Geobiological feedbacks and the evolution of thermoacidophiles
全文連結：https://www.nature.com/articles/ismej2017162
DOI: https://doi.org/10.1038/ismej.2017.162
The ISME Journal [IF 9.5]
發表日期：2017-10-13
第一作者：Daniel R Colman1
通訊作者：Eric S Boyd*1,6 ; Email: : eboyd@montana.edu
其他作者：Saroj Poudel1, Trinity L Hamilton2, Jeff R Havig3
, Matthew J Selensky1,Everett L Shock4,5,6
主要單位：
1 美國，蒙大拿州波茲曼市，蒙大拿州立大學，微生物學與免疫學系（Department of Microbiology and Immunology, Montana State University, Bozeman, MT, USA）
寫在前面主編寄語：極端環境微生物歷來受到相關領域科學家的重視，不僅因為這些微生物對極端環境出色的耐受能力，而且在工業和環境保護等領域可以運用的特異性功能。理解這些微生物群落結構的演化對於更好的把握極端環境微生物的結構和功能具有重要意義，本文通過對黃石國家公園的72個熱泉的微生物群落的系統進化分析對我們研究極端環境微生物演化提供了很好的借鑑。
譯者想說：生物造就環境還是環境造就生物，這是一個相互選擇的過程，應該辯證地看待。
摘要含硫化合物的好氧微生物氧化會導致天然水體的酸化。然而，嗜酸菌及其酸性生境究竟是如何進化的，目前尚不清楚。通過分析來自黃石國家公園的72個熱泉的16S rRNA基因豐度和組成數據，作者發現，高酸性熱泉生態系統以部分具有呼吸氧氣能力的古菌譜係為優勢菌群。對584個現有古菌基因組的系統發育學分析表明，嗜酸菌在古菌中獨立演化了多次，每次事件都與呼吸氧氣能力的出現相吻合，而這些事件很可能發生在最近的進化史中。比較基因組分析表明，來自獨立譜系的古生嗜熱嗜酸菌富含相似的蛋白質編碼基因，與水平基因轉移誘導的趨同進化相關。由於酸性環境的產生通常需要氧氣，這些結果表明，嗜熱古菌和其棲息地的酸化是在產氧光合作用的出現後共同進化的。此外，很可能直到約0.8 Ga，熱泉水體中溶解的氧氣濃度才可能達到能夠維持需氧嗜熱嗜酸菌酸化活性的水平（即達到現在的大氣水平），這一時期與作者估算的古菌嗜熱進化枝的分化時間相吻合。
背景Introduction
高酸性環境廣泛存在，通常與火山系統或硫化礦床有關，它也是經濟上重要金屬的主要來源，但也有可能對天然水體造成汙染。這些環境刷新了地球上生命存在的最低pH極限，因此，微生物學家、地球化學家、地質學家和行星科學家對高酸性環境非常感興趣，並進行了廣泛的研究，以了解其形成的過程以及其中生命體生存的適應過程。對於微生物活性在高酸性水域形成中的作用科學家們已經進行了大量研究，然而，導致嗜酸菌進化的事件以及這些事件在酸性棲息地形成中的相互作用尚未得到充分的探索。
高酸性天然水體的形成涉及兩個主要過程：巖漿脫氣（Magmatic degassing）產生鹽酸、氫氟酸和硫酸，以及硫化礦物氧化生成硫酸。兩種方式的共同點是硫化合物包括游離硫化物、礦物硫化物或元素硫的氧化，以及隨之產生的硫酸鹽和質子。能夠驅動硫化物氧化的高電位氧化劑包括硝酸根，三價鐵離子和氧氣。產生硝酸根的機制包括大氣中二氧化氮的閃電催化氧化和以硝酸根形式沉澱的氮氧化物，但自3.8Ga以來這種過程的重要性一直在下降。同樣三價鐵離子的產生需要亞鐵離子的氧化，亞鐵離子的生物氧化需要氧化亞鐵離子的光養生物以及氧氣或硝酸根作為氧化劑。僅在溫度<56°C（酸性環境中光合營養型菌的生長的溫度上限）的環境中，光養生物才參與三價鐵離子生成。因此，在光合作用受到溫度限制的情況下，能夠驅動硫化氫氧化和產生高酸性熱泉生態系統最可能的氧化劑是大氣中的氧氣。在大約2.5Ga大氧化事件或幾種生物氧化過程中的一種之後，在臭氧化氣氛開始後，其重要性已微不足道。亞鐵離子的生物氧化需要氧氣或NO3-作為氧化劑或氧化亞鐵離子的光養生物。僅在溫度<56°C（酸性環境中光化營養菌的溫度上限）的環境中，光化生物參與三價鐵離子生成才具有重要意義。因此，在光合作用受到溫度限制的情況下，能夠驅動H2S/SO2氧化和產生高酸性熱泉生態系統的最可能的氧化劑是大氣氧氣。
先前的研究表明，在pH<6的水溶液中，H2S與SO2的非生物氧化可能非常緩慢。此外，在pH升高的情況下，非生物硫化物的氧化更快，但速率仍比生物氧化慢幾個數量級。此外，SO2被氧氣的非生物氧化速度非常慢。有證據表明，在酸性熱泉中氧化H2S和SO2的好氧生物分布廣泛，且幾種硫氧化型的好氧嗜熱嗜酸菌的生長會導致環境的酸化。這說明，硫氧化生物的存在是其環境酸化的主要原因。在這裡，作者假設熱泉生態系統中依賴於氧氣的硫化合物的生物氧化取決於氧氣的可用性，並且只有在氧氣開始在大氣中積累之後（〜0.8Ga）才會發生好氧生物硫氧化以及低pH熱泉生態系統的廣泛產生。作者進一步推測並假設，負責形成酸性熱泉的微生物屬於最近進化的譜系，這些譜系整合了有氧代謝以滿足其嗜酸生活方式的能量需求。為了評估這些假設，作者在美國懷俄明州黃石國家公園測量了地球化學形式多樣的熱泉中的微生物群落豐度和組成，以確定在熱酸性熱泉中不同分類學譜系的豐度。然後，作者使用公開可獲得的已實現培養或未培養的不同分類學單元的基因組進行了系統進化分析，研究了嗜熱嗜酸菌的進化史。為了更好地理解導致的耐酸性的適應性增加的原因，作者使用比較基因組學來確定區別於其更高一級譜系其他成員新補充的蛋白。最後，作者在地質時間中大氣氧氣變化的背景下分析了這些結果，以評估以下假設：嗜熱嗜酸菌及其引起的酸化生境是新近分化產生的。
結果與討論Results and discussion
作者確定了在YNP的72個代表性熱泉環境中，pH範圍為2.1–9.6和溫度範圍為32.7–92.5℃的微生物種群的多樣性、分布和推斷的生理特徵。對古菌和細菌的16S rRNA基因進行定量PCR，揭示了在低pH值的熱泉中古菌逐漸成為優勢菌群。對古菌與細菌16S rRNA基因拷貝數的對數比率的回歸分析表明，其與pH值呈極顯著負相關，而與溫度則無顯著相關。包含pH和溫度的多元線性回歸模型重申，pH主要是觀察到的種群比例變化的原因，而溫度的影響可忽略不計。但是，應該需要注意的是，這裡採樣的許多熱泉的溫度均超過50℃，因此溫度對古菌佔優勢的不明顯影響可能與缺乏低溫熱泉的採樣有關。分析古菌/細菌16S rRNA基因定量PCR比值與pH值的方差測試結果，同時將pH範圍為3.0至7.0的樣品分為低/高pH組，發現pH 4.0為閾值最能分離數據，即在pH <4.0的熱泉，古菌的優勢最為明顯。
圖1 所採樣的熱泉的溫度和pH值以及酸性熱泉中的優勢好氧古菌。繪製了來自72個YNP熱泉的古菌：細菌16S rRNA基因的比例，該比例與熱泉溫度和pH的關係圖。x軸下方的圖例提供了相應比例大小的大小和顏色。基於對產生16S rRNA基因序列的熱泉中最接近的相關物種，最接近的分離菌株或基因組的生理推斷，推斷能夠進行有氧呼吸的古菌群落百分比。
Figure 1 Temperature and pH of hot springs that were sampled and the dominance of aerobic Archaea in acidic hot springs.(a) Temperature and pH for spring samples (black circles; n = 72) are overlaid on temperature and pH of thermal features down-loaded from the Yellowstone National Park Research Coordination Network database (gray circles; n = 7693). (b) The ratio of archaeal: bacterial 16S rRNA genes from 72 YNP hot springs plotted as a function of spring temperature and pH. Legend below x axis provides size and color for corresponding ratio magnitude. (c) The percentage of the archaeal community inferred to be capable of aerobic respiration, based on physiological inference to the closest related cultivar, nearest cultivated isolate or genome in springs that yielded 16S rRNA gene sequence.
儘管基因組中16S rRNA基因操縱子的數目可以發生變化，因此通過16S rRNA拷貝數定量來估計種群規模變得不那麼直觀，但在古菌基因組中16S rRNA基因拷貝數通常低於細菌。此外，對rrnDB操縱子資料庫中的16S rRNA基因操縱子拷貝數的調查表明，古菌中的Sulfolobales、Desulfurococcales 和Thermoproteales不包含多個16S rRNA基因拷貝，而優勢的細菌目全部由具有多個16S rRNA基因操縱子的屬組成。因此，作者通過定量16S rRNA基因估計的細菌種群數量可能會高估真實的種群數量。因此，定性地作者對低pH泉水中古菌優勢的估計可能低估了古菌真正的群落優勢。當溫度超過〜65°C時，在紐西蘭酸性熱泉，以及在20個YNP最熱和最酸性的熱泉中，也觀察到古菌對於細菌的優勢。pH<4.0的熱泉中，本文中古菌佔主導地位的結果與來自全球不同相似環境基於純培養得出的推論是一致的，這表明古菌在酸性熱生境中比細菌具有生態優勢。
熱泉水中獲取的古菌16S rRNA基因的Pyro-tag測序和基於分類學的生理學推斷表明，在酸性熱泉生態系統中古菌佔優勢的過渡伴隨著古菌將氧氣呼吸整合到能量代謝中。線性回歸分析表明，推斷為有氧呼吸的古菌群落百分比與pH呈顯著負相關，但與溫度無顯著相關，在pH 4.0時根據推斷的有氧呼吸能力的有無能最有效地將群落分開，並與觀察到的pH <4.0的熱泉群落被有氧呼吸古菌所主導相一致。這種趨勢是由在低pH值的熱泉中與Thermoplasmatales 和Sulfolobales 相關譜系中物種相關的序列的逐漸變得普遍所驅動的，這些譜系中的物種大多數能夠使用氧氣進行能量代謝。與低溫酸性環境相比，細菌在此處分析的嗜酸性微生物群落中所佔比例不高。儘管嗜酸細菌可以棲息在高溫酸性熱泉中，但當溫度超過〜75°C時，它們並不佔主導地位。這些結果與YNP和其他地區的高溫酸性熱泉中普遍好氧的Thermoplasmatales 和Crenarchaeota（泉古菌）的普遍分布和優勢一致。
以前曾有人提出，古菌在最熱和最酸性的環境中佔主導地位，這是因為關鍵的適應機制使它們能夠應對長期的環境脅迫。作者的數據提出了酸性地熱系統中古菌優勢的另一種互補是解釋。在這裡，酸性熱泉的產生與發展很大程度上是由嗜酸性古菌譜系成員（如Sulfolobales ）介導的氧氣依賴型微生物硫氧化驅動的，部分原因是要滿足在這種環境中棲息必需的能量需求。由此可見，這些譜系在酸性環境中的主導地位的原因可能是硫酸的產生改變了它們的局部環境，因此，在地質-生物反饋過程中（如被描述為小生境建設），將酸適應性較差的種群排除在外。生態位構建的過程也包括通過生物體的活性來改變環境，其中改變的環境有利於生物體及其後代的適應性或選擇性生存。就現存的嗜熱嗜酸菌而言，可能是由於酸性的生物產生而導致了生態位空間向酸性程度以及溫度更高的趨勢發展，從而促進了那些負責酸化的生物體及其譜系的輻射式發展。隨著時間的流逝和連續的世代發展，這一過程可能表現為嗜酸性譜系以非定向的方式在系統發育關係上遠離了其嗜中性祖先。
為了進一步檢查氧氣在嗜酸古菌的進化中的作用，作者匯總了公開可用的古菌基因組，相應的pH最適值/環境pH值以及氧氣使用情況的數據。使用單拷貝系統發生標記基因的系統生物學重建表明，嗜酸性的特徵存在於多個古菌譜系中，並且在嗜熱菌和嗜鹽菌中特別豐富。值得注意的是，所有嗜酸性譜系，包括嗜熱菌和嗜鹽菌，都嵌套在分類學上高一級的嗜中性和嗜鹼譜系中。這表明嗜酸性是從嗜中性或中性嗜酸祖先經過獨立且多次演化而來生理特性。儘管環境調查發現在酸性環境中還有其他未培養的古菌，它們都嵌套在其他未培養的譜系中，這些譜系在普通環境或鹼性環境中也很普遍，這表明嗜酸性也是這些譜系的衍生特徵。另外，在作者的系統生物學重建中未觀察到嗜酸性譜系向中等嗜酸性或嗜中性亞譜系的演化，這表明向嗜酸性進化很大程度上是單向過程。這些結果表明，嗜酸古生菌的起源相對較新近，而且起源較廣。
圖2：古生嗜酸菌的系統發生位置，最佳pH和相應的氧氣使用情況。利用584個古菌基因組的53至104個系統發育標記基因的串聯序列構築的最大可能性樹。
以目水平在摺疊進化樹。比例尺表明每個位點的預期替換數。給出了每個可使用品種的譜系的pH最適值和氧氣使用數據。品種的最適pH值表明為圓圈，而重構基因組的環境pH值或培養基的pH值以三角形的顏色表示。
Figure 2 Phylogenetic placement of archaeal acidophiles, pH optima and corresponding O2 usage profiles. The Maximum Likelihood tree was constructed using a concatenation of between 53 and 104 phylogenetic marker genes for 584 archaeal genomes (median n = 103; 0.05 percentile n = 70). Order-level (or above) lineages are collapsed in the tree. All nodes shown exhibited bootstraps 495% except where black boxes (470%) or gray boxes (o 70%) are shown. Scale bar shows expected number of substitutions per site. pH optima (scatterplot) and O2 usage data (black/white heatmap on right, as a % of isolates that are aerobic) are given for each lineage where cultivars are available. pH optima for cultivars are shown as circles, whereas environmental pH of reconstructed genomes or cultivation media pH (non-optima) are shown as triangles.
對古菌中可用培養菌株中氧氣的使用情況進行分析後發現，嗜熱嗜酸古菌目Sulfolobales和Thermoplasmatales佔主導地位，這表明擁有利用氧氣產出大量能量的代謝能力對於適應和定殖酸性環境至關重要。確實，對最適溫度和最適pH的分析以及可獲得的古菌氧氣使用情況表明，最適生長pH為3.0或更低pH的類群始終具有呼吸氧氣的能力。儘管迄今為止分離出的高溫嗜酸細菌也都表現出有氧代謝能力，如在Aquificae中的一個屬和在Verrucomicrobia中的另一個甲烷營養菌屬的最佳生長溫度為60°C並能氧化硫，但在65°C以上它們都不能很好生長。這表明細菌在當今高溫酸性環境的形成中，以及在過去的地質進化歷史中的位置並不重要。
圖3：古菌品種的最佳生長pH，最佳生長溫度和氧氣使用量。每個點代表一個古菌物種，並根據其將氧氣納入其代謝的能力而著色。
Figure 3 Optimal growth pH, optimal incubation temperature and O2 usage for archaeal cultivars. Each point represents a single archaeal cultivar (N = 255) that is colored based on the ability (aerobe; black circles; n = 76) or inability (anaerobe; white circles; n = 179) to incorporate O2 into their metabolism.
用比較基因組學鑑定潛在幫助定殖高酸性環境的蛋白質編碼基因，結果表明，儘管屬於不同的系統發育譜系，但嗜酸菌基因組中編碼的蛋白質相似。此外，由Sulfolobales和Thermoplasmatales基因組編碼的蛋白質不同於TACK超門和廣古菌的其他物種。這表明，在系統發育上相異的物種可能在其向酸性生境的多樣化發展過程中已經趨同進化出相似的蛋白編碼基因。
圖4：古菌基因組中蛋白質編碼基因的相似性。所有古菌基因組中蛋白質編碼基因的非度量多維標度圖。符號如圖2所示：物種基因組為圓圈，環境樣品宏基因組重構的基因組為三角形。符號顏色是根據比例表示的最佳pH值或環境pH值。NMDS圖僅包括廣古菌基因組和TACK 超門基因組。b，c中的黑圓圈分別表示Sulfolobales和Thermoplasmatales。每個點都代表一個基因組，並且點按照右邊圖例給出的分類進行著色。軸線代表了基因組彼此之間的相對位置，距離較近的點更相似，而距離較遠的點則不太相似。
Figure 4 Similarity in protein-coding genes among archaeal genomes. (a) Nonmetric multidimensional scaling (NMDS) plot of protein-coding gene bins among all archaeal genomes. Symbols are as in Figure 2: cultivar genomes are shown as circles and reconstructed genomes from environmental samples are shown as triangles. Symbol color refers to pH optima or environmental pH according to the scale on the right. (b) NMDS plots including only Euryarchaeota genomes and (c) TACK superphylum genomes. Thermoplasmatales and Sulfolobales are indicated with black circles in b, c, respectively. Each point represents a genome, and points are colored according to taxonomic orders as given by the legends on the right. Axes represent relative positioning of genomes to one another, such that points closer together are more similar, and points farther apart are less similar.
為了鑑定有助於嗜酸性菌從其高級譜系分化的那些蛋白，鑑定了分別嗜酸古菌Sulfolobales、Thermoplasmatales與廣古菌、TACK超門的蛋白。預測的膜相關通透酶或轉運蛋白佔差異蛋白的25％左右，這些蛋白可將Thermoplasmatales 區別於其他古菌，在138個富集Thermoplasmatales的蛋白中，超過 50％的Sulfolobales基因組中也存在其中的32個，這與以下觀察結果一致：來自Thermoplasmatales 目的Picrophilus torridus和Thermoplasma acidiphilum的基因組與Sulfolobus的基因組具有顯著的同源性。許多共享蛋白與滲透酶或膜轉運相關，包括胺基酸和溶質轉運蛋白/滲透酶，這證明了這些蛋白質功能對於細胞內pH穩態以及在酸性環境中的定殖至關重要。相反，未觀察到Sulfolobales的成員中有Thermoplasmatales樣蛋白的富集。這些結果表明，從廣古菌中分化出的Thermoplasmatales可能部分歸因於從類Sulfolobales的祖先中獲得了基因。
圖5：熱圖表明了Thermoplasmatales富集的蛋白編碼基因在非廣古菌基因組中的分布。最大似然樹與圖2中所示的樹相同。僅表示那些在Thermoplasmatales譜系中出現頻率> 87％的蛋白編碼基因的分布，並且這些基因最能根據指示值將Thermoplasmatales與其他廣古菌進行區分。
Figure 5 Heatmap showing the distribution of Thermoplasmatales-enriched protein-coding genes among non-Euryarchaeota genomes. The Maximum Likelihood tree is the same as shown in Figure 2. Protein bin distribution is only shown for those protein-coding genes with 487% frequency within the Thermoplasmatales lineage (n = 138), and which most differentiate the Thermoplasmatales from other Euryarchaeaota based on 『indicator』 values. Annotations for each protein bin are given in Supplementary Table S7.
對Thermoplasmatales富集的蛋白進行的系統發育進化分析表明，在大多數蛋白的系統發育中，Thermoplasmatales 同源物出現在泉古菌分支內。這些數據支持這樣的假說：與Sulfolobales相比，在溫度較溫和的熱泉水中發現的Thermoplasmatales與其他廣古菌物種不同，部分原因是從嗜酸的泉古菌類祖先通過橫向轉移（HGT）獲取基因。這種情況與以下假設是一致的：好氧硫氧化Sulfolobales 負責形成高溫酸性生態位空間，然後可以促進生成溫度較溫和的酸性生態位空間，以供日後分化出較溫和嗜熱嗜酸菌譜系，如Thermoplasmatales。相對於在熱泉系統中處於上遊的Sulfolobales而言，Thermoplasmatales 的下遊位置可能有助於基因從Sulfolobales 單向轉移至Thermoplasmatales。已經在嗜酸菌中證明存在廣泛的水平基因轉移（HGT），並且這可能是Thermoplasmatales譜系獲得成功適應嗜酸環境性狀的一般機制。
Sulfolobus solfataricus向嗜酸性增加進化的實驗支持以下假設：要適應逐漸增加的酸性環境，必須增加代謝能量的產生，部分原因是要滿足與氧化應激相關生物合成需求的增加。將S. solfataricus連續3年逐步放入酸性越來越強的培養環境中進行傳代後，衍生菌株和原始祖先菌株的轉錄譜分析表明，衍生品系中耐酸性的增加與分解代謝功能和合成代謝功能的表達增加有關。然而，對衍生菌株和親本菌株的基因組進行比較分析後發現，膜相關基因和轉運蛋白相關基因中只有幾個點突變，這表明進化的嗜酸菌株主要在基因調控水平上不同，而不是在獲得新性狀或性狀變異的水平上不同。然而，對自然環境中酸性增加的適應可能更多地受到HGT的影響，而不是單點突變的影響。例如，在開放的自然系統中，裂解細胞和病毒（在酸性熱泉環境和已知的嗜酸菌的培養物中很常見）的DNA可能會加速HGT並向酸性更強的棲息地分化。實際上，本文和其他研究中進行的比較基因組分析也強調了HGT在嗜酸菌譜系進化中的重要性。
另外一個有趣的問題，嗜酸嗜酸菌及其棲息的酸性生境是在何時出現的？Sulfolobales中的好氧生物，例如S. solfataricus，在氧氣濃度〜1.5％和24％(v/v)之間的生長最佳，分別對應於80°C下的0.87和13.9mM 氧氣，而在沒有氧氣的環境下不能生長。直到氧光合作用出現之後，地球大氣才開始有氧氣，直到約2.4Ga的地球大氧化時間（GOE）之後，大氣氧氣濃度才達到可觀的水平。GOE的時間點得到了古土壤學如易於氧化的、氧還反應敏感的化合物如黃鐵礦和晶質鈾礦的實質性變化以及這段時間後沉積巖記錄中硫同位素組分的消失等證據的廣泛支持。然而，GOE之後大氣中氧的可用性直到最近才成為關注焦點。
根據缺氧深海和古土壤化學（特別是Fe3+）的硫同位素特徵分析，公認的模型認為元古代（Proterozoic）中期的大氣氧氣含量為當前大氣水平的約1％至40％之間。鉻同位素記錄的新數據表明，GOE後大氣中的氧含量可能下降不超過當前大氣水平的~ 0.1％。通過多項地球化學觀測，包括在有機碳埋藏速率高的海洋沉積物中碳同位素分析，以及加快的Cr氧化還原循環速率的研究等，都表明了在元古代晚期大氣氧最終增加到接近當前大氣水平。因此，鑑於隨著水溫增高非線性降低的氧氣溶解度、在高溫酸性熱泉中氧的可用性和必要性，好氧嗜熱嗜酸微生物最早可能出現於大氣氧氣濃度上升到與當前大氣水平相當的元古代中期的靠後階段（大約0.8Ga）。
另一種假設是，好氧嗜熱嗜酸菌在GOE之前或期間出現，但在隨後的約1.5億年間失去了其生態位空間，這時大氣中的氧氣急劇下降並被限制在有限區域（避難所）中，而在約0.8Ga重新出現並輻射進化。其他人則認為，GOE之前或GOE之後沉積鐵礦床中的Cr含量的峰值，以及缺乏Cr氧化還原循環的現象，可以用全球陸地黃鐵礦儲層的酸性風化釋放出還原的Cr來解釋。據推測，這種風化是由低溫好氧的可以氧化黃鐵礦的嗜酸菌的活動所驅動的。此外元古代中期極低的氧氣水平和多種沉積記錄中Cr豐度恢復到前古水平的證據，可能支持好氧嗜酸菌的生態位崩塌假說。
為了評估上述兩個假設是否能夠通過古菌系統發育的分子年代預測獲得支持，作者使用了一個以細菌為外類群的古菌類群時間樹。使用最大和最小年代估計，所有古生菌的分化時間分別為3.83Ga和3.46Ga，據估計，Sulfolobales最近祖先（MRCA）的分化時間為1.053Ga，而Thermoplasmatales的MRCA的分化時間估計為0.843Ga，這些時期與前人使用較小的基因組數據集進行的估計差不多一致，並進一步證明了好氧嗜熱嗜酸菌在地球歷史的晚期輻射進化，並且與元古代中期（約0.8Ga）大氣中的氧氣上升時間的估計一致。
此外，估計Sulfolobales 的輻射進化要比Thermoplasmatales 的輻射進化早，這為Thermoplasmatales 通過HGT從已經適應嗜熱嗜酸性生活方式在高溫水熱環境中佔主導地位Sulfolobales祖先獲取基因可能的假設提供了進一步的支持。
結論YNP的酸性熱泉生態系統古菌為優勢物種，這與其他全球分布的熱泉系統的數據一致。生理學推斷表明，在向古菌為主的酸性熱泉生境過渡的過程中微生物將氧氣整合到了呼吸鏈中。該結果與酸性環境的生成通常需要依賴氧氣的硫化合物氧化的數據相一致，表明嗜熱古生菌及其生境的酸性在產氧光合作用出現後共同演化。進一步作者假設這些事件可能是通過一系列地質-生物反饋發生的，其過程類似於生態位構建的過程。儘管在微生物生態學中很少研究生態位構建過程，但考慮到微生物能夠較快地影響其局部環境的地球化學組成、通過HGT獲得新遺傳特性以及它們相對快的繁殖速度，微生物塑造生態位可能是其進化中的普遍現象。系統生物學分析也支持了這些結論，並表明，古菌中嗜酸性的進化相對較早地獨立發生在不同的譜系中，並且可能受到HGT的幫助。綜上所述，這些結果擴大了作者對熱泉中古生菌的生態優勢的理解，並為其提供了生理和進化方面的信息。需要對好氧嗜酸菌進行進一步的實驗室試驗，以評估對環境酸性增強的適應如何影響生態適應性，以及對初始物種分化的潛在影響。
材料和方法Materials and methods
用可攜式pH計和溫度探針測定熱泉溫度和pH，該探針每天用標準緩衝溶液校準。如前所述，從熱泉中取熱泉沉積物樣品，並對進行DNA提取、純化和定量。如前所述，還通過454 Titanium平臺進行了定量PCR和細菌/古菌16S rRNA基因的擴增和測序。原始序列數據存儲在NCBI SRA資料庫中，SRA登錄號為SRR3181942，從現存培養菌株中推斷出是否擁有有氧呼吸能力。
從NCBI基因組網站下載可用的古菌基因組，並與JGI集成微生物基因組資料庫進行整合，以確保收集了兩個資料庫中所有可用的代表基因組。使用Amphora2軟體包，根據104個單拷貝古菌特異性系統發育標記基因的存在，估算每個下載基因組的基因組完整性。僅收納存在系統發育標記基因> 50％的基因組，以減少來自低覆蓋率基因組的偏倚影響。使用系統發生標記基因的串聯比對進行系統發生分析，並使用Clustal Omega v1.2對104個基因數據集進行聯配。使用RAxML v.8.2.4對首尾連接的聯配結果進行最大似然分析，指定LG蛋白替代模型並設置自展值為100以評估每個節點的可靠度。從已發表的對應物種分離株的培養文獻中收集了其最適pH值和有利用氧氣能力與否的數據。對於代表未培養物種或沒有最佳pH描述的物種的基因組，從發表的文獻或培養物收集信息中採集環境pH或培養條件（如果有的情況下）。如果只有pH範圍可用，則使用每個種pH值範圍的平均值。
將所有基因組的蛋白質先以90％的同源性水平聚類，然後再以60％的同源性水平進行第二類聚類，然後以30％的同源性使用CD-HIT v.6.5.5將所有基因組的蛋白質聚類進行分類。然後使用R包「vegetarian」的「 normalize.rows」功能對每個基因組蛋白的存在/不存在情況進行歸一化。然後使用歸一化的存在/不存在表，使用用於距離矩陣計算的vegdist函數和R包 vegan中的metaMDS排序函數來構建NMDS圖。使用labdsv包的「 indval」函數用於識別相對於其各自上系中的其他譜系而言，在目標組中高度富集的「指標」蛋白。指標分析中使用基因組之間的非標準化存在/不存在矩陣。「指標值」代表特定組內相對於其他組的保真度和頻率。根據標記基因系統發育內基因組的位置確定系統發育組，並參考已發表的系統發育組。經鑑定，Thermoplasmatales 的富集蛋白簇箱只考慮了> 0.87的指示值，而Sulfolobales只考慮了> 0.90的指示值。分別對Thermoplasmatales 目進行了指標分析，同時僅分別考慮了Euryarchaeota或TACK 超門的其他成員。蛋白質注釋來自代表性的bin序列，並通過人工保守域資料庫對蛋白質序列的搜索來增強可靠度。如上所述，在系統發育上分析了在Thermoplasmatales 和Sulfolobales 中高度富集的蛋白bin。通過檢查系統發育關係並確定Sulfolobales / Crenarchaeota是否與Thermoplasmatales蛋白質共存來評估來評估其親緣關係。蛋白質注釋來自代表性的bin序列，並通過人工保守域資料庫對蛋白質序列的搜索來增強準確性。
為了估計分化時間，使用上述系統生物學分析中的總古菌類群的一個子集來構建以細菌為外類群的時間樹。選擇部分古菌類群可以減少數據集的大小和計算時間，方法是包括完整數據集中存在的主要生物分類的多個代表，同時刪除系統發育上多餘的類群。選擇了三個細菌類群來代表一個外類群。使用Amphora2對每個細菌基因組的蛋白質編碼基因中搜索104個古菌持家基因。
然後，使用Clustal Omega對各個管家基因進行比對，進行連接，並在RAxML中進行ML分析，如上述僅古菌分析中所述。使用在RAxML中的重新採樣來評估節點可靠度。然後，使用MEGA7中實現的Reltime方法（使用LG替換模型）並且僅使用數據集中覆蓋率> 50％的對齊位置，來估計每個節點的分化時間估計。使用以下校準點，古菌與細菌之間的差異最早分化時間估計為3.83Ga，這對應於格陵蘭變質沉積物中的同位素測定的地球上可能存在生命的最早日期。古菌域最遲出現時間估計為3.46Ga，這來自於澳大利亞熱泉礦床含甲烷包裹體（古菌產甲烷的最早證據）的同位素分析。
原文連結：https://www.nature.com/articles/ismej2017162/
參考文獻：Colman D R , Poudel S , Hamilton T L , et al. Geobiological feedbacks and the evolution of thermoacidophiles[J]. The ISME Journal, 2017.
譯者：August 中南大學
責編：劉永鑫 中科院遺傳發育所；文濤 南京農業大學
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