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The ISME Journal (2023) Cite este artigo

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A análise multi-ômica é uma ferramenta poderosa para a detecção e estudo de interações entre reinos, como aquelas entre membros bacterianos e archaeais de comunidades microbianas produtoras de biogás complexas. No presente estudo, os microbiomas de três digestores de biogás em escala industrial, cada um alimentado com diferentes substratos, foram analisados ​​usando uma estrutura de metagenômica centrada no genoma guiada por aprendizado de máquina complementada com dados de metatranscriptoma. Esses dados nos permitiram elucidar a relação entre comunidades metanogênicas centrais abundantes e seus parceiros bacterianos sintróficos. No total, detectamos 297 genomas montados por metagenoma não redundante (nrMAGs) de alta qualidade. Além disso, os perfis do gene 16 S rRNA desses nrMAGs mostraram que o filo Firmicutes possuía o maior número de cópias, enquanto os representantes do domínio archaeal tinham o menor. Uma investigação mais aprofundada das três comunidades microbianas anaeróbicas mostrou alterações características ao longo do tempo, mas permaneceu específica para cada usina de biogás em escala industrial. A abundância relativa de vários microorganismos, conforme revelado pelos dados de metagenoma, foi independente dos dados de atividade de metatranscriptoma correspondentes. Archaea mostrou atividade consideravelmente maior do que o esperado de sua abundância. Detectamos 51 nrMAGs que estavam presentes em todos os três microbiomas de plantas de biogás com diferentes abundâncias. O microbioma central se correlacionou com os principais parâmetros químicos de fermentação, e nenhum parâmetro individual emergiu como formador predominante da composição da comunidade. Vários mecanismos de transferência interespécies de H2/elétron foram atribuídos a metanogênios hidrogenotróficos nas usinas de biogás que funcionam com biomassa agrícola e águas residuais. A análise dos dados de metatranscriptoma revelou que as vias de metanogênese foram as mais ativas de todas as principais vias metabólicas.

Em sistemas de digestão anaeróbica (AD) projetados, a decomposição da matéria orgânica e a produção de biogás são baseadas na reciclagem eficiente de nutrientes [1, 2]. Este processo envolve uma comunidade microbiana diversificada, com cada micróbio tendo um papel específico. A composição e a função da comunidade microbiana envolvida nos estágios da DA desempenham um papel importante na eficiência do processo geral, que também é influenciado por vários fatores, como interações micróbio-micróbio, composição do substrato, parâmetros físico-químicos e condições operacionais [3,4,5,6].

Desvendar as interações microbianas e seus mecanismos subjacentes é uma tarefa complexa, uma vez que muitos micróbios não podem sobreviver sem parceiros microbianos específicos [7]. Métodos inovadores para isolamento e cultivo microbiano foram desenvolvidos, alguns com sucesso em trazer novos microrganismos para a cultura [8]. No entanto, mais desenvolvimento e avanço dessas tecnologias são necessários para liberar todo o potencial da diversidade microbiana [9, 10]. Uma vez que existem fortes interações sintróficas entre os micróbios nos consórcios microbianos da DA, é necessária uma pesquisa aprofundada para entender sua diversidade, papel metabólico e distribuição. Esses estudos foram inicialmente dificultados por limitações inerentes aos métodos microbiológicos dependentes de cultura, que requerem o isolamento de microrganismos e podem ser desafiadores quando as relações sintróficas são onipresentes [11,12,13]. Ferramentas de sequenciamento e bioinformática de alto rendimento permitem a análise em massa de material genômico e, assim, fornecem informações sobre a taxonomia e as funções de comunidades microbianas inteiras [14,15,16].

A identificação e caracterização do genoma de micróbios comumente encontrados em microbiomas da DA podem revelar caminhos cruciais e características ecológicas envolvidas na cadeia alimentar microbiana [17, 18]. Estudos anteriores usando o sequenciamento de amplicon do gene 16 S rRNA mostraram que os microorganismos centrais criam uma comunidade estável capaz de resistir a várias perturbações (isto é, mudanças nos parâmetros da DA) [19,20,21]. No entanto, o sequenciamento de amplicon e as abordagens de metagenômica baseadas em leitura podem ser incapazes de identificar espécies desconhecidas pela análise do microbioma central devido à sua dependência de bancos de dados de referência [22, 23]. Além disso, as comunidades produtoras de biogás representam um grande e diversificado contingente de microrganismos não caracterizados que foram descritos anteriormente como uma "matéria escura microbiana" [19, 24, 25]. Para resolver esse problema, algoritmos bioinformáticos cada vez mais sofisticados podem ser usados ​​para reconstruir os genomas de espécies individuais (ou MAGs: genomas montados por metagenoma) dessas comunidades complexas [26,27,28].