利用植物的微生物群可能有助于保护它们

应对农业面临的诸多挑战——气候变化导致的干旱、可耕地减少和水质下降等等——的一个解决方案是开发更智能的肥料。这种肥料的目的不仅是滋养植物，而且最大限度地发挥土壤细菌对植物的积极作用。利用植物的微生物群可能是作物茁壮成长所需的额外防御层。

在他们12月4日发表在《自然:科学报告》上的研究中，犹他州立大学的研究人员分析了两种非生物应激源对chlororaphis O6 (PcO6)的影响，PcO6是一种原产于犹他州北部旱地小麦根部的促进健康的细菌。他们发现，压力会导致细菌外膜囊泡(omv)的细胞外结构发生成分变化。科学家们早就知道细菌细胞会释放omv，但这项研究的问题是，是什么因素促使它们释放，以及如何利用这些结构的无数功能来造福作物。

这项研究的关键在于了解细菌并不总是有害的。

“人们更强调所谓的‘微生物群革命’，你知道，你现在身上带着4磅细菌，这并不全是坏事;事实上，基本上都是好的，”犹他州立大学生物工程全职教授大卫·布里特说。“植物也有一个微生物组，或'第二基因组'，试图了解微生物组如何与环境及其植物宿主相互作用是非常重要的。”

这项研究的另一个关键是要理解压力也可以是好事。例如，这里研究的细菌通过在小麦根部周围形成一层薄膜来保护小麦免受干旱。但通过引入微量营养素的微小颗粒，这些好处可以得到加强。

“一点点压力是必要的，”布里特说。“实际上，你可以让整个系统在干旱情况下表现得更好。”

对这些发现同样重要的是研究中使用的仪器和算法。这是研究人员首次使用拉曼光谱来研究根定殖细菌的omv。USU生物工程副教授Elizabeth Vargis说:“我们本可以做很多昂贵的分析来弄清楚我们感兴趣的所有这些不同的东西。”

Vargis解释说，相反，使用拉曼光谱结合机器学习算法，使他们能够识别细菌在释放这些omv时所经历的压力类型，以及其中依赖于压力的成分变化。这些观察到的变化对细胞间通信和细菌-植物通信有影响，这对更好地理解微生物组至关重要。

这项研究得到了美国国家科学基金会、犹他州立大学农业实验站和美国农业部国家食品和农业研究所的部分支持，但它的意义不仅限于农业。由机器学习算法支持的拉曼光谱是一个强大的工具，可用于任何生物学研究。布里特说:“在我们通常通过其他方法检测癌症之前，你体内的癌细胞会释放细胞外囊泡。”“这是一项非常敏感的技术。”

参考
波特M等人。非生物应激源影响有益根状细菌的外膜囊泡组成:拉曼光谱表征。科学通报10,21289(2020)。https://doi.org/10.1038 / s41598 - 020 - 78357 - 4

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