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        比較真菌分泌物以揭示碳化合物降解途徑

        它們不起眼的外表可能會使它們被自然棲息地中的植物或動物所掩蓋,但真菌在維持其生態(tài)系統(tǒng)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。從破壞森林中的落葉和腐爛的木材到清除受污染的土壤和水域,真菌酶正被用于各種能源和環(huán)境挑戰(zhàn)中。

        比較真菌分泌物以揭示碳化合物降解途徑

        真菌分泌蛋白,即由細胞分泌的所有分子的集合,含有可以分解植物細胞壁成分的酶,例如纖維素,半纖維素和木質(zhì)素。這些能力使他們對生物能源研究人員感興趣,他們正在尋找經(jīng)濟有效的方法將植物質(zhì)量轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的替代運輸燃料。在2016年7月19日在線發(fā)表于Plos ONE的一項研究中,由哈佛大學和伍茲霍爾海洋研究所(WHOI)的研究人員領導的研究小組對四種最近分離和測序的絲狀子囊菌真菌的分泌蛋白組進行了比較分析,以了解更多關(guān)于他們用于分解碳化合物的各種途徑。

        “雖然白腐菌擔子菌Phanerochaete chrysosporium等模式生物的分泌組織和曲霉屬的成員已被很好地表征,但對環(huán)境分離物的酶學能力知之甚少。因此,許多普遍存在的土壤真菌的碳降解機制仍然知之甚少,“研究第一作者卡羅琳·澤納說,他現(xiàn)在是波士頓大學的博士后研究員。“這項工作表明,在傳統(tǒng)的木腐菌擔子菌之外,一個更具分類學和機械多樣性的真菌物種群落有助于環(huán)境木質(zhì)纖維素降解。”

        這項研究是通過一項名為“設施集成用戶科學協(xié)作”(FICUS)的協(xié)作科學計劃實現(xiàn)的,該計劃為研究人員提供了兩個DOE科學辦公室用戶設施的能力:美國能源部聯(lián)合基因組研究所(DOE JGI)在勞倫斯伯克利國家太平洋西北國家實驗室的實驗室(伯克利實驗室)和環(huán)境分子科學實驗室(EMSL)。

        正如WHOI的Colleen Hansel和明尼蘇達大學Cara Santelli提交的FICUS提案所述,該團隊尋求確定絲狀子囊菌真菌的碳降解途徑。該項目的一個方面著重于理解錳(Mn)氧化劑在碳降解中的作用。由Mn氧化真菌產(chǎn)生的酶和錳產(chǎn)品是地球上已知最強的氧化劑之一,并且在幫助分解甚至最頑固形式的木質(zhì)纖維素方面起著關(guān)鍵作用。

        在該研究中,研究小組研究了四種已知在清除金屬污染水域中起作用的Mn(II)氧化真菌:Alternaria alternata SRC1lrK2f,Stagonospora sp。SRC1lsM3a和Pyrenochaeta sp。DS3sAY3a全部從賓夕法尼亞州中部的煤礦排水處理系統(tǒng)中分離出來; Paraconiothyrium sporulosum AP3s5-JAC2a是從馬薩諸塞州的一個修復的淡水湖中分離出來的。所有四種真菌都對它們的基因組進行了測序和注釋,作為FICU??S項目的一部分,以實現(xiàn)這些分離株對錳和碳氧化所涉及的酶的基因組學和蛋白質(zhì)組學表征。

        通過比較EMSL中質(zhì)譜組的組成和功能多樣性與質(zhì)譜,該團隊能夠鑒定幾種木質(zhì)纖維素降解酶用于未來的研究。“我們的主要發(fā)現(xiàn)是這些真菌產(chǎn)生了多種碳水化合物活性酶,可以直接氧化不穩(wěn)定和頑固的碳,此外還有各種氧化還原活性輔助酶,通過形成活性氧來間接攻擊木質(zhì)纖維素,” Zeiner。“這四種子囊菌種的強大酶促機制,結(jié)合其已知的降解纖維素和產(chǎn)生強氧化劑的能力,如Mn(III)水絡合物和固相Mn(III / IV)氧化物,表明這些物種的作用在木質(zhì)纖維素在環(huán)境中的轉(zhuǎn)化。

        Zeiner指出,獲得DOE JGI和EMSL的能力“被證明是探索土壤微生物降解碳的分子機制的有力工具。”

        她詳細介紹了該團隊在這些國家用戶設施中使用的資源。“通過與EMSL的合作,我們利用最先進的質(zhì)譜設施,利用定量,比較蛋白質(zhì)組學方法的專業(yè)知識 - 特別是相對和絕對定量的同量異位標簽(iTRAQ) - 確定每個物種超過1,300種分泌蛋白質(zhì)。此外,我們與EMSL生物信息學家密切合作,開發(fā)了用于蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)分析和功能注釋的定制管道,現(xiàn)已成功部署在其他EMSL蛋白質(zhì)組學項目上。通過與JGI的合作,我們對四種子囊菌的基因組進行了測序,與搜索我們針對密切相關(guān)物種的基因組的數(shù)據(jù)集相比,我們能夠獲得的蛋白質(zhì)匹配數(shù)量增加了400%。這極大地提高了我們利用我們的大型數(shù)據(jù)集繪制關(guān)于這些物種在碳循環(huán)中的作用的生物學結(jié)論的能力。最后,我們與JGI生物信息學家合作,生成了四個物種的基于基因組的預測分泌蛋白組,增強了我們實驗數(shù)據(jù)的功能注釋,有助于鑒定通過裂解釋放到分泌組中的細胞內(nèi)蛋白質(zhì),并提供更強大的碳水化合物分配 - 活性酶(CAZymes)。“ 這極大地提高了我們利用我們的大型數(shù)據(jù)集繪制關(guān)于這些物種在碳循環(huán)中的作用的生物學結(jié)論的能力。最后,我們與JGI生物信息學家合作,生成了四個物種的基于基因組的預測分泌蛋白組,增強了我們實驗數(shù)據(jù)的功能注釋,有助于鑒定通過裂解釋放到分泌組中的細胞內(nèi)蛋白質(zhì),并提供更強大的碳水化合物分配 - 活性酶(CAZymes)。“ 這極大地提高了我們利用我們的大型數(shù)據(jù)集繪制關(guān)于這些物種在碳循環(huán)中的作用的生物學結(jié)論的能力。最后,我們與JGI生物信息學家合作,生成了四個物種的基于基因組的預測分泌蛋白組,增強了我們實驗數(shù)據(jù)的功能注釋,有助于鑒定通過裂解釋放到分泌組中的細胞內(nèi)蛋白質(zhì),并提供更強大的碳水化合物分配 - 活性酶(CAZymes)。“

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