且在这一阈值内的微生物通常具有许多对可培养性很重要的特征。然而,在同一物种的菌株之间存在大量的基因组和表型多样性,这对生物体的生态功能和培养条件具有重要意义。生理状态也会影响培养产量:例如,不同的休眠率可以对单个种群的可培养性评估产生深远的影响。因此,不可能仅根据16S rRNA基因序列来可靠地评估一个生物体是否“可培养”。
我们同意Martiny的观点,即在所有环境中只有1%的微生物细胞是可培养的这一个经常被重复的公理应该退休了。正如Martiny清楚地指出的那样,这句话的确切含义往往模糊不清,源数据也很难确定。最近的一项Meta分析发现,在直接计数中发现的细胞中,使用标准的技术可以培养出中位数是0.5%的细胞,但差异很大(四分位数的范围从0.025到4.3%; Fig S1)。个别研究发现,在各种不同的环境中,如人类肠道、海洋表层沉积物和最近沉积有火山灰的湖泊,可培养的量可达70%或更多。此外,术语culturable只在特定的培养条件下有意义,这是Martiny在(H1)(1%的细胞可以培养)和(H3)(1%的细胞会在标准琼脂板上生长)之间描绘出的一个区别。为了描绘微生物群落特征而进行培养的努力应该依赖于多样化的方法和培养基,以最大限度地提高的产量,而方法学的创新为培养以前未培养的类群打开了大门。
因此,我们认为,不可能知道一个微生物是否是可培养的,直到它被培养出来,所以应该避免使用“unculturable”这个术语而使用“uncultured”。从历史上看,在实验室中培养和研究微生物对于我们了解微生物在我们周围世界的作用是不可或缺的,甚至在生物信息学时代它仍然是必不可少的。为了了解我们对微生物世界的描述程度,我们需要检测地球上与可培养细胞具有相同生理结构的微生物细胞的比例。正确估计这一数字是一个重要的学术问题,但它也对资助机构的资源分配产生影响。我们希望未来的培养工作能够取得足够的成功,使来自大多数环境的大多数细菌和古生菌都能在培养标本中有代表。然而,目前最好的证据表明,情况远非如此。
High proportions of bacteria and archaea across most biomes
remain uncultured.The ISME Journal (2019) 13:3126–3130
doi:10.1038/s41396-019-0484-y
The ‘1% culturability paradigm’ needs to be carefully defined
The ISME Journal [IF:9.504]
DOI: https://doi.org/10.1038/s41396-019-0507-8
第一作者:Adam C. Martiny1,2
通讯作者:Adam C. Martiny(amartiny@uci.edu)1,2
主要单位:
1美国加州大学欧文分校地球系统科学系(Department of Earth System Science, University of California,
Irvine, CA 92697, USA)
2美国加州大学欧文分校生态与进化生物学系(Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of
California, Irvine, CA 92697, USA)
关键字:1%可培养、细胞、类群、序列
点评:生死看淡,不服就干,Martiny毫不示弱指出物体什么时候是相同的或不同的,取决于一个人是如何定义这个问题的,以及基于测试它的特定的环境,你会得到不同的答案;并指出
Steen和他的同事的分析是对H2范式的测试,其分析中增加罕见成员或测序错误的代表应该会导致观察到低的可培养性,并分析指出他们对类群相似性进行狭义的定义也能得出大多数微生物类群还没有被培养。Martiny也通过海洋蓝藻原绿球藻来举例论证表明答案是根据你的标准而异,最后指明我们的研究方向。
在ISME杂志的评论中,Steen和他的同事对我最近对微生物可培养性的分析表示担忧。我的分析挑战了长期存在且经常被重复的“1%可培养性范式”,即大多数微生物不能被培养。首先,我认为该范式的定义很模糊,但至少可以分为三个假设:(H1)一个群落中1%的细胞可以培养,(H2)一个群落中1%的类群可以被培养或者(H3)群落中1%的细胞能在标准琼脂培养基上生长。第二个难题集中在如何定义两个有机体是相同的还是不同的,关于这一点的讨论充斥着各种研究。狭隘的相似性定义将不可避免地导致微生物群落在培养标本中的代表性降低,这是由于微生物的绝对丰富性和序列变异造成的。物体什么时候是相同的或不同的,取决于一个人是如何定义这个问题的,以及基于测试它的特定的环境,你会得到不同的答案。然而,我表明,如果你应用最常见的范式解释(H1)和通常的类群相似性定义(约97%的16S rRNA相似性),你会得出结论,许多特别丰富的谱系已经在不同的环境中被培养。
Steen和他的同事对这一结论提出了质疑,但没有确定他们质疑的是哪种范式。我不怀疑他们分析的质量,他们结论的差异似乎支持了我最初的观点,即框架问题很重要。我将他们的分析解释为对H2的测试,因为他们复制了序列文库,从而消除了分类丰度效应。在我最初的分析中,H2的解释对包含稀有序列变体很敏感。这些罕见的变异中有一些是真正的生物体,而另一些则可能是测序错误。许多最近的培养工作已经集中在丰富的血统。因此,在您的分析中增加罕见成员或测序错误的代表应该会导致观察到低的可培养性。Steen和他的同事也主张对类群相似性进行狭义的定义。他们说,“在一种微生物被培养出之前,不可能知道它是否可以培养”,而且“在同一物种的菌株中可能存在大量的基因组和表型多样性。”因此,他们得出的结论是大多数微生物类群还没有被培养就不足为奇了。
不同的解释可以用丰富的海洋蓝藻原绿球藻来很好地进行阐明。在海洋中有~10 27个原绿球藻细胞,在培养中有代表大多数亚支~50个不同的分离株。培养实验揭示了原绿球藻许多共同的生理机能(和变异),但测序也发现,关键性状和特定的基因型在分离株中缺失。原绿球藻是可培养的(culturable) and/or已经被培养了(cultured)?答案根据你的标准不同而不同。
就我个人而言,我多年来一直视‘1%的可培养范式’是试图分离微生物的一种阻碍——我怀疑其他许多微生物也受到了阻碍。我们正在开发越来越复杂的用于原位微生物群落分析的分子技术,然而很少有基于培养的模型系统被提出。然而,一些(但太少)研究表明,应用传统的技术,如稀释至灭绝或使用基质不足的琼脂板,可以分离出许多丰富的微生物谱系。我希望通过这项工作说明,自从提出1%的可培养性范式以来,我们在培养来自多种环境的丰富血统代表方面已经取得了很大的进步,我们应该继续沿着这条道路前进。
编译:马腾飞 南京农业大学
责编:刘永鑫 中科院遗传发育所
Adam C. Martiny. The ‘1% culturability paradigm’ needs to be carefully defined.The ISME Journal
doi:10.1038/s41396-019-0507-8
文档:学术界的battle:1%可培养的微生物
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