Исследователи изучили стресс у бактерий, колонизирующих корни растений, с помощью нового инструмента

Умные удобрения, которые не только питают растение, но и усиливают положительное влияние почвенных бактерий, могут стать решением многих проблем сельского хозяйства. Использование микробиома растения — это дополнительный уровень защиты для сельскохозяйственных культур.

В исследовании, опубликованном 4 декабря в Scientific Reports (Nature), ученые из Университета штата Юта проанализировали влияние двух абиотических стрессоров на Pseudomonas chlororaphis O6 (PcO6) — полезную бактерию, обитающую на корнях пшеницы в засушливых районах северной Юты. Они обнаружили, что стресс может вызывать изменения в составе внеклеточных структур бактерии, называемых наружными мембранными везикулами (outer membrane vesicles, OMVs). Хотя ученым давно известно, что бактериальные клетки выделяют OMVs, это исследование задается вопросами о том, какие факторы запускают их высвобождение и как можно использовать их многочисленные функции на благо растений.

Ключевые моменты исследования:

• Польза бактерий: Акцент смещается на понимание того, что бактерии — не всегда патогены. Растения, как и люди, имеют свой микробиом ("второй геном"), и важно понять, как он взаимодействует с окружающей средой и растением-хозяином.
• Польза стресса: Некоторый стресс может быть полезен. Например, изучаемая бактерия защищает пшеницу от засухи, образуя пленку вокруг ее корней. Введение микрочастиц питательных веществ может усилить этот положительный эффект и "настроить" систему на лучшую работу в условиях засухи.
• Новый метод: Впервые для изучения OMVs у бактерий, колонизирующих корни, была использована рамановская спектроскопия в сочетании с машинным обучением. Этот подход позволил определить тип стресса, испытываемого бактериями при высвобождении OMVs, и зависящие от стресса изменения в их составе, что важно для понимания межклеточной коммуникации.

Значение и поддержка:

Наблюдаемые изменения в OMVs имеют значение для коммуникации между бактериями и растениями. Исследование было частично поддержано Национальным научным фондом (NSF), Сельскохозяйственной опытной станцией Университета штата Юта и Национальным институтом продовольствия и сельского хозяйства USDA.

Методология имеет значение и за пределами агрономии. Рамановская спектроскопия с алгоритмами машинного обучения — это мощный инструмент для биологических исследований. Например, раковые клетки в организме выделяют внеклеточные везикулы еще до того, как болезнь можно обнаружить другими методами, что делает эту технику очень чувствительной.