AFP Mikrobielle Biodiversität

• Forschungsstelle: AGS
• Projektnummer: 14.12.3.2
• Projekttitel Englisch: ARP Microbial Biodiversity – invisible actors supporting agriculture and food economy

Schlüsselwörter (Englisch)

Diversity, ecosystems, species, genotypes, microorganisms, next generation sequencing, transcriptomics, metagenomics, function

Kurzbeschreibung (Deutsch)

Die Biodiversität umfasst die Vielfalt der Ökosysteme, der darin lebenden Arten, sowie der Genotypen innerhalb einer Art. Zusätzlich setzt sie sich auch mit den Wechselwirkungen innerhalb und zwischen diesen drei Ebenen auseinander. Für die Funktionsfähigkeit aller Ökosysteme spielen Mikroorganismen eine fundamentale Rolle. Obwohl die Mikroorganismen in unglaublich hoher Anzahl und in einer riesigen Diversität vorkommen, werden die mannigfaltigen Ökosystemfunktionen dieser Akteure häufig unterschätzt – sie sind so klein, dass sie für uns unsichtbar sind.
Im Agroscope Forschungsprogramm „Mikrobielle Biodiversität“ wird mit Hilfe moderner Sequenzier-technologien die Genominformation ausgewählter mikrobieller Ökosysteme der Land- und Ernäh-rungswirtschaft erfasst und analysiert, um die Diversität der Mikroorganismen zu charakterisieren und ihre Funktion in diesen Systemen besser zu verstehen. Diese Daten bilden die Grundlage dafür, na-türlich vorhandene Mikroorganismen für eine natürliche, nachhaltige Landwirtschaft sowie für qualitativ hochwertige, sichere Landwirtschaftserzeugnisse gezielt nutzen, fördern und kontrollieren zu können.

Dieses Tätigkeitsfeld umfasst vier Hauptziele (Arbeitspakete AP 1-4). Die Projekte des ersten AP „Mikrobiom Boden“ untersucht die Biodiversität in verschiedenen Bodentypen, mit dem Hauptziel, einzelne Spezies oder Speziesgruppen zu finden, die sich als zuverlässige Indikatoren für die Bodenqualität eignen. Im zweiten AP „Mikrobiom Pflanze“ wird die auf der Pflanzenoberfläche vorkommende Biodiversität auf Raigras, Kartoffel und Apfel untersucht. Ein wichtiges Ziel ist hier, zu prüfen, ob bestimmte Spezies als Nischenbesetzer eingesetzt werden könnten, um so eine Besiedelung durch Pflanzenpathogene zu behindern. Im dritten AP „Mikrobiom fermentierter Lebensmittel“ wird die Biodiversität der Agroscope Stammsammlung (Liebefeld, Wädenswil) und des Ökosystems Rohmilchkäse analysiert, um Spezies bzw. Speziesgruppen zu finden, die gezielt für die Steigerung der Sicherheit und Qualität der Landwirtschaftserzeugnisse eingesetzt werden können. Im vierten AP „Genomik und Bioinformatik“ geht es um die Etablierung eines Agroscope-weiten Experten-Netzwerkes mit dem Ziel, Agroscope Projekte in diesem Themenbereich von der Planung über die Durchführung bis zur Datenanalyse optimal begleiten und unterstützen zu können. Dieses AP bildet die gemeinsame methodische Basis und damit die wichtigste Schnittstelle des AFP.

Die Projektgruppen ergänzen sich ideal und es besteht eine enge Zusammenarbeit zwischen For-schungsgruppen des IPB, ILM, INH und INT und damit über ganz Agroscope.

Projektziele (Deutsch)

2.2.1. AP: Das Mikrobiom des Bodens (Rahmenprojekt AFP)
Die Mikrobiologie im Boden zeichnet sich durch die grösste Biodiversität aus und ist damit auch eines der am schwierigsten zu bearbeitenden Ökosysteme. Zugleich stellt der Boden einen extrem wichtigen Produktionsfaktor dar, dessen Funktionen und Dienstleistungen in starkem Masse von den Mikroorganismen, welche in ihm leben abhängen. Da die meisten Mikroorganismen aber nicht auf Standardmedien kultivierbar sind, blieben auch die Identität und die Funktionen der meisten Bodenmikroorganismen während langer Zeit unbekannt. Für die wenigen, die man in Kultur untersuchen konnte wurde aber gezeigt, dass sie in wichtigen Prozessen wie Nährstoffkreisläufen, beim Schadstoffabbau oder bei der Pflanzenernährung eine zentrale Rolle spielen. Erst die molekulargenetischen Ansätze und die neuen DNS-Sequenzierungs-Technologien ermöglichten den Zugang zu der gesamten und neuen mikrobiologischen Ressource, wodurch viele neue Fragen bezüglich Mikrobiologie und Boden aufgeworfen wurden.
Es ist das Ziel des Arbeitspaketes (AP) „Mikrobiom des Bodens“ in spezifischen Projekten an zentra-len Fragen der mikrobiellen Diversität im Boden zu arbeiten. Die Erforschung der mikrobiellen Bio-diversität wird in verschiedenen Böden und Systemen erfolgen, um das Zusammenspiel von Boden-typ, Bodennutzung und der im Boden lebenden Mikroorganismen besser zu verstehen und für die Be-urteilung der Bodenqualität nutzen zu können. Dabei steht natürlich der landwirtschaftliche Aspekt im Vordergrund aber zu Vergleichszwecken kann es auch sinnvoll sein nicht-landwirtschaftliche Systeme miteinzubeziehen. Die Projekte sind z.T. bereits angelaufen oder stehen kurz vor dem Start. Einige sind auch erst in der Planungsphase und die Finanzierung muss für eine Realisierung noch sicherge-stellt werden. Im Rahmen des AP Bodenmikrobiom werden die Datenerhebungen koordiniert und harmonisiert, so dass die Daten in einer Metaanalyse übergreifend ausgewertet werden können. Dies wird eine kohärente Abbildung der mikrobiellen Biodiversität in Schweizer Böden liefern und eine erste umfassende Beurteilung der biologischen Qualität von Schweizer Böden ermöglichen. Das AP Bo-denmikrobiom stellt somit ein Rahmenprojekt dar, welches verschiedene Projekte beherbergen wird.

2.2.2 AP: Das Pflanzenmikrobiom
In diesem Arbeitspaket wird die mikrobielle Biodiversität auf ausgewählten Pflanzen untersucht, um das Pflanzenmikrobiom besser zu verstehen und im Hinblick auf die Hemmung von Pflanzenpathoge-nen gezielt optimieren zu können. Dazu werden drei Fallstudien ausgeführt, die sich mit dem Mikrobi-om des Raigrases (Roland Kölliker, INH), der Kartoffel (Laure Weisskopf, INH) und des Apfels (Cosi-ma Pelludat, IPB) befassen werden. In allen drei Fällen wird der Einfluss des natürlichen Mikrobioms auf die Krankheitsanfälligkeit der Pflanzen analysiert, sowie die Veränderungen und Verschiebungen innerhalb der vorhandenen mikrobiellen Gemeinschaften, die durch die Umwelt (verschiedene Stand-orte – landscape genomics), oder durch das Eindringen fremder Mikroorganismen (Pathogene oder Antagonisten) verursacht werden.

2.2.3. AP: Das Mikrobiom fermentierter Lebensmittel
Erforschung der mikrobiellen Biodiversität der Agroscope Stammsammlung (Liebefeld) sowie des Ökosystems Rohmilchkäse mit dem Ziel, auf der Basis der Genomdaten gezielt Bakterien für die Her-stellung von hochwertigen und sicheren, fermentierten Milchprodukten auswählen zu können.

2.2.4.AP: Agroscope-Netzwerk für Genomik und Bioinformatik (ANET-GB)
Der Aufbau des ANET-GB ist eine wichtige Voraussetzung für den langfristigen Erfolg des AFP Mikrobielle Biodiversität. Die Zielvorgaben für das ANET-GB umfassen eine gezielte Vertiefung von bestehenden Kompetenzen (z.B. in der Sequenzierung) sowie den Aufbau neuer Kernkompetenzen in den Bereichen der Generierung, Prozessierung, Analyse und Integration von Next Generation Sequenzierungsdaten (NGS Daten) bei Agroscope. Durch Zugang zu diesen Kernkompetenzen werden die beteiligten Forschungsgruppen des AFPs darin unterstützt ihre Forschungsziele zu erreichen. Die Schaffung dieser Kernkompetenzen ermöglicht es Agroscope als Kompetenzzentrum des Bundes für die land- und ernährungswirtschaftlichen Forschung auch sich verstärkt mit externen Forschungsgruppen zu vernetzten, High Impact Publikationen zu generieren und Drittmittel zu akquirieren.

Kunden/Berichterstattung (Deutsch)

Die Forschungsergebnisse werden in wissenschaftlichen Publikationen, Fachzeitschriften und an nati-onalen und internationalen Tagungen veröffentlicht.

Literatur (Deutsch)

• Bennedsen M., B. Stuer-Lauridsen, M. Danielsen, and E. Johansen (2011) Screening for antimicrobial re-sistance genes and virulence factors via genome sequencing. Appl.Environ.Microbiol. 77 (8):2785-2787.
• Berendsen RL, Pieterse CM, Bakker PA (2012) Trends Plant Sci.;17(8):478-86. doi: 10.1016/j.tplants.2012.04.001.The rhizosphere microbiome and plant health.
• Bolotin A. et al. (2004) Complete sequence and comparative genome analysis of the dairy bacterium Streptococcus thermophilus, Nature Biotechnology 22 (12), 1554-1558.
• Bühlmann A, Pothier JF, Tomlinson JA, Frey JE, Boonham N, Smits TM, Duffy, B (2012) Genomics-informed design of loop-mediated isothermal amplification for detection of phytopathogenic Xanthomonas arboricola pv. pruni at the intraspecific level. Plant Pathology, doi: 10.1111/j.1365-3059.2012.02654.
• Caporaso JG, Kuczynski J, Stombaugh J, Bittinger K, et al.. 2010. Nat Methods. 7:335-6. QIIME allows anal-ysis of high-throughput community sequencing data.
• Carlier AL, Omasits U, Ahrens CH, Eberl L. 2013. Mol Plant Microbe Interact. 26(11):1325-33. Proteomics analysis of Psychotria leaf nodule symbiosis: improved genome annotation and metabolic predictions.
• Chin CS, Alexander DH, Marks P, Klammer AA, et al. 2013. Nat Methods.10(6):563-9. Nonhybrid, finished microbial genome assemblies from long-read SMRT sequencing data.
• Cole JR, Chai B, Farris RJ, Wang Q, Kulam-Syed-Mohideen AS, McGarrell DM, Bandela AM, Cardenas E, Garrity GM, Tiedje JM (2007). The ribosomal database project (RDP-II): introducing myRDP space and quality controlled public data. Nucleic Acids Research 35: Database Issue D169–D172
• Delmotte N, Ahrens CH, Knief C, Qeli E, Koch M, Fischer HM, Vorholt JA, Hennecke H, Pessi G. 2010. Pro-teomics 10(7):1391-400. An integrated proteomics and transcriptomics reference data set provides new in-sights into the Bradyrhizobium japonicum bacteroid metabolism in soybean root nodules.
• Frey B., Rüdt A., Widmer F. (2010) Changes in rhizosphere bacterial populations during phytoextraction of heavy metal contaminated soil with poplar. Plant Biosystems 144:392-395.
• Hartmann M, Niklaus PA, Zimmermann S, Schmutz S, Kremer J, Abarenkov K, Lüscher P, Widmer F, Frey B (Submitted). Resistance and resilience of the forest soil microbiome to compaction after logging operations.
• Hartmann M, Howes CG, VanInsberghe D, Yu H, Bachar D, Christen R, Nilsson RH, Hallam SJ, Mohn WW (2012). Significant and persistent impact of timber harvesting on soil microbial communities in Northern coniferous forests. The ISME Journal 6: 2199–2218
• Hartmann M, Niklaus PA, Zimmermann S, Schmutz S, Kremer J, Abarenkov K, Lüscher P, Widmer F, Frey B (2014). Resistance and resilience of the forest soil microbiome to logging-associated compaction. The ISME Journal 8: 226-244
• Inceoglu O, Al-Soud WA, Salles JF, Semenov AV, van Elsas JD. 2011. Comparative analysis of bacterial-communities in a potato field as determined by pyrosequencing. PLoS ONE 6:e23321
• Koboldt DC, Steinberg KM, Larson DE, Wilson RK, Mardis ER. 2013. Cell 155(1):27-38. The next-generation sequencing revolution and its impact on genomics.
• Koren S, Harhay GP, Smith TP, Bono JL, et al. 2013. Genome Biol. 14(9):R101. Reducing assembly com-plexity of microbial genomes with single-molecule sequencing.
• Mann RA, Blom J, Bühlmann A, Plummer KM, Beer SV, Luck JE, Goesmann A, Frey JE, Rodoni BC, Duffy B, Smits THM (2012) Comparative analysis of the Hrp pathogenicity island of Rubus- and Spiraeoideae-infecting Erwinia amylovora strains identifies the IT region as a remnant of an integrative conjugative ele-ment. Gene 504, 6-12.
• Manter DK, Delgado JA, Holm DG, Stong RA. 2010. Pyrosequencing reveals a highly diverse and cultivar-specific bacterial endophyte community in potato roots. Microb. Ecol. 60:157–66
• Meyer F, Goesmann A, McHardy AC, Bartels D, et al. 2003. Nucleic Acids Res. 31(8):2187-95. GenDB--an open source genome annotation system for prokaryote genomes.
• Meyer F, Paarmann D, D'Souza M, Olson R, et al. 2008. BMC Bioinformatics 9:386. The metagenomics RAST server - a public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes.
• Montel,MC Buchin, S, Mallet, A Delbes-Paus, C Vuitton, DA Desmasures, N and Berthier, F (2014) Tradi-tional cheeses: Rich and diverse microbiota with associated benefits. Int.J.Food Microbiol. 177:136-154.
• Nagalakshmi U, Wang Z, Waern K, Shou C, et al. 2008. Science 320:1344-9. The transcriptional landscape of the yeast genome defined by RNA sequencing.
• Omasits U, Quebatte M, Stekhoven DJ, Fortes C, Roschitzki B, Robinson MD, Dehio C, Ahrens CH. 2013. Genome Res ;23):1916-27. Directed shotgun proteomics guided by saturated RNA-seq identifies a complete expressed prokaryotic proteome.
• Overbeek R, Olson R, Pusch GD, Olsen GJ, et al. 2014. Nucleic Acids Res 42(1):D206-14. The SEED and the Rapid Annotation of microbial genomes using Subsystems Technology (RAST).
• Powers JG, Weigman VJ, Shu J, Pufky JM, et al. 2013. BMC Genomics 14:675. Efficient and accurate whole genome assembly and methylome profiling of E. coli.
• Qeli E, Ahrens CH. 2010. Nat Biotechnol. 28(7):647-50. PeptideClassifier for protein inference and targeted quantitative proteomics.
• Quigely L., O’Sullivan O., Beresford T.P., Ross R.P., Fitzgerald G.F., Cotter P.D. (2012), High-Throughput Sequencing for Detection of Subpopulations of Bacteria Not Previously Associated with Artisanal Cheeses, Appl. Environ. Microbiol., 78(16): 5717.
• Schloss PD, Westcott SL, Ryabin T, Hall JR, et al. 2009. Appl Environ Microbiol. 75(23):7537-41. Introducing mothur: open-source, platform-independent, community-supported software for describing and comparing microbial communities.
• Selosse MA, Baudoin E, Vandenkoornhuyse P (2004) Symbiotic microorganisms, a key for ecological suc-cess and protection of plants. C R Biol 327:639-648.
• Shade A. et al., (2013). Unexpected diversity during community succession in the apple flower microbiome, MBio. 24 (2), pii: e00602-12
• Shade A, Handelsman J (2007). Beyond the Venn diagram: the hunt for a core microbiome. Environmental Microbiology 14: 4–12
• Sheik CS, Howard Beasley W, Elshahed MS, Zhou X, Luo Y, Krumholz LR (2011). Effect of warming and drought on grassland microbial communities. The ISME Journal 5: 1692–1700
• Smits T, Rezzonico F, Kamber T, Goesmann A, Ishimaru CA, Stockwell VO, Frey JE, Duffy B (2010) Ge-nome Sequence of the Biocontrol Agent Pantoea vagans Strain C9-1. Journal of Bacteriology 192, 6486-6487.
• Sork VL, Waits L (2010) INTRODUCTION: Contributions of landscape genetics – approaches, insights, and future potential. Mol Ecol 19:3489-3495.
• Trott B. et al., (2010), Analysis and comparison of the pan-genomic properties of sixteen well-characterized bacterial genera, BMC Microbiology 10 (258), 1-18.
• Van Domselaar GH, Stothard P, Shrivastava S, Cruz JA, et al. 2005. Nucleic Acids Res 33(Web Server is-sue):W455-9. BASys: a web server for automated bacterial genome annotation.
• Vorholt, JA., (2012). Microbial life in the phyllosphere, Nature Reviews Microbiology 10 (12), 828-840.
• Wichmann F, Vorhölter F-J, Hersemann L, Widmer F, Blom J, Niehaus K, Reinhard S, Conradin C, Kölliker R (2013). The noncanonical type III secretion system of Xanthomonas translucens pv. graminis is essential for forage grass infection. Molecular Plant Pathology DOI: 10.1111/mpp.12030
• Widmer F, Shaffer BT, Porteous LA, Seidler RJ (1999). Analysis of nifH gene pool complexity in soil and litter at a Douglas fir forest site in the Oregon Cascade mountain range. Applied and Environmental Microbiology, 65: 374–380
• Widmer F, Rasche F, Hartmann M, Fliessbach A (2006). Community structures and substrate utilization of bacteria in soils from organic and conventional farming systems of the DOK long-term field experiment. Applied Soil Ecology 33: 294–307.
• Wüthrich D., Irmler St., Leeb T., Berthoud H., Guggenbühl B., Eugster E., Bruggmann R. (2013), Next-generation sequencing reveals high natural diversity within a collection of Lactobacillus casei strains isolated from dairy products, Manuskript in Vorbereitung.