Dergiler / Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences / 2021 / Cilt: 6 Sayı: 4

Çanakkale Boğazı Yüzey Sularındaki Müsilaj İçin Shotgun Metagenomik Analizi: Metabolik Çeşitlilik, Mikrobiyal Topluluk Yapısı ve Antibiyotik Direnç Genleri

Shotgun Metagenomic Analysis for Mucilage in the Surface Waters of The Çanakkale Strait (Dardanelles): Metabolic Diversity, Microbial Community Structure and Antibiotic Resistance Genes

Sayfa
717–726
Yayın Tarihi
2021-12-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu bulgular ışığında gelecekte farklı zamanlarda ve derinliklerden alınacak örneklerle daha detaylı çalışmalara ihtiyaç olduğu gözlemlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma da Çanakkale Boğazı yüzey sularındaki müsilajın metabolik çeşitliliğini, mikrobiyal topluluk yapısını ve çeşitli antimikrobiyal direnç genlerini incelemek için shotgun metagenom dizilimi kullandık.
📊
Temel Bulgular & Veri:Nisan 2021'de Çanakkale Boğazı'nın üç farklı istasyonundan müsilaj örnekleri toplandı.
💡
Sonuç & Katkı:Bu bulgular ışığında gelecekte farklı zamanlarda ve derinliklerden alınacak örneklerle daha detaylı çalışmalara ihtiyaç olduğu gözlemlenmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2021 Verileri
⚙️Değişkenler:Antibiyotik · Deniz agregatları · Deniz karı

Özet

Bu çalışma da Çanakkale Boğazı yüzey sularındaki müsilajın metabolik çeşitliliğini, mikrobiyal topluluk yapısını ve çeşitli antimikrobiyal direnç genlerini incelemek için shotgun metagenom dizilimi kullandık. Nisan 2021'de Çanakkale Boğazı'nın üç farklı istasyonundan müsilaj örnekleri toplandı. Filum düzeyinde baskın mikrobiyal topluluklar Bacteroidetes (%20.06), Proteobacteria (%13.68), Verrucomicrobia (%6.25), Planctomycetes (%3.02) ve Cyanobacteria (%2.5) olarak belirlendi. KEGG (Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi) kullanılarak yapılan metabolik yol analizi, müsilaj örneklerinin genlerinin çoğunun sınıflandırılmamış (%73.86), ardından sırasıyla metabolizma (%14.45), genetik prosesler (%4.16), çevresel prosesler ( %2.57, hücresel prosesler (%1.88), insan hastalıkları (%1.61) ve organizma sistemleri (%1.47) ile ilişkili olduğunu göstermiştir. dfrA3 geni baskın olup (%20,36), ardından sırasıyla CRP (%18,17), PmrE (%14,92), rpoB2 (%11,17), SoxR (%7,49), AbeS (%6,83), baeR (%5,22), PmrF (%3,70), dfrA22 (%2,20), dfrA26 (%1,76), dfrA20 (%1,63), golS (%1,26), CAT (%1,03), mtrA (%1,01), TMB-1 (%0,64), novA (%0,64), dfrK (%0,59), vanXB (%0,48), dfrG (%0,39), FosC2 (%0,31) ve MexA (%0,20) genleri yer almıştır. Antibiyotik direnç geni (ARG) tipleri, temel olarak çoklu ilaç direnci (%40,19), trimetoprim (%26,93), polimiksin (%18,62), rifamisin (%11,17), kloramfenikol (%1,03), aminokumarin (%0,64), beta-laktamaz (%0,64), fosfomisin (%0,31) ve vankomisin (%0,48) direnç genlerini içeriyordu. Müsilaj yapısında yüksek çoklu antibiyotik direnci ve trimetoprim, polimiksin, rifamisin ve kloramfenikol gibi önemli antibiyotik dirençlerinin bulunması halk sağlığı açısından riskli bir durum olarak değerlendirilebilir. Bu bulgular ışığında gelecekte farklı zamanlarda ve derinliklerden alınacak örneklerle daha detaylı çalışmalara ihtiyaç olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract

In this study, we used shotgun metagenome sequencing to examine the metabolic diversity, microbial community structure and diverse antimicrobial resistance genes of mucilage in the surface waters of the Çanakkale Strait (Dardanelles). Mucilage samples were collected in April 2021 from the three different stations of the Dardanelles. The dominant microbial communities at the phylum level were Bacteroidetes (20.06%), Proteobacteria (13.68%), Verrucomicrobia (6.25%), Planctomycetes (3.02%) and Cyanobacteria (2.5%). Metabolic pathway analysis using KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) revealed that most of the genes of mucilage samples were involved in unclassified (73.86%) followed by metabolism (14.45%), genetic information processing (4.16%), environmental information processing (2.57%), cellular processing (1.88%), human diseases (1.61%), and organismal systems (1.47%). The dfrA3 gene was the most prevalent (20.36%) followed by CRP (18.17%), PmrE (14.92%), rpoB2 (11.17%), SoxR (7.49%), AbeS (6.83%), baeR (5.22%), PmrF (3.70%), dfrA22 (2.20%), dfrA26 (1.76%), dfrA20 (1.63%), golS (1.26%), CAT (1.03%), mtrA (1.01%), TMB-1 (0.64%), novA (0.64%), dfrK (0.59%), vanXB (0.48%), dfrG (0.39%), FosC2 (0.31%), and MexA (0.20%) genes. Antibiotic resistance gene (ARG) types mainly included the resistance genes of multidrug (40.19%), trimethoprim (26.93%), polymyxin (18.62%), rifamycin (11.17%), chloramphenicol (1.03%), aminocoumarin (0.64%), beta-lactamase (0.64%), fosfomycin (0.31%), and vancomycin (0.48%). Antibiotic-resistant bacteria in mucilage can adhere to human skin during swimming, fishing, water sports etc., enter the body through the nose and mouth, and transfer genetic information to the bacteria in contact areas in the human body. Therefore, this situation is risky in public health, and necessary precautions should be taken. In the light of these findings, it has been observed that there is a need for more detailed studies in the future.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

YILMAZ, S., YILMAZ, D. K., ÇELİK, E. Ş., KÜÇÜKER, M. A. (2021). Çanakkale Boğazı Yüzey Sularındaki Müsilaj İçin Shotgun Metagenomik Analizi: Metabolik Çeşitlilik, Mikrobiyal Topluluk Yapısı ve Antibiyotik Direnç Genleri. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, Cilt: 6 Sayı: 4, 717–726. https://ajindex.com/articles/907614

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (2)

  1. Aktan, Y., Dede, A., & Çiftci, P.S. (2008). Mucilage event associated with diatoms and dinoflagellates in Sea of Marmara, Turkey, Harmful Algae News, 36: 1-3
  2. Arnds, J., Knittel, K., Buck, U., Winkel, M., & Amann, R. (2010). Development of a 16S rRNA-targeted probe set for Verrucomicrobia and its application for fluorescence in situ hybridization in a humic lake. Systematic and Applied Microbiology, 33(3), 139-148. DOI: 10.1016/j.syapm.2009.12.005 3. Balkis, N., Atabay, H., Türetgen, I., Albayrak, S., Balkis, H., & Tüfekçi, V. (2011). Role of single-celled organisms in mucilage formation on the shores of Büyükada Island (the Marmara Sea). Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom, 91(4), 771-781. DOI:10.1017/S0025315410000081 4. Balkıs-Ozdelice, N., Durmuş, T., & Balcı, M. (2021). “A Preliminary Study on the Intense Pelagic and Benthic Mucilage Phenomenon Observed in the Sea of Marmara”, International Journal of Environment and Geoinformatics, 8(4), 414-422. DOI:10.30897/ijegeo.954787 5. Bano, N., & Hollibaugh, J. T. (2002). Phylogenetic composition of bacterioplankton assemblages from the Arctic Ocean. Applied and Environmental Microbiology, 68(2), 505-518. DOI: 10.1128/AEM.70.2.781-789.2004 6. Bengtsson, M. M., & Øvreås, L. (2010). Planctomycetes dominate biofilms on surfaces of the kelp Laminaria hyperborea. BMC Microbiology, 10(1), 1-12. DOI: 10.1186/1471-2180-10-261 7. Bergmann, G. T., Bates, S. T., Eilers, K. G., Lauber, C. L., Caporaso, J. G., Walters, W. A.,. & Fierer, N. (2011). The under-recognized dominance of Verrucomicrobia in soil bacterial communities. Soil Biology and Biochemistry, 43(7), 1450-1455. DOI: 10.1016/j.soilbio.2011.03.012 8. Bobrova, O. Y., Kristoffersen, J. B., Oulas, A., & Ivanytsia, V. O. (2016). Metagenomic 16s rRNA investigation of microbial communities in the Black Sea estuaries in South-West of Ukraine. Acta Biochimica Polonica 63(2), 315-319. DOI: 10.18388/abp.2015_1145 9. Calero-Cáceres, W., & Balcázar, J. L. (2019). Antibiotic resistance genes in bacteriophages from diverse marine habitats. Science of the Total Environment, 654, 452-455. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.11.166 10. Chiang, E., Schmidt, M. L., Berry, M. A., Biddanda, B. A., Burtner, A., Johengen, T. H.,. & Denef, V. J. (2018). Verrucomicrobia are prevalent in north-temperate freshwater lakes and display class-level preferences between lake habitats. PLoS One, 13(3), e0195112. DOI:10.1371/journal.pone.0195112 11. Cortés-L