Особенности структурно-функциональной организации генома бактерии Pseudomonas amygdali pv. lachrymans 8 – возбудителя угловатой пятнистости листьев огурца
https://doi.org/10.29235/1029-8940-2025-70-2-135-145
Аннотация
В статье отражены результаты секвенирования, молекулярно-генетического и сравнительного анализа генома фитопатогенной бактерии Pseudomonas amygdali pv. lachrymans 8. Собранная геномная последовательность депонирована в базу данных GenBank Национального центра биотехнологической информации (НЦБИ) США (номера для доступа: CP075686–CP075690). В результате расчета средней нуклеотидной идентичности определено, что последовательность генома штамма 8 имеет сходство 99,87 % и 99,79 % с последовательностями геномов бактерий P. amygdali pv. lachrymans 814/98 и P. amygdali pv. lachrymans M301315 соответственно. Установлено, что геном штамма 8 представлен кольцевой хромосомой размером 6 054 652 п. н. с содержанием ГЦ-пар 58,11 % и четырьмя кольцевыми плазмидами: pPAL8-01 (77 748 п. н., содержание ГЦ-пар 56 %), pPAL8-02 (72 398 п. н., содержание ГЦ-пар 55 %), pPAL8-03 (49 000 п. н., содержание ГЦ-пар 54 %) и pPAL8-04 (9600 п. н., содержание ГЦ-пар 55 %). Высказано предположение, что путь распространения изучаемого фитопатогена осуществлялся либо параллельно из Нидерландов в США и Беларусь, либо сначала из Нидерландов на территорию США, а затем в Беларусь. Осуществлено сравнение нуклеотидной последовательности штамма 8 с нуклеотидными последовательностями бактерий P. amygdali pv. lachrymans M301315, NM002 и YM7902, в результате чего выявлены значительные генетические перестройки и определена локализация уникальной области размером 19 773 п. н.
Ключевые слова
Об авторах
А. А. МуратоваБеларусь
Муратова Анна Алексеевна – канд. биол. наук, ст. на- уч. сотрудник
ул. Академика Купревича, 2, 220084, г. Минск
А. Э. Охремчук
Беларусь
Охремчук Артур Эдуардович – науч. сотрудник
ул. Академика Купревича, 2, 220084, г. Минск
Л. Н. Валентович
Беларусь
Валентович Леонид Николаевич – канд. биол. наук, доцент, заведующий лабораторией
ул. Академика Купревича, 2, 220084, г. Минск
Список литературы
1. Past, present and future of the boundaries of the Pseudomonas genus: Proposal of Stutzerimonas gen. Nov / J. Lalucat, M. Gomila, M. Mulet [et al.] // Systematic and Applied Microbiology. – 2022. – Vol. 45, N 1. – Art. 126289. https://doi.org/10.1016/j.syapm.2021.126289
2. Pseudomonas genomes: diverse and adaptable / M. W. Silby, C. Winstanley, S. A. C. Godfrey [et al.] // FEMS Microbiology Reviews. – 2011. – Vol. 35, N 4. – P. 652–680. https://doi.org/10.1111/j.1574-6976.2011.00269.x
3. Multifaceted Impacts of Plant-Beneficial Pseudomonas spp. in Managing Various Plant Diseases and Crop Yield Improvement / N. Mehmood, M. Saeed, S. Zafarullah [et al.] // ACS Omega. – 2023. – Vol. 8, N 25. – P. 22296–22315. https://doi.org/10.1021/acsomega.3c00870
4. Höfte, M. Plant pathogenic Pseudomonas species / M. Höfte, P. De Vos // Plant-Associated Bacteria / ed. S. S. Gnanamanickam. – Dordrecht, 2006. – P. 507–533. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-4538-7_14
5. Diggle, S. P. Microbe Profile: Pseudomonas aeruginosa: opportunistic pathogen and lab rat / S. P. Diggle, M. Whiteley // Microbiology (Reading). – 2020. – Vol. 166, N 1. – P. 30–33. https://doi.org/10.1099/mic.0.000860
6. Pseudomonas fluorescens Showing Antifungal Activity against Macrophomina phaseolina, a Severe Pathogenic Fungus of Soybean, Produces Phenazine as the Main Active Metabolite / S. Castaldi, M. Masi, F. Sautua [et al.] // Biomolecules. – 2021. – Vol. 11, N 11. – Art. 1728. https://doi.org/10.3390/biom11111728
7. Phytopathogenic Pseudomonas syringae as a Threat to Agriculture: Perspectives of a Promising Biological Control Using Bacteriophages and Microorganisms / P. Córdova, J. P. Rivera-González, V. Rojas-Martínez [et al.] // Horticulturae. – 2023. – Vol. 9, N 6. – Art. 712. https://doi.org/10.3390/horticulturae9060712
8. Schroth, M. N. Phytopathogenic Pseudomonads and Related Plant-Associated Pseudomonads / M. N. Schroth, D. C. Hildebrand, N. Panopoulos // The Prokaryotes: A Handbook on the Biology of Bacteria / eds.: M. Dworkin [et al.]. – 3rd ed. – New York, 2006. – Vol. 6: Proteobacteria: Gamma Subclass. – P. 714–740. https://doi.org/10.1007/0-387-30746-x_23
9. Pseudomonas syringae (bacterial blast) // PlantwisePlus Knowledge Bank. – 2022. – Vol. Species Pages – Art. 45010. https:// doi.org/10.1079/pwkb.species.45010
10. Comparative Analysis of the Core Proteomes among the Pseudomonas Major Evolutionary Groups Reveals Species-Specific Adaptations for Pseudomonas aeruginosa and Pseudomonas chlororaphis / M. Nikolaidis, D. Mossialos, S. G. Oliver, G. D. Amo utzias // Diversity. – 2020. – Vol. 12, N 8. – P. 289. https://doi.org/10.3390/d12080289
11. Psallidas, P. G. A new bacteriosis of almond caused by Pseudomonas amygdali sp. nov / P. G. Psallidas, C. G. Pana- gopoulos // Annales de l’lnstitut Phytopathologique Benaki. – 1975. – Vol. 11, N 2. – P. 94–108.
12. DNA relatedness among the pathovars of Pseudomonas syringae and description of Pseudomonas tremae sp. nov. and Pseudomonas cannabina sp. nov. (ex Sutic and Dowson 1959) / L. Gardan, H. Shafik, S. Belouin [et al.] // International Journal of Systematic and Evolutionary Microbiology. – 1999. – Vol. 49, N 2 – P. 469–478. https://doi.org/10.1099/00207713-49-2-469
13. Suppression of plant defense responses by extracellular metabolites from Pseudomonas syringae pv. tabaci in Nicotiana benthamiana / S. Lee, D. S. Yang, S. R. Uppalapati [et al.] // BMC Plant Biology. – 2013. – Vol. 13, N 1. – Art. 65. https://doi.org/10.1186/1471-2229-13-65
14. CABI. Pseudomonas syringae pv. mori (bacterial: mulberry blight) / CABI // CABI Compendium. – 2019. – Art. 44977. https:// doi.org/10.1079/cabicompendium.44977
15. Pathogenesis of Pseudomonas syringae pv. sesami associated with sesame (Sesamum indicum L.) bacterial leaf spot / S. S. Firdous, R. Asghar, M. Irfan-ul-Haque [et al.] // Pakistan Journal of Botany. – 2009. – Vol. 41, N 2. – P. 927–934.
16. Olczak-Woltman, H. Genetic background of host-pathogen interaction between Cucumis sativus L. and Pseudomonas syringae pv. lachrymans / H. Olczak-Woltman, M. Schollenberger, K. Niemirowicz-Szczytt // Journal of Applied Genetics. – 2009. – Vol. 50, N 1. – P. 1–7. https://doi.org/10.1007/bf03195645
17. Inheritance of resistance to angular leaf spot (Pseudomonas syringae pv. lachrymans) in cucumber and identification of molecular markers linked to resistance / H. Olczak-Woltman, G. Bartoszewski, W. Mądry, K. Niemirowicz-Szczytt // Plant Pathology. – 2009. – Vol. 58, N 1. – P. 145–151. https://doi.org/10.1111/j.1365-3059.2008.01911.x
18. Evaluation of a loop‐mediated isothermal amplification assay based on hrpZ gene for rapid detection and identification of Pseudomonas syringae pv. lachrymans in cucumber leaves / X.‐L. Meng, X.‐W. Xie, Y.‐X. Shi [et al.] // Journal of Applied Microbiology. – 2017. – Vol. 122, N 2. – P. 441–449. https://doi.org/10.1111/jam.13356
19. Genome analysis of Pseudomonas syringae pv. lachrymans strain 814/98 indicates diversity within the pathovar / R. Słomnicka, H. Olczak-Woltman, M. Oskiera [et al.] // European Journal of Plant Pathology. – 2018. – Vol. 151, N 3. – P. 663–676. https://doi.org/10.1007/s10658-017-1401-8
20. Comparative genomic analysis of Pseudomonas amygdali pv. lachrymans NM002: Insights into its potential virulence genes and putative invasion determinants / L. Li, L. Yuan, Y. Shi [et al.] // Genomics. – 2019. – Vol. 111, N 6. – P. 1493–1503. https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2018.10.004
21. Bolger, A. M. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data / A. M. Bolger, M. Lohse, B. Usadel // Bioin formatics. – 2014. – Vol. 30, N 15. – P. 2114–2120. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170
22. Sikolenko, M. A. Barapost: Binning of Nucleotide Sequences According to Taxonomic Annotation / M. A. Sikolenko, L. N. Valentovich // IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. – 2021. – Vol. 18, N 6. – P. 2766–2767. https://doi.org/10.1109/tcbb.2020.3009780
23. Basic local alignment search tool / S. F. Altschul, W. Gish, W. Miller [et al.] // Journal of Molecular Biology. – 1990. – Vol. 215, N 3. – P. 403–410. https://doi.org/10.1016/S0022-2836(05)80360-2
24. GenBank / D. A. Benson, I. Karsch-Mizrachi, D. J. Lipman [et al.] // Nucleic Acids Research. – 2005. – Vol. 33, Iss. suppl_1. – P. D34–D38. https://doi.org/10.1093/nar/gki063
25. SPAdes: a new genome assembly algorithm and its applications to single-cell sequencing / A. Bankevich, S. Nurk, D. Anti- pov [et al.] // Journal of Computational Biology. – 2012. – Vol. 19, N 5. – P. 455–477. https://doi.org/10.1089/cmb.2012.0021
26. GitHub – masikol/cager-misc [Website]. – URL: https://github.com/masikol/cager-misc (date of access: 26.12.2020).
27. Assembly of long, error-prone reads using repeat graphs / M. Kolmogorov, J. Yuan, Y. Lin, P. A. Pevzner // Nature Biotechnology. – 2019. – Vol. 37, N 5. – P. 540–546. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0072-8
28. Pilon: An Integrated Tool for Comprehensive Microbial Variant Detection and Genome Assembly Improvement / B. J. Walker, T. Abeel, T. Shea [et al.] // PLOS ONE. – 2014. – Vol. 9, N 11. – P. e112963. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0112963
29. Langmead, B. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2 / B. Langmead, S. L. Salzberg // Nature Methods. – 2012. – Vol. 9, N 4. – P. 357–359. https://doi.org/10.1038/nmeth.1923
30. Using Tablet for visual exploration of second-generation sequencing data / I. Milne, G. Stephen, M. Bayer [et al.] // Briefings in Bioinformatics. – 2013. – Vol. 14, N 2. – P. 193–202. https://doi.org/10.1093/bib/bbs012
31. NCBI prokaryotic genome annotation pipeline / T. Tatusova, M. DiCuccio, A. Badretdin [et al.] // Nucleic Acids Research. – 2016. – Vol. 44, N 14. – P. 6614–6624. https://doi.org/10.1093/nar/gkw569
32. Proksee: in-depth characterization and visualization of bacterial genomes / J. R. Grant, E. Enns, E. Marinier [et al.] // Nucleic Acids Research. – 2023. – Vol. 51, N W1. – P. W484–W492. https://doi.org/10.1093/nar/gkad326
33. JSpeciesWS: a web server for prokaryotic species circumscription based on pairwise genome comparison / M. Richter, R. Rosselló-Móra, F. O. Glöckner, J. Peplies // Bioinformatics. – 2016. – Vol. 32, N 6. – P. 929–931. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv681
34. OrthoANI: An improved algorithm and software for calculating average nucleotide identity / I. Lee, Y. O. Kim, S.-C. Park, J. Chun // International Journal of Systematic and Evolutionary Microbiology. – 2016. – Vol. 66, N 2. – P. 1100–1103. https://doi.org/10.1099/ijsem.0.000760
35. Darling, A. E. progressiveMauve: multiple genome alignment with gene gain, loss and rearrangement / A. E. Darling, B. Mau, N. T. Perna // PLOS One. – 2010. – Vol. 5, N 6. – P. e11147. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0011147
36. OrthoVenn3: an integrated platform for exploring and visualizing orthologous data across genomes / J. Sun, F. Lu, Y. Luo [et al.] // Nucleic Acids Research. – 2023. – Vol. 51, N W1. – P. W397–W403. https://doi.org/10.1093/nar/gkad313
37. REBASE – a database for DNA restriction and modification: enzymes, genes and genomes / R. J. Roberts, T. Vincze, J. Posfai, D. Macelis // Nucleic Acids Research. – 2015. – Vol. 43, N D1. – P. D298–299. https://doi.org/10.1093/nar/gku1046
38. CRISPRCasFinder, an update of CRISRFinder, includes a portable version, enhanced performance and integrates search for Cas proteins / D. Couvin, A. Bernheim, C. Toffano-Nioche [et al.] // Nucleic Acids Research. – 2018. – Vol. 46, N W1. – P. W246–W251. https://doi.org/10.1093/nar/gky425
39. ResFinderFG v2.0: a database of antibiotic resistance genes obtained by functional metagenomics / R. Gschwind, S. Ugarcina Perovic, M. Weiss [et al.] // Nucleic Acids Research. – 2023. – Vol. 51, N W1. – P. W493–W500. https://doi.org/10.1093/nar/gkad384
40. AMRFinderPlus and the Reference Gene Catalog facilitate examination of the genomic links among antimicrobial resis- tance, stress response, and virulence / M. Feldgarden, V. Brover, N. Gonzalez-Escalona [et al.] // Scientific Reports. – 2021. – Vol. 11, N 1. – Art. 12728. https://doi.org/10.1038/s41598-021-91456-0