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The ISME Journal (2023) Citare questo articolo

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L'analisi multi-omica è un potente strumento per il rilevamento e lo studio delle interazioni tra regni, come quelle tra membri batterici e archeologici di complesse comunità microbiche produttrici di biogas. Nel presente studio, i microbiomi di tre digestori di biogas su scala industriale, ciascuno alimentato con substrati diversi, sono stati analizzati utilizzando un quadro metagenomico genomico-centrico guidato dall’apprendimento automatico integrato con dati metatrascrittomici. Questi dati ci hanno permesso di chiarire la relazione tra abbondanti comunità metanogeniche centrali e i loro partner batterici sintrofici. In totale, abbiamo rilevato 297 genomi assemblati con metagenoma (nrMAG) di alta qualità e non ridondanti. Inoltre, i profili genetici assemblati di 16 S rRNA di questi nrMAG hanno mostrato che il phylum Firmicutes possedeva il numero di copie più alto, mentre i rappresentanti del dominio archaeal avevano il numero più basso. Ulteriori indagini sulle tre comunità microbiche anaerobiche hanno mostrato alterazioni caratteristiche nel tempo, ma sono rimaste specifiche per ciascun impianto di biogas su scala industriale. L'abbondanza relativa di vari microrganismi rivelata dai dati del metagenoma era indipendente dai corrispondenti dati sull'attività del metatrascrittoma. Gli Archaea hanno mostrato un'attività considerevolmente più elevata di quanto ci si aspettasse dalla loro abbondanza. Abbiamo rilevato 51 nrMAG presenti in tutti e tre i microbiomi delle piante di biogas con abbondanze diverse. Il microbioma centrale era correlato ai principali parametri chimici della fermentazione e nessun parametro individuale è emerso come un fattore predominante nella composizione della comunità. Vari meccanismi di trasferimento di H2/elettroni tra specie sono stati assegnati ai metanogeni idrogenotrofi negli impianti di biogas che funzionavano con biomassa agricola e acque reflue. L'analisi dei dati del metatrascrittoma ha rivelato che le vie della metanogenesi erano le più attive tra tutte le principali vie metaboliche.

Nei sistemi di digestione anaerobica (AD) ingegnerizzati, la decomposizione della materia organica e la produzione di biogas si basano su un efficiente riciclo dei nutrienti [1, 2]. Questo processo coinvolge una comunità microbica diversificata, in cui ciascun microbo ha un ruolo specifico. La composizione e la funzione della comunità microbica coinvolta negli stadi dell'AD svolgono un ruolo importante nell'efficienza del processo complessivo, che è influenzato anche da numerosi fattori, come le interazioni microbo-microbo, la composizione del substrato, i parametri fisico-chimici e le condizioni operative [3,4,5,6].

Svelare le interazioni microbiche e i loro meccanismi sottostanti è un compito complesso poiché molti microbi non possono sopravvivere senza partner microbici specifici [7]. Sono stati sviluppati metodi innovativi per l’isolamento e la coltivazione microbica, alcuni dei quali si sono rivelati efficaci nel portare nuovi microrganismi in coltura [8]. Tuttavia, sono necessari ulteriori sviluppi e avanzamenti di queste tecnologie per sfruttare appieno il potenziale della diversità microbica [9, 10]. Poiché esistono forti interazioni sintrofiche tra i microbi nei consorzi microbici di AD, è necessaria una ricerca approfondita per comprenderne la diversità, il ruolo metabolico e la distribuzione. Questi studi sono stati inizialmente ostacolati dalle limitazioni inerenti ai metodi microbiologici coltura-dipendenti, che richiedono l'isolamento dei microrganismi e possono essere difficili quando le relazioni sintrofiche sono onnipresenti [11,12,13]. Gli strumenti di sequenziamento e bioinformatica ad alto rendimento consentono l'analisi di massa del materiale genomico e quindi forniscono informazioni sulla tassonomia e sulle funzioni di intere comunità microbiche [14,15,16].

L’identificazione e la caratterizzazione del genoma dei microbi comunemente presenti nei microbiomi di AD possono rivelare percorsi cruciali e caratteristiche ecologiche coinvolte nella catena alimentare microbica [17, 18]. Studi precedenti che utilizzavano il sequenziamento dell'amplicone del gene 16 S rRNA hanno mostrato che i microrganismi centrali creano una comunità stabile in grado di resistere a varie perturbazioni (ad esempio, cambiamenti dei parametri AD) [19,20,21]. Tuttavia, il sequenziamento degli ampliconi e gli approcci metagenomici basati sulla lettura potrebbero non essere in grado di identificare specie sconosciute mediante l’analisi del microbioma centrale a causa della loro dipendenza dai database di riferimento [22, 23]. Inoltre, le comunità produttrici di biogas rappresentano un contingente ampio e diversificato di microrganismi non caratterizzati che sono stati precedentemente descritti come “materia oscura microbica” [19, 24, 25]. Per affrontare questo problema, è possibile utilizzare algoritmi bioinformatici sempre più sofisticati per ricostruire i genomi di singole specie (o MAG: genomi assemblati con metagenoma) da queste comunità complesse [26,27,28].