Population genomics-guided engineering of phenazine biosynthesis in Pseudomonas chlororaphis
Population genomics-guided engineering of phenazine biosynthesis in Pseudomonas chlororaphis
复制标题
群体基因组学指导的绿针假单胞菌吩嗪生物合成工程
DOI：
10.1016/j.ymben.2023.06.008
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发表时间：
2023
影响因子：
8.4
通讯作者：
Wheeldon, Ian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Thorwall, Sarah;Trivedi, Varun;Ottum, Eva;Wheeldon, Ian
下一代测序（NGS）技术的出现不仅使整个基因组测序成为可能，而且还可以在微生物种群的泛基因组中识别代谢工程靶标。本研究利用NGS数据以及现有的分子生物学和生物信息学工具来识别和验证用于改善绿针假单胞菌吩嗪生物合成的基因组特征。我们使用短读和长读测序技术对34种假单胞菌分离物的多样化集合进行了测序，并使用NGS读段组装了整个基因组。此外，我们测定了三个工业相关的表型（吩嗪生产，生物膜形成，和生长温度），这些菌株在两种不同的介质条件。然后，我们将全基因组和吩嗪生产数据提供给基于unitig的微生物全基因组关联研究（mGWAS）工具，以确定负责吩嗪生产的新基因组签名。绿针线虫mGWAS分析结果的后处理产生了330个影响一种或多种吩嗪化合物的生物合成的显著命中。基于定量度量（称为表型得分），我们阐明了最有影响力的命中吩嗪生产和实验验证他们在体内最佳的吩嗪生产菌株。两个基因显著增加吩嗪-1-甲酰胺（PCN）的生产：组氨酸转运蛋白（ProY_1），和一个假定的羧肽酶（PS_04251）。一个假定的MarR家族转录调节因子在高PCN生产分离株中过表达时会降低PCN滴度。总体而言，这项工作旨在证明人口基因组学方法作为一种有效的战略，使目标的生物生产主机的代谢工程识别的效用。
The emergence of next-generation sequencing (NGS) technologies has made it possible to not only sequence entire genomes, but also identify metabolic engineering targets across the pangenome of a microbial population. This study leverages NGS data as well as existing molecular biology and bioinformatics tools to identify and validate genomic signatures for improving phenazine biosynthesis inPseudomonas chlororaphis. We sequenced a diverse collection of 34Pseudomonasisolates using short- and long-read sequencing techniques and assembled whole genomes using the NGS reads. In addition, we assayed three industrially relevant phenotypes (phenazine production, biofilm formation, and growth temperature) for these isolates in two different media conditions. We then provided the whole genomes and phenazine production data to a unitig-based microbial genome-wide association study (mGWAS) tool to identify novel genomic signatures responsible for phenazine production inP. chlororaphis. Post-processing of the mGWAS analysis results yielded 330 significant hits influencing the biosynthesis of one or more phenazine compounds. Based on a quantitative metric (called the phenotype score), we elucidated the most influential hits for phenazine production and experimentally validated themin vivoin the most optimal phenazine producing strain. Two genes significantly increased phenazine-1-carboxamide (PCN) production: a histidine transporter (ProY_1), and a putative carboxypeptidase (PS__04251). A putative MarR-family transcriptional regulator decreased PCN titer when overexpressed in a high PCN producing isolate. Overall, this work seeks to demonstrate the utility of a population genomics approach as an effective strategy in enabling the identification of targets for metabolic engineering of bioproduction hosts.
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