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Novas Perspectivas sobre as Ameaças de Doenças em Corais

Pesquisas mostram o papel das bactérias na Doença de Perda de Tecidos de Corais Pedregosos.

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Os recifes de coral são super importantes para os ecossistemas marinhos, mas estão enfrentando ameaças sérias por causa de doenças. Uma dessas doenças é a Doença de Perda de Tecido de Coral Sólido (SCTLD), que foi detectada pela primeira vez perto de Miami, Flórida, em 2014. Desde então, essa doença tem prejudicado os recifes de coral em toda a Flórida e no Caribe. Apesar de várias pesquisas, os cientistas ainda não conseguiram identificar a causa exata do SCTLD.

O Microbioma do Coral

Os corais abrigam uma grande variedade de microrganismos, incluindo bactérias, vírus e fungos. Essa coleção de organismos é chamada de microbioma do coral. As interações entre esses organismos podem ser complicadas. Uma mudança ou perturbação nessa comunidade pode influenciar a progressão do SCTLD. Embora as investigações tenham analisado vírus que podem prejudicar os corais, especialmente um grupo conhecido como Symbiodiniaceae, nenhum mostrou uma ligação direta com o SCTLD.

As Comunidades Bacterianas estão sendo mais investigadas, especialmente porque os antibióticos têm sido eficazes em parar a propagação de lesões em corais afetados. Por isso, a maioria das pesquisas tem focado em examinar as mudanças nas populações bacterianas entre os corais saudáveis e os que foram afetados pelo SCTLD.

Métodos para Estudar o SCTLD

Para estudar as comunidades bacterianas, os pesquisadores costumam usar uma técnica chamada sequenciamento de RNA ribossômico 16S. Esse método permite que os cientistas identifiquem e classifiquem diferentes bactérias em amostras de coral. Comparando amostras doentes com as saudáveis, os pesquisadores tentam encontrar tipos de bactérias relacionadas ao SCTLD. Alguns estudos notaram mudanças nas comunidades bacterianas relacionadas ao SCTLD, identificando várias famílias de bactérias associadas às lesões. No entanto, nenhuma delas foi provada como a causa direta da doença.

Um método diferente que ganhou atenção é o Sequenciamento Metagenômico. Essa abordagem envolve sequenciar todo o DNA encontrado em uma amostra, incluindo o do coral hospedeiro e todos os microrganismos associados. Essa técnica ajudou a identificar patógenos em doenças humanas, mas há desafios ao aplicá-la em corais. Um desafio é a falta de genomas disponíveis para a maioria das espécies de coral, o que dificulta a identificação de patógenos específicos.

Atualmente, apenas um estudo publicou dados metagenômicos relacionados ao SCTLD. Ele analisou algumas amostras, mas a maior parte dos dados era do próprio coral hospedeiro, tornando difícil tirar conclusões claras sobre os patógenos envolvidos.

Coleta de Dados

Neste estudo, os pesquisadores se concentraram em coletar dados metagenômicos de quatro espécies de coral diferentes. Eles coletaram amostras de corais saudáveis e aqueles afetados pelo SCTLD. Cada amostra foi tratada da mesma forma para garantir consistência. O objetivo era comparar as comunidades microbianas em corais com perda de tecido visível com aquelas que pareciam saudáveis.

Para analisar os dados de forma mais eficaz, criaram um banco de dados de referência a partir de corais saudáveis. Esse banco de dados lhes permitiu filtrar leituras que pertenciam a corais saudáveis e focar nas que eram únicas de corais com lesões de SCTLD.

Filtrando Leituras

A equipe usou o software Kraken para analisar os dados. Primeiro, construíram um banco de dados usando leituras de corais saudáveis. Depois, classificaram as leituras doentes em relação a esse banco para encontrar aquelas que não correspondiam a corais saudáveis. Essa etapa de filtragem foi crucial, pois ajudou a reduzir a complexidade dos dados e permitiu que os pesquisadores focassem em leituras doentes únicas que poderiam fornecer insights mais claros sobre o SCTLD.

Classificando Comunidades Microbianas

Usando o software Kraken, os pesquisadores classificaram as leituras das amostras saudáveis e doentes para obter uma linha de base de quais microrganismos estavam presentes. Eles observaram que certas bactérias, como Synechococcus e Vibrio, estavam abundantes nas amostras doentes. Em algumas espécies de coral, o Vibrio foi especialmente prevalente, sugerindo que poderia estar ligado ao SCTLD. Em uma espécie, o Vibrio foi até a bactéria mais abundante, superando todas as outras.

O processo de filtragem ajudou a identificar bactérias únicas em corais doentes, que poderiam indicar papéis potenciais no processo da doença. No entanto, os pesquisadores destacaram que algumas bactérias podem não ser prejudiciais, mas simplesmente estão presentes em números mais altos durante o estresse da doença.

Análise em Nível de Proteína

Como as proteínas são mais estáveis e conservadas entre diferentes espécies, os pesquisadores também fizeram uma classificação em nível de proteína usando um software diferente chamado MMseqs2. Essa análise ajudou a identificar mais leituras microbianas do que o sequenciamento de DNA inicial sozinho. O foco principal não era apenas nas abundâncias relativas, mas também em descobrir novos tipos de bactérias que poderiam estar ligados ao SCTLD.

Essa análise de proteínas encontrou muitas das mesmas famílias de bactérias que a classificação inicial, mas com algumas variações. Por exemplo, famílias como Flavobacteriaceae e Rhodobacteraceae foram notadas por sua alta abundância; no entanto, não estavam ligadas a gêneros específicos na análise em nível de DNA.

Montando e Classificando Contigs

Para procurar agentes virais relacionados ao SCTLD, os pesquisadores também montaram os dados obtidos dos corais doentes em sequências de DNA mais longas conhecidas como contigs. Essa etapa foi importante porque os vírus podem variar significativamente em sua constituição genética e podem não corresponder a bancos de dados disponíveis. Após a montagem, esses contigs foram classificados para verificar se havia sequências virais presentes nas amostras.

Os resultados revelaram vários contigs virais, com alguns classificados como fagos que infectam bactérias específicas encontradas no coral. No entanto, nenhum agente viral claro ligado diretamente ao SCTLD foi identificado, sugerindo que, embora comunidades virais existam em corais doentes, elas podem não ser os principais culpados pela doença.

Investigando o Gênero Vibrio

A equipe de pesquisa decidiu focar no gênero Vibrio, já que ele já tinha sido associado a doenças de coral. Eles analisaram de perto espécies específicas de Vibrio presentes em suas amostras e calcularam quanto cada espécie contribuía para a população total de Vibrio.

Certas espécies de Vibrio foram encontradas em grandes números em tipos específicos de coral, levantando questões sobre seu papel na doença. Algumas cepas ligadas a estudos anteriores sobre doenças de coral também foram encontradas dentro do conjunto de dados atual, indicando preocupações potenciais em andamento sobre o Vibrio na progressão do SCTLD.

Conclusão

Este estudo destaca uma nova abordagem para entender doenças de coral, especialmente o SCTLD. Filtrando o DNA do hospedeiro e focando nas comunidades microbianas únicas de corais doentes, os pesquisadores identificaram várias bactérias que podem desempenhar um papel no SCTLD. Embora algumas semelhanças com estudos anteriores tenham sido notadas, a abordagem permitiu novas descobertas, incluindo uma melhor compreensão do potencial envolvimento do gênero Vibrio.

Além disso, os achados reafirmam a complexidade dos Microbiomas de coral e os desafios em conectar microrganismos específicos à doença. Embora vírus e simbiontes algais também tenham sido estudados, a falta de evidências ligando-os diretamente ao SCTLD sugere que mais pesquisas são necessárias. Este trabalho fornece uma ferramenta valiosa para investigações futuras, especialmente à medida que os recifes de coral continuam a enfrentar ameaças de várias doenças. Ao desenvolver novos métodos e analisar interações microbianas complexas, os pesquisadores podem entender melhor a saúde dos recifes de coral e desenvolver estratégias para sua conservação.

Fonte original

Título: Novel metagenomics analysis of stony coral tissue loss disease

Resumo: Stony coral tissue loss disease (SCTLD) has devastated coral reefs off the coast of Florida and continues to spread throughout the Caribbean. Although a number of bacterial taxa have consistently been associated with SCTLD, no pathogen has been definitively implicated in the etiology of SCTLD. Previous studies have predominantly focused on the prokaryotic community through 16S rRNA sequencing of healthy and affected tissues. Here, we provide a different analytical approach by applying a bioinformatics pipeline to publicly available metagenomic sequencing samples of SCTLD lesions and healthy tissues from four stony coral species. To compensate for the lack of coral reference genomes, we used data from apparently healthy coral samples to approximate a host genome and healthy microbiome reference. These reads were then used as a reference to which we matched and removed reads from diseased lesion tissue samples, and the remaining reads associated only with disease lesions were taxonomically classified at the DNA and protein levels. For DNA classifications, we used a pathogen identification protocol originally designed to identify pathogens in human tissue samples, and for protein classifications, we used a fast protein sequence aligner. To assess the utility of our pipeline, a species-level analysis of a candidate genus, Vibrio, was used to demonstrate the pipelines effectiveness. Our approach revealed both complementary and unique coral microbiome members compared to a prior metagenome analysis of the same dataset. Article SummaryStudies of stony coral tissue loss disease (SCTLD), a devastating coral disease, have primarily used 16S rRNA sequencing approaches to identify putative pathogens. In contrast, this study applied human tissue pathogen identification protocols to SCTLD metagenomic DNA samples. Diseased samples were filtered of host sequences using a k-mer based method since host genomes were unavailable. DNA and protein-level classifications from this novel approach revealed both complementary and unique microbiome members compared to a prior metagenome analysis of the same dataset.

Autores: Jakob M Heinz, J. Lu, L. K. Huebner, S. L. Salzberg, M. Sommer, S. M. Rosales

Última atualização: 2024-06-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.02.573916

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.02.573916.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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