細菌のサイドロフォアパスウェイの隠された多様性を明らかにする特徴配列ベースのゲノムマイニング

Core Concepts

ゲノムデータから細菌のサイドロフォア合成経路と受容体を高精度に予測することができる。

Abstract

本研究では、ゲノムデータから細菌のサイドロフォアであるピオベルジンの合成経路と受容体を高精度に予測する新しい生物情報学的パイプラインを開発した。
主な成果は以下の通り:

改良したアノテーションパイプラインにより、1,664株のPseudomonas細菌のピオベルジン合成遺伝子クラスターを高精度に同定し、18,292個のアミノ酸選択ドメイン(A-ドメイン)を抽出した。

特徴配列に基づく系統学的手法により、これらA-ドメインの基質特異性を97.8%の精度で予測することができた。これにより、188種類の新規ピオベルジン分子構造を同定した。

配列領域に基づく機械学習手法により、4,547個のピオベルジン受容体(FpvA)を高精度に同定し、94の異なるFpvAグループを見出した。これは従来知られていた3グループを大幅に上回る多様性である。

本パイプラインは、ピオベルジンに留まらず、他の細菌二次代謝産物の予測にも適用可能であることを示した。

以上のように、本研究は細菌の二次代謝の理解を大きく前進させ、新薬開発や微生物生態学の研究に貢献する可能性がある。

Stats

ピオベルジン合成遺伝子クラスターは1,664株中1,664株(97%)で見出された
18,292個のA-ドメインが同定された
188種類の新規ピオベルジン分子構造が予測された
4,547個のFpvA受容体が同定され、94の異なるFpvAグループが見出された

Quotes

"我々の生物情報学的パイプラインは、ピオベルジンに留まらず、他の細菌二次代謝産物の予測にも適用可能である。"
"本研究は細菌の二次代謝の理解を大きく前進させ、新薬開発や微生物生態学の研究に貢献する可能性がある。"

Key Insights Distilled From

From sequence to molecules: Feature sequence-based genome mining uncovers the hidden diversity of bacterial siderophore pathways

by Gu,S., Shao,... at www.biorxiv.org 11-01-2023

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.30.564663v3

Deeper Inquiries

ピオベルジンの多様性が高い理由は何か?環境条件によって適応的に変化しているのだろうか?

ピオベルジンの多様性が高い理由は、鉄分を取り込むための重要な役割を果たすため、微生物がさまざまな環境条件に適応する必要があるためです。鉄は微生物の成長と生存に不可欠な栄養素であり、鉄の利用可能性が制限されている環境では、微生物は鉄を効果的に取り込むための戦略を進化させる必要があります。ピオベルジンは鉄をキレートし、細胞内に取り込むための重要な役割を果たすため、ピオベルジンの多様性は微生物が異なる環境条件に適応するための戦略の一部として進化してきたと考えられます。さらに、ピオベルジンの多様性は、異なる微生物種や環境条件における競争や協力関係にも関連している可能性があります。異なるピオベルジン型は異なる微生物間での鉄の利用競争や共有を可能にし、微生物間の相互作用に影響を与えることが考えられます。

他の細菌種や二次代謝産物にも本手法を適用した場合、どのような新しい知見が得られるだろうか?

本手法を他の細菌種や二次代謝産物に適用することで、新しい知見が得られる可能性があります。例えば、他の微生物種における鉄取り込みシステムや他の鉄キレート化合物の多様性を理解することができます。さらに、他の二次代謝産物における酵素の基質特異性や化学構造の予測精度を向上させることができます。この手法を適用することで、微生物の生態学的機能や相互作用、生態系における役割などに関する新たな洞察が得られる可能性があります。また、微生物の多様性や進化に関する研究にも貢献することが期待されます。

ピオベルジンを介した細菌間相互作用ネットワークを予測することは可能か?

ピオベルジンを介した細菌間相互作用ネットワークを予測することは可能です。本手法を用いて、異なる微生物種におけるピオベルジン合成経路や受容体の多様性を解析し、それらの情報をもとに微生物間の鉄取り込みや鉄の共有に関する相互作用ネットワークを構築することができます。さらに、ピオベルジンの多様性や受容体の多様性を考慮することで、微生物間の鉄の利用競争や協力関係を予測し、微生物コミュニティの機能や構造に関する洞察を得ることが可能です。このようなアプローチによって、微生物間の相互作用や生態系における鉄の動態に関する理解を深めることができます。