微生物群落在植物組織中定植，并能給植物宿主帶來適應度優(yōu)勢，包括促進生長、吸收養(yǎng)分、承受壓力和抵抗病原體。根系健康便是這種強大共生關系的一個明顯例子。與人類腸道微生物群支持消化的作用相似，一些微生物幫助植物根系從土壤中獲取營養(yǎng)和水分，并進行固氮�？梢哉f，微生物組對于植物來說是必不可少的，因此我們希望了解潛在的分子和遺傳驅動因素。

Sami Saarenpää博士等人開發(fā)了一種改進的Visium空間方法--SmT，可以同時從植物組織切片中捕獲真菌、細菌和宿主基因表達信號，同時保留空間組織。

該方法同樣可以支持對人類和動物組織中共存有機體的空間組織和功能關系的類似洞察，并最終提供對微生物群落如何影響健康和疾病的不同領域的更深入的理解。

01.

植物菌群：由多種微生物組成的結構化群落

真菌和細菌是最主要的植物相關菌群，盡管植物微生物生活在如此多樣化的群落中并相互作用，但卻并不是隨機組合的，而是由群落組合的一般規(guī)則構成，并顯示出確定的系統(tǒng)發(fā)育組織。它們受到微生物、植物宿主和環(huán)境之間復雜的相互作用的控制。

微生物群落的空間組織影響它們的功能--換句話說，就是微生物群落在支持宿主植物和生態(tài)系統(tǒng)健康方面的成功程度是受到微生物群落空間組織影響的。需要一個高分辨率的空間分子信息讀取，以了解潛在的分子和遺傳驅動因素，不僅控制著微生物群落的結構組裝，還有微生物-微生物和微生物-宿主的相互作用，這對植物宿主產(chǎn)生了適應度優(yōu)勢。

02.

多模態(tài)陣列捕獲真菌、細菌和宿主轉錄本

這種需求推動了一個由Sami Saarenpää博士等人領導的科學家團隊之間的合作，他們開發(fā)了一種改進的Visium空間方法，可以同時從植物組織切片中捕獲真菌、細菌和宿主基因表達信號，同時保留空間組織。這種方法被稱為Spatial metaTranscriptomics (SmT)，該技術為研究植物、人類或動物組織中的微生物群相互作用提供了重要的基礎空間轉錄組學技術應用，因為它從多個共存有機體中捕獲了轉錄組學信息。

捕獲探針的多模式陣列是啟用SmT的關鍵。該團隊開發(fā)了一種真菌和細菌特異性捕獲探針的獨特混合物：16S rRNA序列捕獲細菌轉錄本，而真菌轉錄本用18S rRNA序列和一個內部轉錄間隔 (ITS) 捕獲。

這些探針與典型的捕獲植物宿主mRNA的poly-d(T)探針一起排列在Visium捕獲芯片表面，其比例分別為45% 16S rRNA探針、45% 18S rRNA/ITS探針和10% poly-d(T)探針。這個比例不同于典型的Visium捕獲芯片，后者由100%的poly-d(T)探針覆蓋。然后，研究人員用多模態(tài)捕獲芯片對擬南芥葉片的整個切片進行了分析，以更好地了解微生物定植局部區(qū)域的宿主基因表達變化。

03.

微生物熱點區(qū)域增強了植物的免疫力

研究小組對13片葉子進行了空間分析，揭示了微生物的豐富程度以及獨特的組織模式。他們發(fā)現(xiàn)29個細菌類群和23個真菌類群的相對豐度超過1%。分析結果顯示，整個葉片表面的微生物群體中，99.9%的采樣點含有獨特的細菌分子，97.5%的采樣點含有獨特的真菌分子。盡管覆蓋范圍很廣，但總體集中在熱點區(qū)域，而不是均勻地分散。一些熱點區(qū)域甚至被細菌和真菌群落共享。通過保留這種空間背景，研究小組得出結論，共享熱點區(qū)域的微生物群落豐度和空間組織是微生物-微生物相互作用的決定因素。

研究小組還發(fā)現(xiàn)了微生物種群的存在也影響宿主基因的表達，特別是與植物免疫反應相關的基因的富集，以及微生物豐度與免疫相關基因子集（包括ACD6 和CA1 ）之間的明確空間相關性。ACD6 是一種廣譜抗病基因，CA1 的產(chǎn)物結合免疫相關激素水楊酸，在病原體入侵時調節(jié)氣孔的打開。這些發(fā)現(xiàn)揭示了宿主機體在建立對威脅和疾病的防御反應時，局部微生物種群如何影響宿主機體的基因表達變化。

04.

微生物群落多樣性研究的未來

SmT有望解開微生物種群和它們的植物宿主之間的復雜關系，并且用作者的話來說，“通過從共存的有機體中捕獲信息，擴展了多模態(tài)空間測量方法的范圍”。

SmT不僅僅是植物研究專屬，同樣可以支持對人類和動物組織中共存有機體的空間組織和功能關系的類似洞察，并最終提供對微生物群落如何影響健康和疾病的不同領域的更深入的理解--從消化和代謝，到傷口愈合等。

參考文獻：

Saarenpää S, et al. Spatially resolved host-bacteria-fungi interactomes via spatial metatranscriptomics. bioRxiv (2022). doi: https://doi.org/10.1101/2022.07