Drama in microbial communities

​Studying the response of individuals or microbial communities to internal or external stimuli has been a topic of interest for sociologist as well as microbiologist for centuries.

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Oct 12, 2019
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Now that sequencing technologies have begun to accurately identify members of microbial communities, we realize the importance and presence of microbial communities in almost every environment in the world. We can now start tackling questions such as: why are some microbial members prevalent, while others are always observed in very low abundances?


In our recent study, we use genome-scale metabolic modeling to elucidate the principles underlying the metabolic response and communication of community members in phototrophic microbial communities (photo- and heterotroph). The primary metabolic characteristic of these communities is the active exchange of O2 and CO2 by its members. Using a model-driven approach, we were able to determine and study the drivers of cooperation or competition, by evaluating thousands of theoretical functional states that affect the growth of both members. Surprisingly, the same two microorganisms can coexist in either in a cooperative or competitive fashion, depending on environmental stimuli and their genetic background. This is in a way similar to our own interactions that change based on different circumstances.

For the phototrophic community, metabolic modeling results revealed a dependency of the heterotroph Saccharomyces cerevisiae on nitrate produced by Chlorella vulgaris (phototroph). This dependency favored a symbiotic interaction under minimal media conditions. Symbiotic interactions were reinforced though additional exchange of metabolites, such as amino acids (glycine, histidine, methionine, and tryptophan) and organic acids (ethanol, acetate, and lactate). However when nitrate was added during cultivation, the yeast quickly consumed all glucose and outcompeted C. vulgaris. Like if someone does not need your help and ditches you. This person does not care about you anymore and starts to ignore you – and even can become hostile, a scenario which we also observed in our microbial system. Our research contains extensive experimental validation for similar outcomes using different metabolites (e.g. leucine, glycerol, riboflavin, etc.), passing from syntrophy to neutralism or competition.

Additionally, two long-standing questions in evolutionary biology have been: 1) how do biological systems become genetically stable without members outcompeting each other, and 2) how do communities manage deleterious gene loss to attain streamlined genomes? Our results suggested some answers by identifying genes that either improve, maintain, or harm the microbial phenotypes in monoculture versus coculture. Interestingly some lethal phenotypes under monoculture conditions triggered cooperation among community members and were successfully rescued when the partners grew as a community.

Metabolic modeling is proving to be an effective computational technique for understanding microbial communities, enabling us to better understand and manipulate community members. Effective design of these communities, via controlling their social interactions, will create enormous opportunities in health and agriculture, as well as in the preservation of natural environments. Furthermore, metabolic modeling can be considered as a reliable tool to interpret and visualize the exponential boom of sequence data, which has not been accompanied by a proportional development of theoretical tools to understand the workings of microbial communities.




Drama en comunidades microbianas

Estudiar la respuesta de individuos o comunidades microbianas a estímulos internos o externos ha sido un tema de interés para sociólogos y microbiólogos durante siglos. Ahora que las tecnologías de secuenciación han comenzado a identificar con precisión a los miembros de las comunidades microbianas, nos damos cuenta de la importancia y presencia de las comunidades microbianas en casi todos los entornos del mundo. Ahora podemos comenzar a abordar preguntas como ¿por qué prevalecen algunos miembros microbianos, mientras que otros siempre se observan en cantidades muy bajas?

En nuestro estudio reciente, utilizamos modelos metabólicos a escala del genoma para dilucidar los principios subyacentes a la respuesta metabólica y la comunicación de los miembros de la comunidad en comunidades microbianas fototróficas (foto y heterótrofo). La característica metabólica primaria de estas comunidades es el intercambio activo de O2 y CO2 por parte de sus miembros. Utilizando un enfoque basado en modelos, pudimos determinar y estudiar los impulsores de la cooperación o la competencia, evaluando miles de estados funcionales teóricos que afectan el crecimiento de ambos miembros. Sorprendentemente, los mismos dos microorganismos pueden coexistir de manera cooperativa o competitiva, dependiendo de los estímulos ambientales y sus antecedentes genéticos. Esto es similar a nuestras propias interacciones que cambian en función de diferentes circunstancias.

Para la comunidad fototrófica, los resultados del modelado metabólico revelaron una dependencia del heterótrofo Saccharomyces cerevisiae del nitrato producido por Chlorella vulgaris (fotótrofo). Esta dependencia favoreció una interacción simbiótica en condiciones de medios mínimas. Las interacciones simbióticas se reforzaron mediante el intercambio adicional de metabolitos, como aminoácidos (glicina, histidina, metionina y triptófano) y ácidos orgánicos (etanol, acetato y lactato). Sin embargo, cuando se añadió nitrato durante el cultivo, la levadura consumió rápidamente toda la glucosa y superó a C. vulgaris. Como si alguien no necesita tu ayuda y te abandona. Esta persona ya no se preocupa por ti y comienza a ignorarte, e incluso puede volverse hostil, un escenario que también observamos en nuestro sistema microbiano. Nuestra investigación contiene una amplia validación experimental para los cambios en los resultados de las interacciones utilizando diferentes metabolitos (por ejemplo, leucina, glicerol, riboflavina, etc.), pasando de la sintrofia al neutralismo o la competencia.

Además, dos preguntas de larga data en biología evolutiva han sido: 1) ¿cómo los sistemas biológicos se vuelven genéticamente estables sin que los miembros se compitan entre sí, y 2) cómo manejan las comunidades la pérdida de genes perjudiciales para lograr genomas racionalizados? Nuestros resultados sugirieron algunas respuestas al identificar genes que mejoran, mantienen o dañan los fenotipos microbianos en monocultivo versus cocultivo. Curiosamente, algunos fenotipos letales en condiciones de monocultivo desencadenaron la cooperación entre los miembros de la comunidad y fueron rescatados con éxito cuando los socios crecieron como comunidad.

El modelado metabólico está demostrando ser una técnica computacional efectiva para comprender las comunidades microbianas, lo que nos permite comprender y manipular mejor a los miembros de la comunidad. El diseño eficaz de estas comunidades, mediante el control de sus interacciones sociales, creará enormes oportunidades en salud y agricultura, así como en la preservación de los entornos naturales. Además, el modelado metabólico puede considerarse una herramienta confiable para interpretar y visualizar el auge exponencial de los datos de secuencia, que no ha sido acompañado por un desarrollo proporcional de herramientas teóricas para comprender el funcionamiento de las comunidades microbianas.


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Cristal Zuniga

Project Scientist, University of California San Diego

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