تغني البيورينات بكتيريا الزائفة المرتبطة بالجذور وتحسن نمو فول الصويا البري تحت ضغط الملح Purines enrich root-associated Pseudomonas and improve wild soybean growth under salt stress

المجلة: Nature Communications، المجلد: 15، العدد: 1
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-47773-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38664402
تاريخ النشر: 2024-04-25

تغني البيورينات بكتيريا الزائفة المرتبطة بالجذور وتحسن نمو فول الصويا البري تحت ضغط الملح

تاريخ الاستلام: 9 يونيو 2023
تاريخ القبول: 12 أبريل 2024
تاريخ النشر على الإنترنت: 25 أبريل 2024

(D) تحقق من التحديثات

يانفن تشنغ , شيوين , يانان تشو , سيكي ما , يوقيانغ وانغ , زهي لي , دونغلين زهاو , يانزهي يانغ , هان تشانغ , تشين مينغ , زهيهونغ شيا , شياونا سوي , كانغوين شيو , ييكيانغ

تشينغ-شينغ تشانغ

الملخص تلعب الميكروبات المرتبطة بالجذور دورًا مهمًا في الاستجابة للضغط البيئي. ومع ذلك، فإن الآليات الأساسية التي تتحكم في التفاعل بين النباتات المتأثرة بالملح والميكروبات غير مفهومة جيدًا. هنا، من خلال التركيز على نبات فول الصويا البري المقاوم للملح (Glycine soja)، نوضح أن الميكروبات المحفوظة بشكل كبير التي تهيمن عليها بكتيريا Pseudomonas تتزايد في ميكروبات الجذور والريزوسفير للنباتات المتأثرة بالملح. تم تأكيد عزلات Pseudomonas المقابلة لتعزيز تحمل الملح لفول الصويا البري. تكشف تسلسلات الميتاجينوم والميتاترنسكريبتوم أن الجينات المرتبطة بالحركة، وخاصة الكيمياء الحيوية وتجميع السوط، تتزايد بشكل كبير وتُعبر في العينات المعالجة بالملح. نجد أيضًا أن جذور النباتات المتأثرة بالملح تفرز البورينات، وخاصة الزانثين، التي تحفز حركة عزلات Pseudomonas. علاوة على ذلك، فإن التطبيق الخارجي للزانثين على النباتات غير المتأثرة بالملح يؤدي إلى زيادة Pseudomonas، مما يعيد إنتاج تحول الميكروبات في الجذر المتأثر بالملح. أخيرًا، تُظهر تحليل الطفرات في Pseudomonas أن الجين المرتبط بالحركة che

مطلوب للكيمياء الحيوية تجاه الزانثين ولتعزيز تحمل الملح في النباتات. تقترح دراستنا أن فول الصويا البري يجذب أنواع Pseudomonas المفيدة من خلال إفراز المستقلبات الرئيسية (أي، البورين) ضد ضغط الملح. تعتبر الملوحة واحدة من أكثر الضغوط البيئية شيوعًا ولكن الأقل دراسة، وقد قللت بشكل كبير من الإنتاجية الزراعية. لقد تطورت النباتات المقاومة للملح العديد من الاستراتيجيات لمقاومة ضغط الملح، بما في ذلك تعديل الضغط الأسموزي الخلوي من خلال تخليق المواد الأسموزية الواقية , وإفراز الملح من النباتات عبر الغدد أو الشعيرات , والحفاظ على توازن الأكسدة والاختزال الخلوي . مؤخرًا، تم اعتبار الميكروبات المرتبطة بالنباتات كأعضاء رئيسيين في تعزيز تحمل الضغط من خلال تحسين نمو النباتات . تعيش مجموعة متنوعة من الميكروبات المفيدة في البيئات المرتبطة بالجذور للنباتات المالحة , بما في ذلك Pseudomonas وBacillus وArthrobacter
. يمكنهم تخفيف الآثار السلبية لضغط الملح على نمو النباتات من خلال عمليات تنظيمية فسيولوجية متنوعة، مثل الحفاظ على توازن الأيونات وتغيير حالة الهرمونات الداخلية . قد توفر الدراسات حول الآليات الجينية والجزيئية التي تكمن وراء تفاعلات النباتات والميكروبات رؤى حول استغلال ميكروبيوم الريزوسفير لتعزيز أداء النباتات وتقليل خسائر المحاصيل الناتجة عن الملوحة.
تشير الميكروبات إلى المجتمع الميكروبي في بيئة معينة، بينما يتكون الميكروبيوم من الميكروبات وعناصرها الهيكلية (مثل الأحماض النووية والبروتينات) و
الشكل 1 | الخصائص الفيزيائية والكيميائية للتربة ونمو فول الصويا البري المتأثر بضغط الملح. أ EC التربة للمجموعة الضابطة (0 مليمول NaCl) ومعالجات الملح (100 و200 و300 مليمول NaCl) بعد 1 و7 و14 يومًا من ضغط الملح ( عينات مستقلة بيولوجيًا). الاختصار: EC، الموصلية الكهربائية. إجمالي النيتروجين في التربة للمجموعة الضابطة ومعالجات الملح بعد 14 يومًا من ضغط الملح ( عينات مستقلة بيولوجيًا). ج إجمالي الكربون في التربة للمجموعة الضابطة ومعالجات الملح بعد 14 يومًا من ضغط الملح ( عينات مستقلة بيولوجيًا). د نمو فول الصويا البري
تحت المجموعة الضابطة ومعالجات الملح المختلفة. هـ طول الجذر، ارتفاع النبات، حجم الورقة، وزن الجذر ووزن الساق لفول الصويا البري في المجموعة الضابطة ومعالجات الملح المختلفة. عدد العينات لكل معالجة في (هـ) هو كما يلي: المجموعة الضابطة ( , و . جميع البيانات في هذا الشكل هي متوسط SEM. تشير الحروف المختلفة فوق الأعمدة في الأشكال ( ) إلى فرق كبير عند (ANOVA أحادي الاتجاه مع تصحيح بواسطة اختبار Tukey’s HSD، القيم موضحة في بيانات المصدر). تم توفير بيانات المصدر كملف بيانات مصدر.
المستقلبات . يمكن أن تسبب الضغوط غير الحيوية تحول الميكروبيوم المرتبط بالجذور وتحفز تجنيد الميكروبات التي تخفف الضغط . على سبيل المثال، يؤدي ضغط الجفاف إلى تحول محفوظ في تركيب الميكروبات مع زيادة جنس Streptomyces، الذي يظهر خصائص تعزيز النمو تحت ظروف الجفاف ، وقد تم التكهن أيضًا بالأسباب الأساسية لهذه الزيادة الميكروبية . أظهرت العديد من الدراسات أن ضغط الملح يمكن أن يؤثر على تركيب الميكروبات المرتبطة بالجذور في الشعير ، والقمح ، والأرز ، والبرسيم الحجازي ، ونخيل التمر ، والنباتات التي تنتمي إلى عائلة القرعيات . ومع ذلك، ركزت هذه الدراسات بشكل رئيسي على تحولات الميكروبات بين أنماط النباتات المختلفة والأنواع (مثل النباتات المقاومة للملح والنباتات الحساسة للملح)، وحددت بعض الأنواع المستجيبة للملح. وبالتالي، هناك حاجة ماسة لفهم مفصل لاستجابة الميكروبيوم الجذري والآليات الجينية الأساسية التي تحرك هذه التغيرات الميكروبية تحت ضغط الملح.
غالبًا ما تتعرض الجذور لمجموعة متنوعة من الضغوط غير الحيوية، وتستجيب لهذه الضغوط من خلال إفراز مستقلبات متنوعة تعتبر محركات مهمة في تعديل تجميع الميكروبيوم الجذري لتخفيف الضغط الذي تواجهه . على سبيل المثال، تم إنتاج الفلافونات (مثل الأبيجينين واللوتولين) تحت نقص النيتروجين، مما أدى إلى زيادة عائلة Oxalobacteraceae . أدت ظروف الضغط غير الحيوية الأخرى، مثل نقص الحديد والفوسفات، إلى زيادة إنتاج الكومارين والستريغولاكتونات (أو الجلوكوسينولات الإندولية) على التوالي، مما قد يعدل الميكروبات الجذرية. لاحظت الدراسات السابقة أن النباتات المتأثرة بالملح أفرزت كميات أكبر من المستقلبات، بما في ذلك المركبات الفينولية، والأحماض الأمينية، والأحماض العضوية، والسكريات، مقارنة بالنباتات غير المتأثرة . ومع ذلك، لم يتم التحقيق في تفاعلاتها مع الميكروبات المرتبطة بالجذور المتغيرة تحت ضغط الملح.
هنا، افترضنا أنه تحت ضغط الملح، تقوم النباتات بتجنيد ميكروبات محددة لتعزيز تحمل الملح، وأن هذا التجنيد يتم بواسطة المستقلبات الرئيسية المرتبطة بالجذور. لاختبار هذه الفرضية، ركزنا على فول الصويا البري (Glycine soja)، وهو نبات مقاوم للملح يعيش بشكل طبيعي في التربة المالحة. قمنا بفحص التحول في التركيب
والوظيفة للميكروبات المرتبطة بالجذور تحت ظروف ضغط الملح باستخدام تسلسل جين 16S rRNA، والميتاجينوم والميتاترنسكريبتوم. تم تحديد الميكروبات المستجيبة للضغط، وتم تقييم دورها في تعزيز نمو النباتات. أخيرًا، تم توضيح الأسباب الأساسية لتغيرات المجتمع المتأثرة بالملح بناءً على الخصائص الجينية للميكروبات المتزايدة والمستقلبات الجذرية في فول الصويا البري.

النتائج

تأثر نمو فول الصويا البري بضغط الملح

تم زراعة بذور فول الصويا البري في تربة زراعية، وتم استخدام ثلاثة تركيزات من NaCl (100 و200 و300 مليمول) لتوتر نباتات فول الصويا البري. لتحديد مستويات ضغط الملح، قمنا بقياس الموصلية الكهربائية للتربة (EC)، والتي تعكس محتوى الأيونات المتاحة في التربة. كما هو متوقع، لوحظت زيادة في EC التربة في جميع المجموعات الثلاثة المعالجة بالملح (الشكل 1أ). بالإضافة إلى ذلك، لم تُلاحظ أي اختلافات ملحوظة في محتوى إجمالي الكربون في التربة (TC) وإجمالي النيتروجين (TN) بين المجموعات المعالجة بالملح والمجموعة الضابطة (الشكل 1ب، ج)، مما يشير إلى أن ضغط الملح قصير الأجل لم يتسبب في تقلبات واضحة في الخصائص الكيميائية للتربة. ومع ذلك، أثر ضغط الملح بشكل كبير على أداء النبات (الشكل 1د)، مما أدى إلى تقليل طول الجذر، وارتفاع النبات، وحجم الورقة، ووزن الجذر ووزن الساق، خاصة في فول الصويا البري المعالج بـ 300 مليمول NaCl (الشكل 1هـ). بشكل عام، تشير هذه النتائج إلى أن ضغط الملح يزيد من EC التربة ويؤثر على نمو فول الصويا البري.

يؤدي ضغط الملح إلى استجابات مميزة في تنوع البكتيريا والأنواع السائدة بين الأقسام

لفحص كيفية تأثير إجهاد الملح على استقطاب البكتيريا، قمنا بمراقبة تركيب المجتمع البكتيري في الجذر، وتربة الجذور، والتربة العامة باستخدام تسلسل Illumina MiSeq لمنطقة V5-V7 من جين 16S rRNA عبر ثلاث نقاط زمنية (1، 7، و14 يومًا بعد إجهاد الملح). أظهرت المقارنة بين المعالجة الضابطة ومعالجة الملح عدم وجود اختلافات ملحوظة في تنوع شانون داخل الجذر في بداية إجهاد الملح (اليوم 1)، بينما أظهرت جميع معالجات الملح (باستثناء 300 مللي مول).
الشكل 2 | تأثيرات إجهاد الملح على تنوع البكتيريا وتركيبها في فول الصويا البري استنادًا إلى بيانات أمبليكون جين 16S rRNA. أ تأثيرات إجهاد الملح على تنوع البكتيريا (مؤشر شانون) في التربة الكلية، وتربة الجذور، والجذور بعد 1 و 7 و 14 يومًا من إجهاد الملح. عينات مستقلة بيولوجياً، متوسط SEM). تشير الحروف المختلفة فوق صناديق كل قسم إلى وجود فرق كبير عند (تحليل التباين الأحادي مع تصحيح اختبار توكي HSD، -القيم موضحة في بيانات المصدر). الاختصار: Rh، منطقة الجذور. ب تم ترتيب PCoA لمصفوفة عدم التشابه براي-كورتيس (مستوى OTU) لعلاج التحكم والملح عبر التربة الكلية، وتربة منطقة الجذور، والجذر بعد 1 و 7 و 14 يومًا من إجهاد الملح. تم إجراء التحليل الإحصائي باستخدام ANOSIM (تحليل التشابه). ج النسبة المئوية النسبية
وفرة أعلى 15 ترتيبًا الأكثر وفرة للتربة السائبة، وتربة الجذور، والجذور عبر التحكم ومستويات مختلفة من إجهاد الملح. يتم تمييز مستويات الأهمية المختلفة بين التحكم وكل معالجة ملحية بالنجوم. ، و طالب ذو وجهين -اختبار، -القيم موضحة في بيانات المصدر). الطلبات ذات الوفرة المنخفضة (< ) مع اختلاف كبير غير محدد بنجوم. النجوم البيضاء تشير إلى أن الوفرة النسبية لهذا النظام أقل في العلاجات المالحة مقارنة بمجموعة التحكم. النجوم الداكنة تشير إلى أن الوفرة النسبية لهذا النظام أعلى في العلاجات المالحة مقارنة بمجموعة التحكم. تم توفير بيانات المصدر كملف بيانات مصدر.
أدى علاج NaCl) إلى زيادة ملحوظة في مستوى تنوع شانون في اليوم السابع واليوم الرابع عشر. كان انخفاض تنوع شانون في علاج 300 مليمول NaCl مقارنةً بالعينات المعالجة بالملح الأخرى ربما بسبب أن التركيز العالي من الملح أثر بشكل كبير على نمو فول الصويا البري، مما حد من استقطاب بعض الأنواع الميكروبية. علاوة على ذلك، لوحظت مستويات غير متغيرة من تنوع شانون في كل من تربة الجذور والتربة العامة بين العلاج الضابط وعلاجات الملح في جميع النقاط الزمنية (الشكل 2أ). أشارت تحليل التباين المتعدد المتغيرات القائم على المسافات بين براى كورتيس (PERMANOVA) إلى أن الحجرة كانت أقوى قوة حتمية تتحكم في تجميع الميكروبات، تليها الزمن.
نقطة وعلاج (الجدول التكميلي 1). مجتمع الجذور (تحليل التشابه [ANOSIM])؛ ; في اليوم الرابع عشر) أظهرت تغييرات تركيبية أكبر بعد إجهاد الملح مقارنةً بالمقسمين الآخرين (ANOSIM؛ تربة منطقة الجذور: التربة السائبة: ؛ في اليوم الرابع عشر)، والتي تم الكشف عنها أيضًا من خلال فصل أكبر بين المعالجات الضابطة ومعالجات الملح في عينات الجذور (الشكل 2ب والشكل التكميلي 1). تشير هذه النتائج إلى أن إجهاد الملح يظهر تأثيرًا أكبر على مجتمعات الجذور.
لتحديد تأثير الملح على الميكروبات المرتبطة بالجذور، قمنا بتحليل ملفات التركيب على مستوى الشعبة والترتيب للعينات الضابطة والعينات المعالجة بالملح. بعد 1-2 أسبوع (اليوم 7 واليوم 14) من
الشكل 3 | بكتيريا الزائفة المتزايدة في عينات الجذور والريزوسفير المعالجة بالملح. تم تصور الأنواع الغنية أو الفقيرة بمستويات مختلفة من إجهاد الملح عبر الجذر (أ)، منطقة الجذور (ب) والتربة الكلية (ج) باستخدام مخطط النقاط (يسار). يتم عرض الوفرة النسبية لكل نوع في العلاجات المختلفة باستخدام مخطط الأعمدة (يمين). تشير الكلمة الزرقاء إلى أكثر الأنواع وفرة بين جميع الأنواع الغنية. يشير البادئة “ن” في الأشكال (أ-ج) إلى أن التصنيف الضريبي كان غير معروف على مستوى الجنس. د. الوفرة النسبية لبسيدوموناس في تربة منطقة الجذور بناءً على بيانات جين 16S rRNA. هـ. الوفرة النسبية لبسيدوموناس في تربة منطقة الجذور بناءً على بيانات الميتاجينوم. الوفرة النسبية لبسودوموناس
في تربة منطقة الجذور استنادًا إلى بيانات الميتا ترانسكروم. القيم هي المتوسطات SEM لـ (د) ( عينات مستقلة بيولوجيًا)، (هـ) ( عينات مستقلة بيولوجيًا)، و( ) ( عينات مستقلة بيولوجيًا). يتم تحديد الأهمية بين المجموعة الضابطة وكل علاج بواسطة اختبار الطالب ذو الجانبين. -اختبار. شجرة الجوار المجاورة لجميع وحدات التصنيف التشغيلية (OTUs) لبكتيريا الزائفة ووفرتها النسبية في عينات التحكم والمعالجة بالملح عبر جذور النباتات ومناطق الجذور. تم وضع تسميات للوحدات التصنيفية الرئيسية بالكلمات الزرقاء. تم توفير بيانات المصدر كملف بيانات مصدر.
تمت ملاحظة زيادة في الوفرة النسبية لجماعات Gammaproteobacteria وActinobacteriota في مجتمع الجذور تحت ضغط الملح (الشكل التوضيحي 2). لم يتم العثور على تغييرات تصنيفية ملحوظة بين المعالجة الضابطة ومعالجة الملح سواء في تربة الجذور أو التربة الكلية. على مستوى الرتبة، زادت الوفرة النسبية لجماعات Pseudomonadales وStreptomycetales بشكل ملحوظ في جميع عينات الجذور المعالجة بالملح في اليوم السابع واليوم الرابع عشر، مقارنة بتلك في المجموعة الضابطة (الشكل 2c). كما لوحظت زيادة في وفرة Pseudomonadales في مجتمعات تربة الجذور ولكن ليس في التربة الكلية (الشكل 2c).
بعد ذلك، قمنا بتحليل التركيب على مستوى الجنس لتحديد الأجناس التي تم استقطابها بواسطة فول الصويا البري المتعرض للإجهاد الملحي. بعد 14 يومًا من الإجهاد الملحي، تم تحديد 130 من 598 جنسًا. ) في الجذر، 56 من 776 جنساً ( ) في تربة منطقة الجذور، و 38 من 779 جنساً ( ) في التربة السائبة أظهرت غنى أو نقصًا ملحوظًا في علاج ملحي واحد على الأقل (الشكل التكميلي 3 والبيانات التكميلية 1). الأجناس الغنية ذات الوفرة النسبية العالية (الوفرة النسبية التراكمية لـ ) في عينات الجذور المعالجة بالملح والريزوسفير كانت موزعة فقط في إما Gammaproteobacteria أو Actinobacteriota (الشكل التكميلي 3a، b). لتحديد ما إذا كان الزيادة في Actinobacteriota وGammaproteobacteria ناتجة عن زيادة في الوفرة المطلقة للبكتيريا الكلية، قمنا بتقدير الوفرة الكلية للبكتيريا في تربة الريزوسفير وعينات الجذور باستخدام qPCR. بالمقارنة مع مجموعة التحكم، كانت الوفرة المطلقة للبكتيريا الكلية
أظهرت الوفرة بعض التقلبات بين العلاجات الملحية الثلاثة، لكن التغيرات لم تكن ذات دلالة إحصائية سواء في تربة الجذور أو عينات الجذور (الشكل التوضيحي التكميلي 4)، مما يشير إلى أن زيادة الأكتينوبكتيريا والغامما بروتيوبكتيريا لم تكن نتيجة لزيادة في الوفرة المطلقة للبكتيريا الكلية، بل كانت نتيجة لانخفاض في وفرة مجتمعات أخرى. بشكل عام، تشير هذه النتائج إلى أن ميكروبيوتا جذور فول الصويا البري، وتربة الجذور، وتربة الكتلة تستجيب بشكل مختلف لضغط الملح عبر الملف التصنيفي.

يزداد وفرة البكتيريا الزائفة بشكل كبير في الجذور المعالجة بالملح وتربة الجذور.

من بين أعلى 10 أجناس تغيرت، أظهرت بكتيريا الزائفة (المغذية في العلاجات المالحة) أعلى وفرة (الوفرة النسبية التراكمية) ) في كل من عينات الجذر والريزوسفير (الشكل 3 أ، ب)، في حين أن جميع الأجناس التي تغيرت في التربة الكثيفة وُجدت بوفرة منخفضة (جميع ) (الشكل 3ج). تم إثراء البكتيريا الزائفة في جميع الجذور المعالجة بالملح، وزادت وفرتها النسبية من في مجموعة التحكم إلى ، و في معالجات 100 و 200 و 300 مليمول من NaCl، على التوالي (الشكل 3أ). داخل مناطق الجذور، كانت بكتيريا Pseudomonas أيضًا غنية بشكل كبير في معالجات الملح بزيادة تصل إلى 16 ضعفًا مقارنةً بمجموعة التحكم (الشكل 3ب، د). تتماشى هذه النتائج مع نتائج تحليل جين 16S rRNA، حيث أظهرت التحليلات المستندة إلى الحمض النووي والحمض النووي الريبي للميكروبات في منطقة الجذور
الشكل 4 | أنماط النباتات بعد تلقيح بكتيريا الزائفة. طول الجذر (أ)، ارتفاع النبات (ب)، الوزن الطازج للجذر (ج) والوزن الطازج للساق (د) لفول الصويا البري الملقح بدون (شاهد) أو مع السلالات XN05-1 و YE17 تحت ظروف السيطرة وإجهاد الملح. تمثل القمم والقواعد للصناديق النسب المئوية 25 و 75.
على التوالي. تشير القضبان الأفقية داخل الصناديق إلى الوسيط، وتمثل الشعيرات العليا والسفلى نطاق قيم البيانات غير الشاذة. جميع الرسوم البيانية تمثل المتوسط SEM النباتات). -القيم تُحسب باستخدام اختبار ستودنت ذو الجانبين -اختبار. ns، غير دال. تم تقديم بيانات المصدر كملف بيانات المصدر.
أن البكتيريا الزائفة لم تكن فقط العضو الأكثر وفرة (الشكل 3e) ولكنها كانت نشطة أيضًا مع وفرة نسبية من النسخ في العينة المعالجة بالملح و في السيطرة (الشكل 3f). لتقييم ما إذا كانت ميزة إثراء Pseudomonas قابلة للتكرار في تربة ونبات آخرين، تم إجراء تجارب ملح مستقلة باستخدام نبات فول الصويا المستأنس (G. max) وتربة شاندونغ أخرى (تم جمعها من بعيدًا عن التربة المستخدمة في هذه الدراسة؛ الرقم الهيدروجيني: ، الاتحاد الأوروبي: ; الشكل التوضيحي الإضافي 5). أظهرت النتائج أن وفرة بكتيريا الزائفة كانت أعلى تحت ضغط الملح مقارنةً بالتحكم في جميع الحالات (الشكل التوضيحي الإضافي 6)، مما يشير إلى أن إثراء الزائفة الناتج عن الملح كان محفوظًا عبر خلفيات الميكروبيوم المختلفة. ومع ذلك، هناك حاجة إلى دراسات على أنواع تربة ونباتات أكثر للتحقق مما إذا كان إثراء الزائفة الناتج عن الملح منتشرًا.
نظرًا لأن بكتيريا الزائفة كانت شائعة جدًا في الجذور المعالجة بالملح ومجتمعات الجذور، قمنا بمزيد من التحقيق في الاتجاهات التركيبية لكل وحدة تصنيف تشغيلية فردية ضمن هذا الجنس. تم تخصيص ما مجموعه 24 وحدة تصنيف تشغيلية كزائفة، من بينها كانت الوحدة OTU4227 هي الأكثر وفرة في تربة الجذور. في علاجات الملح). ومع ذلك، كانت OTU4227 أقل هيمنة (2.37-6.80%) في الجذر، في حين كانت OTU2336 هي النوع الأكثر وفرة، حيث وصلت إلى نطاق وفرة نسبية من في علاجات الملح (الشكل 3 ج). وبالتالي، تم إثراء OTU4227 بواسطة إجهاد الملح في كل من الجذر وتربة الجذور، في حين أظهر OTU2336 تفضيلًا لمكانة بيئية. بشكل جماعي، تشير هذه النتائج إلى أن إثراء بكتيريا Pseudomonas الناتج عن الملح يحدث في الجذر و/أو تربة الجذور.

عزلتان من بكتيريا الزائفة أنقذتا نمو فول الصويا البري تحت ضغط الملح

لتقييم ما إذا كان هذا النوع من بكتيريا الزائفة الغني للغاية قد ساهم في نمو فول الصويا البري تحت ضغط الملح، قمنا بإجراء حملة عزل من جذور النباتات المتأثرة بالملح. بلغ العدد الإجمالي 34
تم الحصول على عزلات من بكتيريا الزائفة (الجدول التكميلي 2)، وتمت مقارنة تسلسلاتها مع التسلسلين الأكثر انتشارًا، OTU2336 وOTU4227. لم تشارك أي من العزلات التي تم الحصول عليها في هذه الدراسة تشابه مع OTU4227 (الجدول التكميلي 2). ومع ذلك، أظهر عزل واحد، وهو Pseudomonas frederiksbergensis YE17، تشابه جين الرنا الريبوسومي مع OTU2336 (الشكل التوضيحي 7 والجدول التوضيحي 2). بالإضافة إلى ذلك، كشفت البيانات الميتاجينومية أن Pseudomonas stutzeri كانت أكثر أنواع Pseudomonas وفرة في تربة الجذور المعالجة بـ 300 مليمول من NaCl (الشكل التوضيحي 8a)، وكانت هذه السلالة متاحة في حملتنا لعزل Pseudomonas (P. stutzeri XN05-1؛ الجدول التوضيحي 2). كان عدد قراءات الميتاجينوم المرسومة على جينوم XN05-1 أعلى في المعالجات المالحة مقارنةً بالتحكم (الشكل التوضيحي 8b)، مما يشير إلى أن هذه السلالة تمثل تسلسلات الحمض النووي الفعلية التي تم إثراؤها في المعالجات المالحة. وبالتالي، تم استخدام سلالتين، P. stutzeri XN05-1 و P. frederiksbergensis YE17، كممثلين لـ Pseudomonas الغني بالملح لاختبار تأثيراتهما على نمو فول الصويا البري في تجربة تلقيح محكومة باستخدام تربة معقمة.
تم زراعة بذور فول الصويا البري لمدة 14 يومًا في تربة معقمة، تلتها فترة إجهاد ملحي لمدة 10 أيام. تم تلقيح السلالات XN05-1 و YE17 في التربة قبل إجهاد الملح. تم قياس معايير نمو الجذور والسوق لفول الصويا البري. لاحظنا أنه في ظل ظروف عدم وجود إجهاد ملحي، زادت فقط السلالة YE17 من نمو الجذور ولكن ليس من نمو السوق (الشكل 4). ومع ذلك، تحت إجهاد الملح، حسنت عزلات بكتيريا Pseudomonas XN05-1 و YE17 بشكل كبير من نمو الجذور والسوق (بما في ذلك الطول والوزن الطازج) لفول الصويا البري (الشكل 4). وهذا يشير إلى أن تعزيز نمو النبات الذي تسببه هذه السلالات كان محددًا بشكل أساسي لظروف الإجهاد الملحي. لتأكيد أن عزلات Pseudomonas استعمرت جذور فول الصويا البري، قمنا بتلقيح هاتين السلالتين في تربة معقمة بكميات متساوية لتحديد مستويات استعمار Pseudomonas تحت ظروف الملح وغير الملح باستخدام تقنية qPCR مع بادئات محددة. أظهرت النتائج أن القيمة المطلقة
الشكل 5 | التحول الوظيفي للميكروبات في منطقة الجذور الناتج عن الملح. أ التغير النسبي (يسار) ووفرة الجينات (يمين) لفئات COG في تربة منطقة الجذور في المجموعة الضابطة وتلك المعالجة بالملح كما تم تحديده من خلال التحليل الميتاجينومي. تغير الطي (يسار) ومستوى التعبير (يمين) للجينات المعبر عنها بشكل مختلف (DEGs) في التربة المحيطة بالجذور في المجموعة الضابطة والمُعالجة بالملح، تم تحديده من خلال تحليل الميتا ترانسكريبتوم. الفئات ذات الوفرة المنخفضة في جميع العينات، أي الهياكل خارج الخلوية (COG W)
ولم يتم عرض الهيكل النووي (COG Y). -تم حساب القيم بواسطة اختبار الطالب ذو الجانبين -اختبار (*معدل بواسطة طريقة بنجاميني وهوشبرغ).
أعلى 15 مستوى تعبير ل DEGs الموصوفة ككيمياء حيوية بكتيرية (ج) وفئات تجميع السوط (د). هـ، التعليق التصنيفي للكيماوتاكسيس البكتيري (e) و DEGs لتجميع الأهداب (f). يتم توفير بيانات المصدر كملف بيانات المصدر.
كان وفرة بكتيريا الزائفة أعلى تحت ضغط الملح مقارنةً بالظروف غير المالحة (الشكل التوضيحي 9)، وهو ما يتماشى مع الاكتشاف الذي يشير إلى أن ضغط الملح يزيد من وفرة الزائفة.

زادت جينات وحمض نووي خلوية الحركة في منطقة الجذور المعالجة بالملح

لاستكشاف ما إذا كانت التغيرات المجتمعية الناتجة عن الملح في منطقة الجذور مرتبطة بتغيرات في الوظائف الميكروبية، تم إجراء تسلسل الميتاجينوم باستخدام تقنية الشوتغن على ميكروبيوتا منطقة الجذور، وتم تحليل الوفرة النسبية للمسارات الوظيفية الرئيسية. وفقًا للبيانات الميتاجينومية المعلنة ضد قاعدة بيانات COG، لاحظنا اختلافات كبيرة بين مجموعة التحكم وثلاثة علاجات بالملح (ANOSIM: التحكم مقابل علاج 100 مللي مول من NaCl: ; السيطرة مقابل معالجة 200 مM NaCl: ; والتحكم مقابل معالجة 300 مليمول من NaCl: ). حيث أظهرت العينات المعالجة بـ 300 مليمول من NaCl فرقًا أكبر من التحكم مقارنةً بالعلاجات الملحية الأخرى، تم استخدام هذه المجموعة لمزيد من التحليلات المتقدمة. كشفت تحليل COG أن حركة الخلايا (فئة COG: N)، النسخ (فئة COG: K)، والعديد من العمليات المتعلقة بالتكوين، والنقل، والتمثيل الغذائي كانت غنية بشكل ملحوظ في المعالجة بالملح.
تربة منطقة الجذور (الشكل 5أ). ومن الجدير بالذكر أن التغير النسبي في الجينات المرتبطة بحركة الخلايا كان الأعلى بين جميع فئات COG.
للحصول على فهم أعمق للوظائف المعبر عنها تحت ضغط الملح، قمنا بإجراء تجربة مستقلة لضغط الملح واستخرجنا RNA كلي عالي الجودة من تربة منطقة الجذور للنباتات الضابطة والنباتات المعالجة بالملح. بعد تسلسل إلومينا، حصلنا على إجمالي 189,319 جينًا في مجموعة بياناتنا، منها 96,803 جينات تم تحديدها كجينات معبرة بشكل مختلف (DEGs). أظهر تحليل وظيفة COG أن DEGs المرتبطة بحركة الخلايا (فئة COG: N) والترجمة، وبنية الريبوسوم، والتكوين الحيوي (فئة COG: J) كانت غنية بمقدار 2.5 و 2.0 مرة في معالجة الملح، على التوالي (الشكل 5b). نظرًا لأن جينات حركة الخلايا كانت مكتوبة بشكل كبير في تجمعات الميكروبات في العينات المعالجة بالملح، تم إجراء تحليل بدقة أعلى لهذه الفئة. تعتبر الكيمياء الحيوية البكتيرية وتجميع السوط من فئتين فرعيتين لحركة الخلايا وكلاهما كان غنيًا بشكل كبير في مجموعة معالجة الملح (الشكل التوضيحي التكميلي 10). وجدنا أن 395 DEG تم تعيينها للكيمياء الحيوية البكتيرية (329 جينًا مرتفع التعبير و66 جينًا منخفض التعبير) و729 DEG تم تعيينها لتجميع السوط (654 جينًا مرتفع التعبير و75 جينًا منخفض التعبير) (الجدول التكميلي 3). من بين DEGs المرتفعة التعبير في الكيمياء الحيوية البكتيرية، لاحظنا غنى قوي لـ
الجينات التي تعبر عن بروتينات قبول الميثيل (MCP؛ تغيير في الطي = 6.14) وبروتين كيميائي جذب مرتبط بالبيورين CheW (تغيير في الطي )، والتي أظهرت أعلى تعبير في مجموعة البيانات (الشكل 5c). كانت الجينات المعبر عنها بشكل رئيسي في تجميع السوط هي الجينات التي تشفر السوطين FliC التي تعمل في الحركة الكيميائية المعتمدة على السوط، والتي أظهرت زيادة بمقدار 3.66 مرة في تربة منطقة الجذور المعالجة بالملح مقارنةً بالتحكم (الشكل 5d). تشير هذه النتائج إلى أن إجهاد الملح يغير مجتمع منطقة الجذور ليكون مهيمنًا بواسطة البكتيريا التي تعبر عن جينات الحركة الخلوية.
لتحديد التجمعات الميكروبية التي ساهمت في زيادة التعبير عن الكيمياء الحيوية البكتيرية وتجميع الأهداب، قمنا بإجراء تحليل تكليفي للجينات المعبر عنها بشكل مختلف المرتبطة. كشفت هذه التحليل أن الزيادة في حركة الخلايا الناتجة عن الملح كانت تعزى بشكل رئيسي إلى بكتيريا الزائفة (الشكل 5e، f). من خلال تسلسل الجينومات لعزلتين من الزائفة XN05-1 و YE17 (الشكل التوضيحي 11)، وجدنا أنهما تحتويان على سلسلة من الجينات المتعلقة بالحركة، بما في ذلك جينات الأهداب (fli، flg و flh) وجينات الحركة (mot) المطلوبة لتجميع الأهداب (البيانات التكميلية 2). بالإضافة إلى ذلك، احتوت جينومات السلالات XN05-1 و YE17 على مجموعتين رئيسيتين من الجينات لأنظمة الكيمياء الحيوية البكتيرية، وشملت ثلاث جينات ترمز لـ CheW، وهي cheW1 و cheW2 و cheW3 (البيانات التكميلية 2 والشكل التوضيحي 12). بشكل عام، تشير البيانات أعلاه إلى أن إجهاد الملح يغير النشاط النسخي لميكروبيوم منطقة الجذور، وخاصة حركة الخلايا، وقد يكون التغيير في وظيفة منطقة الجذور مدفوعًا بأنواع الزائفة.

مكون إفراز الجذور زانثين أعاد إنتاج إثراء بكتيريا الزائفة

تم الإبلاغ عن أن إفرازات الجذور تعمل على توجيه استقطاب البكتيريا المفيدة تحت الضغوط الحيوية وغير الحيوية. لتحديد المستقلبات الرئيسية المحتملة التي تحفز إثراء بكتيريا الزائفة في فول الصويا البري المعرض للإجهاد الملحي، تم جمع إفرازات الجذور وإجراء تسلسل غير مستهدف للميتابولوم. تم تحديد ما مجموعه 658 مستقلبًا، كان معظمها من الدهون، والفلافونويدات، والأحماض العضوية، والأحماض الفينولية (الشكل التكميلي 13). العديد من المستقلبات ( ) كانت غنية بشكل ملحوظ في مجموعات معالجة الملح. تم التحقيق في المستقلبات المرتبطة بجنس Pseudomonas من بيانات الأمبليكون، وتم تحديد 175 مستقلبًا تظهر ارتباطات إيجابية (173) أو سلبية (2) (القيمة المطلقة لارتباط بيرسون تم تحديدها (الشكل 6أ). من بين المستقلبات التي أظهرت ارتباطًا إيجابيًا مع Pseudomonas، كانت N-cyclohexylformamide، زانثين، وحمض 2،4،5-trimethoxybenzoic. ، و كانت أكثر وفرة بمقدار -folds على التوالي، في مجموعة معالجة الملح مقارنة بمجموعة التحكم وكانت من بين الثلاثة الأوائل من المستقلبات الغنية (الشكل التكميلي 14 والجدول التكميلي 4). كانت هذه المركبات بالكاد تقاس في مجموعة التحكم ولكن تم إفرازها بواسطة النباتات المعالجة بالملح بكميات كبيرة (الشكل التكميلي 15)، مما يشير إلى أنها كانت مركبات محددة مرتبطة بإجهاد الملح.
نظرًا لأن محتوى الزانثين كان متناسبًا مع قوة إجهاد الملح (الشكل التكميلي 15) وهو غير ضار بالبشر ومتوافر تجاريًا، ركزنا بعد ذلك على الزانثين للتحقيق فيما إذا كان له دور في إثراء بكتيريا الزائفة. قمنا أولاً بتلقيح ثقافة مختلطة من سلالات الزائفة YE17 و XN05-1 في تربة معقمة، وزرعنا شتلات فول الصويا البري. أظهرت النتائج وجود وفرة مطلقة أعلى من الزائفة في مجموعات إضافة الزانثين مقارنة بمجموعة التحكم (الشكل التكميلي 16). لاختبار ما إذا كان إثراء الزائفة في الجذور بعد تطبيق الزانثين سمة محددة للجنس، تم إضافة الزانثين إلى التربة الطبيعية التي تنمو فيها شتلات فول الصويا البري. تم جمع عينات من تربة منطقة الجذور والجذور، وتم إجراء تسلسل أمبليكون 16S rRNA للتحقيق في الميكروبات المثرية بواسطة الزانثين. وجدنا أن الزانثين غير بوضوح المجتمعات البكتيرية في الجذور وتربة منطقة الجذور (الشكل 6ب). ومن المثير للاهتمام، أنه من بين الخمسة أجناس الأكثر وفرة، كانت الزائفة مثرية في مجموعة إضافة الزانثين مع أعلى تغيير في النسبة، حيث كانت أعلى بنسبة تصل إلى 21.5 مرة في الزانثين.
التربة المعالجة في منطقة الجذور (نسبة الوفرة 17.47%) كانت أعلى من تلك في المجموعة الضابطة (0.81%) (الشكل 6c والشكل التكميلي 17). تشير النتائج إلى أن زيادة البكتيريا الناتجة عن الزانثين محددة إلى حد كبير لجنس بseudomonas. كما تشير النتائج السابقة إلى أن إضافة الزانثين الخارجي أعادت إنتاج نتيجة زيادة بseudomonas داخل جذر فول الصويا البري الذي لوحظ تحت ظروف إجهاد الملح، مما يدعم بشكل أكبر أن الزانثين المفرز من الجذر يلعب دورًا مهمًا في استقطاب بseudomonas.
للتحقق مما إذا كان إثراء البسودوموناس مرتبطًا مباشرة بزيادة تحمل الإجهاد الملحي في فول الصويا البري، قمنا بإجراء تجارب تتضمن تلقيح البسودوموناس بدون زانثين، وتطبيق زانثين ولكن بدون بسودوموناس، وتلقيح البسودوموناس في وجود زانثين. أظهرت النتائج أن إضافة الزانثين وحدها زادت قليلاً، ولكن ليس بشكل ملحوظ، من نمو النبات، والذي زاد بشكل أكبر في وجود البسودوموناس (الشكل 6د). تظهر هذه النتيجة أن تعزيز نمو فول الصويا البري بعد تطبيق الزانثين يعتمد على البسودوموناس.
كما ذكرنا أعلاه، تم زيادة تعبير الجينات المتعلقة بالحركة (خاصة بروتين كيموتاكسيس المرتبط بالبيورين CheW) تحت ضغط الملح؛ وبالتالي، افترضنا أن الجين المتعلق بالحركة cheW يلعب دورًا مهمًا في إثراء الزائفة الذي تسببه البيورين، مثل الزانثين. لاختبار هذه الفرضية، قمنا أولاً بتقييم تأثير الزانثين على الكيموتاكسيس لعزلات الزائفة. أظهرت النتائج أن كلا السلالتين XN05-1 و YE17 أظهرتا كيموتاكسيس قوي نحو الزانثين (الشكل التوضيحي التكميلي 18أ، ب). علاوة على ذلك، تم إجراء اختبارات كيموتاكسيس كمية لعزلات الزائفة نحو بيورينات أخرى أو مشتقاتها، مثل 6-بنزيل أمينوبورين، 2-أمينوبورين، هيبوزانثين، وغوانين، حيث تم إفراز هذه المركبات أيضًا بكميات أكبر تحت ضغط الملح (الجدول التكميلي 5). أظهرت النتائج أن السلالتين XN05-1 و YE17 أظهرتا كيموتاكسيس نحو معظم هذه المركبات (الشكل التوضيحي التكميلي 18ج، د).
للمزيد من التحقق من دور CheW في كيمياء الحركة في الزائفة ورفع تحمل النباتات للملوحة، قمنا بحذف ثلاثة che جينات من السلالات XN05-1 و YE17 باستخدام طريقة الاقتران الثلاثي الأبوي للحصول على cheW1، cheW2، و سلالات cheW3 من XN05-1 و YE17. وجدنا أن السلالات XN05-14cheW3 و YE17AcheW3 لا تزال تظهر كيمياء حيوية واضحة تجاه الزانثين. ومع ذلك، XNO5 وYE174cheW1 فقدت تمامًا السلوك الكيميائي تجاه الزانثين، بينما كان ذلك في XN05-14cheW2 وYE17AcheW2 متضررًا (الشكل 6e، f). بعد ذلك، استخدمنا السلالات الطافرة لتلقيح شتلات فول الصويا البري تحت ضغط الملح، ووجدنا أن المتحور cheW3، الذي لا يزال يمتلك القدرة على الكيمياء الحيوية، أظهر نفس مستوى الكتلة الحيوية للنباتات مثل السلالات البرية. cheW1 و المتحولات من XN05-1 و YE17 لا يمكن أن تظهر تعزيز الكتلة الحيوية للنبات (الشكل 6 ج). هذا يبرز الدور الحاسم لجين الحركة المرتبط cheW في التفاعل بين المضيف وPseudomonas المرتبطة بالجذور. باختصار، تكشف نتائجنا أنه تحت ظروف الإجهاد الملحي، تقوم مستخلصات فول الصويا البري بإفراز مركبات محددة (مثل الزانثين) وتؤثر على الميكروبيوم الجذري لجذب أنواع Pseudomonas، مما يعزز بدوره نمو النبات تحت الإجهاد الملحي (الشكل 7).

نقاش

هنا نقوم بتوصيف التغيرات في الميكروبيوم الجذري الناتجة عن الملح في فول الصويا البري. تحت ضغط الملح، حددنا العديد من الميكروبات الغنية والمستنفدة، وأظهرنا أن الملح أدى إلى زيادة ميكروبية أقوى نسبيًا في الجذر مقارنةً مع مناطق الجذور والتربة الكلية، مع زيادة تفضيلية عالية لبسودوموناس، والتي ثبت أنها تعزز نمو فول الصويا البري في هذه الدراسة. أخيرًا، تم توضيح التفاعل بين الإفرازات الجذرية والميكروبيوتا المرتبطة بالجذر المتغيرة تحت ضغط الملح.
الشكل 6 | تطبيق مكون إفرازات الجذور الغني بالزانثين من بكتيريا الزائفة. أ. معامل ارتباط بيرسون لجنس الزائفة (من بيانات تضخيم جين 16S rRNA) وإفرازات الجذور. تشير الخطوط الداخلية إلى وجود دلالة إحصائية (توزيع ستودنت غير المتناظر) -قيمة ) ارتباط بمعامل < -0.9 (ارتباط سلبي: خطوط زرقاء) أو (ارتباط إيجابي: خطوط أخرى). الحلقة الملونة الداخلية تمثل تصنيف كل مركب. خريطة الحرارة الوسطى توضح وفرة المركب في ثلاثة جذور تحكم (داخل) وجذور معالجة بالملح (200 مM NaCl؛ خارج). الحلقة الخارجية من الأعمدة تشير إلى -زيادة (الأشرطة البنية) أو نقص (الأشرطة الخضراء) كل مركب داخل العينات المعالجة بالملح مقارنة بالعينات الضابطة. ب ترتيب PCoA لميكروبيوتا الجذور والتربة المحيطة بالجذور بين العينات الضابطة وتطبيقات الزانثين (1 و 10 مللي مول). تم إجراء التحليل الإحصائي باستخدام ANOSIM (تحليل التشابهات). القرابة
وفرة جنس البكتيريا الزائفة في جذور التربة والتربة المحيطة بالجذور بين تطبيقات التحكم و تطبيقات الزانثين (1 و 10 مللي مول). عينات مستقلة بيولوجياً.
الوزن الطازج بين التحكم، تطبيق الزانثين بمفرده، تلقيح البسودوموناس بمفرده وتطبيقات الزانثين في وجود البسودوموناس. نباتات لكل علاج باستثناء 1 مللي مول من زان.+بسي و10 مللي مول من زان. النباتات)، ولـ 10 مللي مول من Xan.+Pse ( النباتات). الكيمياء الحيوية لسلالات النوع البري و che المتحولات من السلالات XN05-1 (e) و YE17 (f) استجابةً لـ 1 مللي مول من الزانثين. عينات مستقلة بيولوجيًا. الوزن الطازج لفول الصويا البري الملقح بسلالات النوع البري أو che طفرات السلالات XN05-1 و YE17. نباتات للسلالة XN05-1 و نباتات للسلالة YE17. القيم هي المتوسطات SEM لـ ( ). الأهمية ( تم تحديده باستخدام اختبار ستودنت ذو الجانبين -اختبار . غير مهم. يتم تقديم بيانات المصدر كملف بيانات المصدر.
نتائجنا مشابهة للدراسات السابقة التي تشير إلى أن تنوع وتركيب مجتمعات الجذور يتأثر بشكل أكبر بالضغوط غير الحيوية، مقارنة بالتربة المحيطة بالجذور والتربة العامة. قد تسهم التفاعلات الأقرب بين الميكروبات الداخلية وموائلها في هذا الاستجابة المختلفة. وقد كشفت العديد من الدراسات الحديثة أن الضغوط الحيوية وغير الحيوية يمكن أن تجذب البكتيريا المفيدة التي تعزز تحمل النباتات للضغوط وتعزز نمو النباتات. كشفت بيانات تسلسل الأمبليكون لدينا أن الوفرة النسبية لرتبة البسودوموناداليس، وخاصة جنس البسودوموناس،
زاد مع مستويات مختلفة من إجهاد الملح (الأشكال 2 و 3). وبالمثل، أظهرت بياناتنا الميتاجينومية والميتا ترانسكرپتومية زيادة في الوفرة النسبية لبسودوموناس تحت إجهاد الملح (الشكل 3e، f). كما لوحظت زيادة في بسودوموناس في فول الصويا المستأنس (الشكل التوضيحي 6)، والنباتات الحساسة للملح وتلك المقاومة للملح التي تنتمي إلى عائلة القرعيات تحت إجهاد الملح. وجود البكتيريا الزائفة عبر عدة نباتات يشير إلى أن هذا الجنس قد يقيم تفاعلًا تكافليًا مع مضيفيه. من المهم تقييم ما إذا كانت هذه العلاقة الوثيقة متسقة عبر نطاق أوسع
الشكل 7 | رسم تخطيطي يوضح استقطاب البكتيريا الزائفة بواسطة فول الصويا البري تحت ضغط الملح. تم جذب بكتيريا الزائفة في التربة بواسطة الزانثين الذي تفرزه النباتات المتعرضة للضغط، وانتقلت نحو منطقة الجذور من خلال الحركة الكيميائية.
مجموعة من النباتات المضيفة وأنواع التربة. ومع ذلك، كشفنا للمرة الأولى أن بكتيريا الزائفة كانت العضو السائد والأكثر نشاطًا في تربة الجذور المعالجة بالملح.
كان هناك نوعان من OTUs لبكتيريا Pseudomonas، OTU2336 وOTU4227، سائدين في النباتات المتعرضة للإجهاد الملحي، مع وبدون تفضيل للموائل، على التوالي (الشكل 3g). على الرغم من أننا لم نحصل على عزلات تشبه OTU4227، إلا أنه من المهم أن تقارن الدراسات المستقبلية وظائف العزلات مع وبدون تفضيلات للموائل لتعزيز نمو النباتات. في هذه الدراسة، تم اختيار عزلات Pseudomonas المقابلة YE17 (التي تشبه OTU2336) وXN05-1، وقد زادت بشكل كبير من نمو فول الصويا البري المتعرض للإجهاد الملحي (الشكل 4). مجموعة متنوعة من أنواع Pseudomonas، مثل P. stutzeri وP. koreensis وP. fluorescens، قد تكون مفيدة للنباتات المضيفة تحت الإجهاد الملحي. بسبب خصائصها الهامة في تحسين المواد المتوافقة، والحالة المضادة للأكسدة، ونمو النباتات جميعها قد تؤدي إلى انتشارها الواسع في النباتات تحت ظروف بيئية مرهقة. يجب الإشارة إلى أن السلالة XN05-1 تظهر أعلى درجة تشابه مع Stutzerimonas frequens (99.65%) و Stutzerimonas stutzeri (99.58%) الآن. Stutzerimonas هو جنس جديد تم اقتراحه مؤخرًا، والأنواع في هذا الجنس كانت تنتمي سابقًا إلى مجموعة P. stutzeri التصنيفية. .
لتحليل التغيرات الوظيفية الناتجة عن الملح في ميكروبيوتا الجذور، قمنا بإجراء تسلسل الميتاجينوم والميتاترنسكريبتوم. وفقًا لتصنيف COG، كانت حركة الخلايا غنية تحت ضغط الملح في كلا المجموعتين (الشكل 5 أ، ب). تلعب حركة الخلايا، وخاصة الكيميائية البكتيرية، دورًا مهمًا في مسارات الإشارة بين النباتات والميكروبيوم. في هذه الدراسة، تم تنظيم الجينات التي تشفر لمستقبلات MCP وسلسلة من بروتينات الكيمياء الحيوية (خاصة CheW) بشكل مرتفع في معالجة الملح. وقد لوحظت زيادة مماثلة في جينات الكيمياء الحيوية تحت أنواع أخرى من الضغوط. تعتبر MCPs أكثر مستقبلات الكيمياء شيوعًا في بدائيات النوى التي تستشعر الإشارات الكيميائية وتنظم الأنشطة الخلوية بما في ذلك تشكيل الأغشية الحيوية وتخليق السوط. CheW هو بروتين ربط في قلب شبكة إشارات الكيمياء الحيوية التي تربط مستقبلات الكيمياء بـ CheA كيناز. من المثير للاهتمام أننا وجدنا أن الجينات المرتبطة بحركة الخلايا التي تم تنظيمها لأعلى كانت مستمدة بشكل رئيسي من النوع المستجيب للملح Pseudomonas (الشكل 5e، f).
تشمل إفرازات الجذور مجموعة واسعة من المركبات، بما في ذلك الأحماض العضوية، والأحماض الأمينية، والسكريات، والنيوكليوتيدات، والفلافونويدات. وتوسط التفاعلات بين النباتات والميكروبات الجذرية لاحظت الدراسات السابقة زيادة في تركيزات الفلافونويدات في الجذر
إفرازات فول الصويا (G. max) والفاصوليا الشائعة (Phaseolus vulgaris) المزروعة تحت ظروف إجهاد الملح كما تم الإبلاغ عن أن الأحماض الأمينية (مثل البرولين) والأحماض العضوية (مثل حمض الماليك وحمض الستريك) تم إفرازها بكميات كبيرة عندما تعرضت النباتات لإجهاد الملح. ومع ذلك، في دراستنا، كانت هذه المستقلبات إما مستنفدة أو غنية بتغير طفيف جداً. بينما، زادت نسبة الزانثين في مستخلص جذور فول الصويا البري مع ثاني أعلى القيمة في هذه الدراسة. الزانثين هو مشتق من البيورين يحتوي على قاعدة بيورين وهو ناتج عن مسار تحلل البيورين. تم الكشف أيضًا عن مشتقات بيورين أخرى، بما في ذلك 6-بنزيل أمينوبورين، 2-أمينوبورين، هيبوزانثين، وجوانين، وكانت غنية بشكل ملحوظ في الجذور المعالجة بالملح (الجدول التكميلي 5). البيورينات هي مقدّمات مباشرة لتخليق العوامل المساعدة والمكونات الأساسية لهرمونات النباتات التي تنظم نمو النبات وتطوره. تم الإبلاغ عن بعض مشتقات البيورين، مثل بنزيل أمين البيورين، كمحسنات لنمو النباتات. علاوة على ذلك، فإن نواتج الأيض البيوريني هي مصدر مستمر للنيتروجين لنمو النباتات، خاصة في البقوليات. .
يتماشى مع النتائج السابقة التي تشير إلى أن مشتقات البيورين يمكن أن تتوسط كيمياء الحركة في الزائفة. لقد لاحظت نتائجنا أيضًا أن ممثلي النوع المستجيب للملح Pseudomonas XN05-1 و YE17 أظهروا كيمياء حيوية قوية تجاه البيورين ومشتقاته. أدى إضافة الزانثين الخارجي إلى التربة الطبيعية إلى تحفيز ملحوظ لتكاثر Pseudomonas في جذور فول الصويا البري. علاوة على ذلك، وجدنا أن طفرات cheW من Pseudomonas XN05-1 و YE17 فقدت السلوك الكيميائي تجاه الزانثين الموجود في إفرازات الجذور. وهذا يدل على أن البيورين، وخاصة الزانثين، وسّع “نداء المساعدة” الناتج عن الملح لتكثيف البكتيريا المعززة لنمو النباتات Pseudomonas من خلال تحفيز حركتها. وقد لوحظت ظاهرة مشابهة في أعمال سابقة. على سبيل المثال، أدى الفلافونويد نارينجينين إلى تحفيز الكيمياء الحيوية في Aeromonas sp. H 1 مع زيادة حركة البكتيريا وتحسين تحمل النباتات للجفاف. . ومع ذلك، لا يمكننا استبعاد إمكانية أن تساهم إفرازات الجذور الأخرى أيضًا في تغيير المجتمع الميكروبي تحت ضغط الملح. هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لفهم ما إذا كانت وكيف تتفاعل البورينات مع مركبات أخرى لتنظيم زيادة بكتيريا الزائفة.
معًا، نقدم الدراسة الأولى حول الميكروبيوم الجذري المتأثر بالملح لفول الصويا البري باستخدام تقنيات الميتاجينوميات، والميتاترنسكريبتوميات، والميتابولوميات، بالإضافة إلى تجارب مضبوطة لاحقة للتحقق من الفرضيات التي تم توليدها من
بيانات متعددة الأوميات. تظهر نتائجنا أن الملح يسبب تحولًا أقوى بكثير في الميكروبيوم المرتبط بالجذور مقارنةً بميكروبيوم التربة الكلية. بكتيريا pseudomonas هي النوع السائد المستجيب للإجهاد، وعزلاتها المقابلة يمكن أن تعزز نمو فول الصويا البري تحت ضغط الملح، مما يدعم النظرية السابقة المعروفة باسم “نداء للمساعدة”. مستخلصات الجذور من البورين أو مشتقاته، وخاصة الزانثين، تزيد من حركة واستعمار بكتيريا الزائفة. وهذا يتماشى مع التعبير الأعلى للجينات المعنية بحركة الخلايا التي لوحظت في معالجة الملح مقارنةً بالتحكم. وبالتالي، نستنتج أن مكون مستخلص الجذور البورين يجذب بكتيريا الزائفة في التربة إلى الجذر ويفيد نمو النبات في ظل ظروف الإجهاد الملحي.

طرق

تصميم التجربة

لتوصيف تأثير الملح على المجتمعات والوظائف المرتبطة بالجذور، قمنا بزراعة نباتات فول الصويا البري في التربة الزراعية (رقم الهيدروجين 8.42، التوصيل الكهربائي TC (%) 4.63، TN (%) 0.76، المادة العضوية ) تحت ظروف مسيطر عليها. باختصار، تم تعقيم بذور فول الصويا البري على السطح بـ كلوريد الزئبق لمدة 10 دقائق وغسل 6 مرات بالماء المعقم. بعد ذلك، تم إنبات البذور في أطباق بتري مع الماء المعقم في غرفة نمو. تم نقل الشتلات إلى أصص بلاستيكية تحتوي على 200 جرام من التربة الزراعية، وتم حضنها في على دورة الضوء/الظلام. بعد 10 أيام من زراعة فول الصويا البري في الأواني، عالجناها بثلاث تركيزات من الملح (أي 100 و200 و300 مليمول NaCl)، وتم استخدام الماء المعقم بدون NaCl كمجموعة ضابطة. تم إجراء التجربة باستخدام أربع تكرارات بيولوجية (ستة نباتات من فول الصويا البري في كل وعاء تمثل تكرارًا واحدًا) لجميع المعالجات. لتحديد التغيرات الديناميكية في الميكروبيوم المرتبط بالجذور المتأثرة بإجهاد الملح، جمعنا عينات في ثلاث نقاط زمنية: 1 يوم، 7 أيام و14 يومًا بعد إجهاد الملح.

أخذ العينات

تم دمج تربة منطقة الجذور لستة نباتات في كل وعاء لتوليد عينة مركبة واحدة، كما تم دمج عينات الجذور. تم غسل التربة الملتصقة بالجذور، ثم تم طرد الغسيل، وتم تعريف الرواسب الناتجة على أنها تربة منطقة الجذور. لجمع عينات الجذور، تم غسل الجذور مرة أخرى واستخدام الموجات فوق الصوتية. بعد إزالة غسيل التربة، تم تجميدها. لقد أشرنا إلى التربة غير المزروعة بالتربة الكتلية، التي تم جمعها من تحت السطح. تم تخزين جميع العينات في حتى استخراج الحمض النووي. تشمل العينات أربعة علاجات ( و 300 مليمول من NaCl)، مع ثلاثة أقسام (التربة الكلية، تربة الجذور والجذر) وثلاث نقاط زمنية (1 يوم، 7 أيام و 14 يوم) وأربعة تكرارات لكل منها تم جمعها. تم عرض ملخص معلومات العينة في البيانات التكميلية 3.

قياس خصائص التربة

تم تحديد الموصلية الكهربائية للتربة في خليط بنسبة تربة: ماء 1:5 باستخدام مقياس EC (DDSJ-308A، ليشي، الصين). تم قياس تركيزات الكربون الكلي (TC) والنيتروجين الكلي (TN) في التربة باستخدام محلل العناصر CHNS/O (FlashSmart، ثيرمو فيشر، ألمانيا).

استخراج الحمض النووي، تسلسل جين 16S rRNA ومعالجة البيانات

تم استخراج الحمض النووي الجينومي لجميع العينات باستخدام FastDNA طقم الطرد المركزي للتربة (MP Biomedicals) وفقًا لبروتوكول الشركة المصنعة. تم قياس تركيز الحمض النووي المستخرج باستخدام مقياس الطيف الضوئي NanoDrop (ND2000، Thermo Scientific، DE، الولايات المتحدة الأمريكية). تم إجراء تضخيم مناطق V5-V7 من جين 16S rRNA باستخدام البرايمرات 799F ( – AACMGGATTAGATACCCKG-3′) و 1193R ( – ACGTCATCCCCACCTTCC-3′). تم إجراء تفاعل PCR ثلاث مرات في لمدة 3 دقائق، تليها 27 دورة من لـ لـ لمدة 45 ثانية وخطوة تمديد نهائية من لمدة 10 دقائق. تم تنقية منتجات PCR وخلطها بنسب كثافة متساوية. تم إنشاء مكتبات التسلسل باستخدام مجموعة NEXTFLEX Rapid DNA-Seq (Bioo Scientific، الولايات المتحدة الأمريكية) وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة.
تمت التوصيات والتسلسل على منصة Illumina MiSeq PE300 في شركة Majorbio Bio-Pharm Technology. تم إجراء تحليل تسلسلات جين 16S rRNA كما هو موصوف في دراستنا السابقة. باختصار، تم تجميع التسلسلات المصفاة حسب الجودة في وحدات تصنيفية (OTUs) مع تشابه التسلسل باستخدام UPARSE تم تصنيف التسلسل التمثيلي لكل وحدة تصنيفية تشغيلية (OTU) باستخدام مصنف RDP. وتم التعليق عليها مقابل قاعدة بيانات SILVA (الإصدار 138). تم التخلص من جميع وحدات التصنيف التشغيلية المحددة على أنها بلاستيدات خضراء وميتوكوندريا من مجموعة البيانات.

تسلسل الميتاجينوم

تم جمع عينات منطقة الجذور بعد 14 يومًا من إجهاد الملح لإجراء تسلسل الجينوم الميتاجيني باستخدام تقنية الشوتغن. تم إعداد المكتبات دون أي خطوة تضخيم، وتم إجراء التسلسل على منصة إلومينا هاي سيك إكس-تين، مع قراءات نهاية مزدوجة في تكنولوجيا مايجور بيو للصناعات الدوائية. القراءات التي تحتوي على موصلات، قواعد ذات جودة منخفضة و تمت إزالة قواعد غير محددة. المجموع هو تم الحصول على بيانات نظيفة من 16 عينة. تم استخدام برنامج Megahit لتجميع القراءات عالية الجودة، وتم التخلص من القطع الناتجة التي كانت أقصر من 300 قاعدة. بعد التنبؤ بالجينات باستخدام MetaGene، تم تجميع الجينات لإزالة التسلسلات الزائدة باستخدام CD-Hit. في الهوية و التغطية. لإجراء تحليل تصنيفي ووظيفي، تم مقارنة الجينات (BLASTp) ضد قواعد بيانات NCBI-nr و KEGG و COG باستخدام DIAMOND مع حد قطع قيمة e .

استخراج RNA وتسلسل الميتا ترانسكريبتوم

للتسلسل الميتا ترانسكريبتومي، عينات مستقلة من منطقة الجذور ( تم إعداد النسخة البيولوجية وفقًا للوصف أعلاه. نسخة بيولوجية واحدة ( تم الحصول على ) من 60 نباتًا ضابطًا أو 120 نباتًا معالجًا بالملح حيث تم جمع كمية صغيرة فقط من العينة من النباتات المتوترة. تم استخراج RNA الكلي باستخدام TRIzol. تم استخدام الكواشف وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة (إنفيتروجين، الولايات المتحدة الأمريكية). تم استخدام DNase I (تاكارا، بكين، الصين) لإزالة الحمض النووي الجيني. تم بناء مكتبات الميتا ترانسكريبتوم وفقًا لمجموعة تحضير عينات RNA الكلية TruSeqTM Stranded (سان دييغو، كاليفورنيا) مع من RNA عالي الجودة. تم تسلسل جميع العينات في جهاز Illumina HiSeq 2500 في شركة Shanghai Biozeron Biotechnology Co.، Ltd. (شنغهاي، الصين). تم تقليم القراءات الخام والتحكم في الجودة بواسطة Trimmomatic. . ثم تم محاذاة القراءات النظيفة مع جينوم فول الصويا البري، SILVA SSU ( ) وقواعد بيانات SILVA LSU (23S/28S) لإزالة جينوم المضيف وقراءات الرRNA ذات الصلة، على التوالي. إجمالي تم الحصول على بيانات نظيفة من ست عينات. تم تجميع البيانات النظيفة باستخدام برنامج ميغاهيت. بعد التنبؤ بالجينات بواسطة METAProdigal، تم تجميع الجينات لإزالة التسلسلات الزائدة باستخدام CD-Hit. في الهوية وتغطية بنسبة 90%. تم البحث عن جميع الجينات ضد قواعد بيانات NCBI-nr و COG و KEGG باستخدام BLASTp مع حد قيمة e . السلمون (https:// github.com/COMBINE-lab/salmon) تم استخدامه لحساب مستوى التعبير لكل ترانسكريبت. تم تطبيق EdgeR (التحليل التجريبي للتعبير الجيني الرقمي في R) لتحديد الجينات المعبر عنها بشكل مختلف بين مجموعة التحكم ومعالجة الملح، مع حد تغيير الطي ومعدل الاكتشافات الكاذبة (FDR) المعدل .

جمع إفرازات الجذور وتسلسل الميتابولوم

تم تعقيم بذور فول الصويا البري على السطح وإنباتها في أطباق بتري في و الرطوبة النسبية. تم زراعة شتلات عمرها يومان في التربة وتم تحضينها في مع دورة الضوء/الظلام. بعد 14 يومًا، تم غسل هذه الشتلات بالماء المعقم لإزالة جميع التربة الملتصقة بالجذور. تم نقل هذه الشتلات إلى النظام المائي (الذي يحتوي على و 300 مليلتر من محلول NaCl) لجمع الإفرازات الجذرية. وجدنا أن جميع النباتات في محلول 300 مليلتر ماتت بسبب تركيز NaCl المفرط، لذلك، تم الاحتفاظ بعلاجين ملحيين (100 و 200 مليلتر). احتوى كل علاج على ثلاث تكرارات، وكل تكرار يتكون من 20 نبتة. تم تصفية الماء الذي يحتوي على الإفرازات باستخدام مرشحات لإزالة الجذر
الحطام والميكروبات. تم إجراء ثلاث تكرارات لكل علاج. نظرًا لأن الإفرازات الجذرية تم جمعها من الشتلات التي تنمو في نظام مائي معقم، يمكن استبعاد إمكانية أن تكون المركبات مشتقة من الميكروبات. تم تحليل الإفرازات الجذرية المجمعة باستخدام نظام UPLC-ESI-MS/MS ونظام مطياف الكتلة المت tandem في شركة ووهان ميت وير للتكنولوجيا الحيوية المحدودة (الصين). تم تحديد المستقلبات باستخدام كل من طيف الكتلة ووقت الاحتفاظ. لمقارنة محتوى كل مستقلب بين المجموعة الضابطة والعلاجات، تم معايرة قمة طيف الكتلة لكل مستقلب في عينات مختلفة وفقًا لتكامل منطقة القمة.

qPCR للبكتيريا الكلية وPseudomonas

تم تحديد وفرة البكتيريا الكلية باستخدام بادئات Eub338F/Eub518R (الجدول التكميلي 6). تم إنشاء منحنيات قياسية باستخدام تخفيفات متسلسلة بنسبة 10 أضعاف من بلازميد يحتوي على جين 16S rRNA من Arthrobacter pokkalii . تم استخدام بادئات محددة Ps-for وPs-rev (الجدول التكميلي 6) لت quantifying كثافات Pseudomonas. تم إنشاء منحنيات قياسية باستخدام تخفيفات متسلسلة بنسبة 10 أضعاف من بلازميد يحتوي على جين 16S rRNA من P. stutzeri. تم إجراء تحليلات qPCR باستخدام نظام PCR الزمني الحقيقي Applied Biosystems 7500 (Applied Biosystems، الولايات المتحدة الأمريكية). تم إجراء كل اختبار في ثلاث نسخ.

عزل البكتيريا وتجربة الدفيئة

تم طحن عينات الجذر من النباتات المعالجة بالملح ونشرها على وسائط TSA (أجار الصويا التربتيك) وR2A (أجار Reasoner 2A) لعزل البكتيريا. تم حضانة جميع الأطباق عند لمدة أيام. تم اختيار مستعمرات البكتيريا، وتنقيتها ثلاث مرات، وتخزينها في مع الجليسرول. تم استخراج الحمض النووي الجيني للبكتيريا باستخدام مجموعة EasyPure Bacteria Genomic DNA Kit (TransGen، بكين، الصين) وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة. تم استخدام بادئات عالمية للبكتيريا (الجدول التكميلي 6) لتكبير جينات 16S rRNA كاملة الطول. تم تقديم التسلسلات إلى EzBioCloud (www.ezbiocloud.net/) للتعرف على البكتيريا.
بالنسبة لتجربة الدفيئة، تم إجراء عزلات Pseudomonas XNO5-1 وYE17 بشكل مستقل. باختصار، تم تعقيم بذور فول الصويا البري على السطح باستخدام كلوريد الزئبق ونمت في أطباق بتري مع ماء معقم. تم زراعة الشتلات التي تبلغ من العمر ثلاثة أيام في وعاء بلاستيكي. لكل علاج، تم إعداد عشرة أوعية مع شتلتين لكل وعاء. تم زراعة عزلات Pseudomonas XN05-1 وYE17 باستخدام وسط مغذي طوال الليل وتم طردها عند لتركيز خلايا البكتيريا، ثم تم إعادة تعليقها في الماء المعقم. بعد خمسة أيام من الزراعة، تم تلقيح خلايا البكتيريا باستخدام طرق غمر الجذر بكثافة نهائية قدرها خلايا لكل جرام من التربة. تم تلقيح Pseudomonas ثلاث مرات بفواصل ثلاثة أيام. تم معالجة المجموعة الضابطة بكميات متساوية من الماء المعقم. تم حضانة نباتات فول الصويا البري في غرفة مناخية عند وتم ريها بانتظام بالماء المعقم. أخيرًا، تم قياس أنماط النمو، بما في ذلك طول الساق والجذر والوزن الطازج.

استعمار Pseudomonas

لتحقيق في استعمار Pseudomonas مع وبدون إجهاد الملح، تم تعقيم بذور فول الصويا البري على السطح باستخدام كلوريد الزئبق ونمت في أطباق بتري مع ماء معقم. تم زراعة الشتلات البرية التي تبلغ من العمر ثلاثة أيام في وعاء بلاستيكي يحتوي على 200 جرام من التربة المعقمة. تم تلقيح الثقافة المختلطة من عزلات Pseudomonas XN05-1 وYE17 ( ) في التربة المزروعة بعد سبعة أيام. ثم، تم تطبيق 200 مليلتر من NaCl، وتم استخدام الماء المعقم كتحكم. نمت هذه النباتات في غرفة نمو تحت في دورة ضوء/ظلام لمدة أسبوعين. تم قياس وفرة Pseudomonas داخل عينات الجذر بواسطة qPCR باستخدام بادئات محددة (تفاصيل الطرق انظر قسم qPCR للبكتيريا الكلية وPseudomonas).

تسلسل الجينوم

تم زراعة السلالات XN05-1 وYE17 في وسط NB (مرق مغذي) طوال الليل وتم استخراج الحمض النووي الجيني باستخدام طريقة SDS . تم تسلسل الجينوم الكامل باستخدام منصة PacBio Sequel وIllumina NovaSeq PE150 في شركة بكين نوفوجين للتكنولوجيا الحيوية. تم استخدام برنامج SMRT Link v5.0.1 لتجميع الجينوم. تم إجراء بحث Blast للجينوم الكامل (E-value<1e-5، الحد الأدنى من نسبة طول المحاذاة ) ضد قاعدة بيانات KEGG.

بناء طفرات cheW من Pseudomonas

تم بناء طفرات che باستخدام الاقتران الثلاثي مع المتجه الانتحاري . تم عرض البادئات المستخدمة في الجدول التكميلي 6. بالتفصيل، تم تكبير أجزاء الجينوم من السلالات XN05-1 وYE17 باستخدام أزواج البادئات XN05-1-cheW1-UF/UR وXN05-1-cheW1-DF/DR، على التوالي. تم تنقية كلا الجزئين وإدخالهما في المتجه الانتحاري pK18mobsacB. تم تحويل البلازميد الناتج إلى E. coli DH5 , وتم التحقق منه بواسطة PCR والتسلسل اللاحق باستخدام طريقة سانجر. ثم تم نقل البلازميد الصحيح pK 18 mobsac إلى سلالة XN05-1 Amp -المشتقة بواسطة الاقتران الثلاثي باستخدام البلازميد المساعد pRK2013 . تم استخدام مرشحي الطفرات المقاومة للجنتاميسين ( ) والأمبيسيلين ( ) لفحص PCR والتسلسل. تم إجراء اختيار مضاد للسكروز للطفرات المحتملة باستخدام وسط NA يحتوي على سكروز للتسبب في استئصال المتجه الانتحاري من الكروموسوم. تم تأكيد الطفرة الناتجة بواسطة PCR باستخدام زوج البادئات XN05-1-cheW1-UF/XN05-1-cheW1-DR والتسلسل، وسميت XN05 cheW1. تم بناء الطفرات الأخرى (XN05-14cheW2 وXN05-14cheW3) من XN05-1 وثلاث طفرات cheW (YE17AcheW1 وYE17AcheW2 وYE17AcheW3) من YE17 بنفس الطريقة باستخدام بادئاتها الخاصة.

اختبارات كيميائية كمية

تم إجراء الاختبارات وفقًا للطرق السابقة مع تعديلات طفيفة. باختصار، تم زراعة عزلات Pseudomonas في وسط M9 الحد الأدنى المضاف إليه الجلوكوز، وتم زراعة الثقافات إلى من . تم غسل الخلايا مرتين بالطرد المركزي وإعادة تعليقها في محلول كيميائي ( EDTA و الجليسرول، pH 7.0 ) إلى من 0.1. تم نقل كميات ( ) من تعليق البكتيريا إلى آبار لوحات الميكروتيتر 96. ثم، تم ملء حقن 1 مل بـ من محلول كيميائي (تحكم سلبي) أو محلول كيميائي (1 مليلتر). ثم، تم غمر إبر الحقن في تعليق الخلايا. بعد الحضانة لمدة 30 دقيقة، تمت إزالة الحقنة من تعليق الخلايا، وغسلت بالماء المعقم، وتم تفريغها في أنبوب إيبندورف. تم تخفيف الثقافات بالتسلسل بنسبة 10 أضعاف، ثم تم وضعها على أطباق الأجار. تم عد المستعمرات بعد النمو لمدة 48 ساعة عند . البيانات المعروضة هي من ثلاث تكرارات بيولوجية.
تم استخدام اختبار صفيحة الأجار الناعم الكمي للوصول إلى كيمياء السلالات البرية والطفرات che من Pseudomonas. تعتمد هذه الطريقة على تدرج كيميائي تم إنشاؤه بواسطة استهلاك البكتيريا للجاذب، مما يمكن أن ينشط الاستجابة الكيميائية . اخترنا هذا الاختبار هنا لأنه يمكن أن يقارن سلوكيات الكيمياء الحركية للسلالات البرية والطفرات بصريًا. تم زراعة جميع السلالات المختبرة طوال الليل في وسط NB. تم حصاد الثقافات بالطرد المركزي، ثم غسلها وإعادة تعليقها في وسط الحد الأدنى إلى من 1.0. تم تلقيح كميات ( ) من التعليقات على أطباق الأجار الناعمة الحد الأدنى التي تحتوي على 1 مليلتر من الزانثين و الأجار. تم حضانة الأطباق عند لمدة ، ثم تم قياس أقطار جميع السلالات الطافرة والبرية. البيانات المعروضة هي من ست تكرارات بيولوجية.

تطبيق الزانثين الخارجي

تم خلط ثقافة عزلات Pseudomonas XN05-1 وYE17 مع التربة المعقمة إلى كثافة نهائية قدرها خلايا لكل جرام من التربة. التربة
تم استخدام النباتات بدون تلقيح بكتيريا الزائفة كتحكم لدراسة تأثير الزانثين على نمو النبات. تم زراعة شتلات فول الصويا البري التي تبلغ من العمر ثلاثة أيام في وعاء بلاستيكي يحتوي على 50 جرامًا من التربة أعلاه. بعد عشرة أيام، تم إضافة 5 مل من تركيزين (1 و 10 مللي مول) من محلول الزانثين إلى التربة المحيطة بالجذور، وتم تزويد المحلول مرة واحدة كل يوم لمدة ثلاثة أيام. نمت هذه النباتات في غرفة نمو تحت على دورة الضوء/الظلام لمدة أسبوعين. ثم تم قياس الوزن الطازج للنباتات.
تم استخدام تربة طبيعية غير معقمة لدراسة تغير المجتمع البكتيري بعد تطبيق الزانثين الخارجي (1 و 10 مللي مول). تم جمع عينات من تربة منطقة الجذور والجذور لتسلسل جين 16S rRNA.

التحليلات الإحصائية

تم استخدام ANOSIM لتقييم الفروق بين المجتمعات الميكروبية للعلاجات المختلفة والمناطق الجذرية. تم حساب PERMANOVA بناءً على مسافة براى-كورتيس مع 999 تكرار باستخدام حزمة vegan. من إصدار R 3.5.3. تم إجراء تحليل المكونات الرئيسية (PCoA) لترتيب التركيب الميكروبي في العينات المختلفة بناءً على مسافة براي-كورتيس باستخدام حزم vegan و ggplot2 في برنامج R. تم استخدام وفرة الجنس من العينة الضابطة كمرجع لحساب الثراء. ; تغيير الطي ) أو استنفاد ( ; تغيير الطي ) ملف تعريف علاجات الملح، الذي تم توضيحه باستخدام خريطة حرارية باستخدام TBtools تم تحديد DEGs باستخدام edgeR مع اللوغاريتم لتغير الطي. وتم تعديل FDR تم حساب تحليل الارتباط بيرسون بين المجتمع الميكروبي والمواد الأيضية باستخدام دالة cor في R. تم إجراء جميع التحليلات الإحصائية باستخدام اختبار ثنائي الجوانب. -اختبارات، ما لم يُنص على خلاف ذلك.

ملخص التقرير

معلومات إضافية حول تصميم البحث متاحة في ملخص تقارير مجموعة نيتشر المرتبط بهذه المقالة.

توفر البيانات

تسلسل جين الرنا الريبوسومي 16S الخام وبيانات الميتاجينوم المستمدة من تجارب إجهاد الملح متاحة للجمهور تحت رقم مشروع NCBI BioProject PRJNA890906. تم إيداع بيانات الميتا ترانسكروم تحت رقم مشروع BioProject PRJNA989423 في أرشيف تسلسل القراءة. جميع بيانات تسلسل الرنا الريبوسومي 16S المستمدة من تجارب تطبيق الزانثين متاحة للجمهور تحت رقم مشروع NCBI BioProject PRJNA1064605. البيانات الجينومية للسلالات XN05-1 و YE17 متاحة للجمهور تحت رقم مشروع NCBI BioProject PRJNA1061746. قاعدة بيانات SILVA متاحة علىhttps://www.arb-silva.de/قاعدة بيانات NCBInr متاحة علىhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/قاعدة بيانات KEGG متاحة علىhttp://www.genome.jp/kegg/قاعدة بيانات eggNOG متاحة علىhttp://eggnog6.embl.de/#/app/homeتم توفير بيانات المصدر مع هذه الورقة.

توفر الشيفرة

البرمجيات المستخدمة في هذه الدراسة متاحة على GitHub (https://github. com/helloacc/wildsoybean_microbiome).

References

  1. Golldack, D., Li, C., Mohan, H. & Probst, N. Tolerance to drought and salt stress in plants: unraveling the signaling networks. Front. Plant Sci. 5, 151 (2014).
  2. Yuan, F., Leng, B. & Wang, B. Progress in studying salt secretion from the salt glands in recretohalophytes: how do plants secrete salt? Front. Plant Sci. 7, 977 (2016).
  3. Zhou, H. et al. Insights into plant salt stress signaling and tolerance. J. Genet. Genomic. https://doi.org/10.1016/j.jgg.2023.08. 007 (2023).
  4. Wang, Z. & Song, Y. Toward understanding the genetic bases underlying plant-mediated “cry for help” to the microbiota. iMeta 1, e8 (2022).
  5. Zheng, Y. et al. Patterns in the microbial community of salt-tolerant plants and the functional genes associated with salt stress alleviation. Microbiol. Spectr. 9, e00767-00721 (2021).
  6. Yuan, Z. et al. Specialized microbiome of a halophyte and its role in helping non-host plants to withstand salinity. Sci. Rep. 6, 32467 (2016).
  7. Xiong, Y. W. et al. Root exudates-driven rhizosphere recruitment of the plant growth-promoting rhizobacterium Bacillus flexus KLBMP 4941 and its growth-promoting effect on the coastal halophyte Limonium sinense under salt stress. Ecotoxicol. Environ. Saf. 194, 110374 (2020).
  8. Pan, X., Qin, Y. & Yuan, Z. Potential of a halophyte-associated endophytic fungus for sustaining Chinese white poplar growth under salinity. Symbiosis 76, 109-116 (2018).
  9. Vaishnav, A., Shukla, A. K., Sharma, A., Kumar, R. & Choudhary, D. K. Endophytic bacteria in plant salt stress tolerance: current and future prospects. J. Plant Growth Regul. 38, 650-668 (2018).
  10. Qin, Y., Druzhinina, I. S., Pan, X. & Yuan, Z. Microbially mediated plant salt tolerance and microbiome-based solutions for saline agriculture. Biotechnol. Adv. 34, 1245-1259 (2016).
  11. Berg, G. et al. Microbiome definition re-visited: old concepts and new challenges. Microbiome 8, 1-22 (2020).
  12. Qi, M. et al. Identification of beneficial and detrimental bacteria impacting sorghum responses to drought using multi-scale and multi-system microbiome comparisons. ISME J. 16, 1957-1969 (2022).
  13. Hou, S. et al. A microbiota-root-shoot circuit favours Arabidopsis growth over defence under suboptimal light. Nat. Plants 7, 1078-1092 (2021).
  14. Santos-Medellín, C. et al. Prolonged drought imparts lasting compositional changes to the rice root microbiome. Nat. Plants 7, 1065-1077 (2021).
  15. Li, H., La, S., Zhang, X., Gao, L. & Tian, Y. Salt-induced recruitment of specific root-associated bacterial consortium capable of enhancing plant adaptability to salt stress. ISME J. 15, 2865-2882 (2021).
  16. . et al. Drought delays development of the sorghum root microbiome and enriches for monoderm bacteria. Proc. Natl Acad. Sci. USA 115, E4284-E4293 (2018).
  17. Abbasi, S., Sadeghi, A. & Safaie, N. Streptomyces alleviate drought stress in tomato plants and modulate the expression of transcription factors ERF1 and WRKY70 genes. Sci. Hortic. 265, 109206 (2020).
  18. . et al. Genome-resolved metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics. Nat. Commun. 12, 3209 (2021).
  19. Kherfi-Nacer, A. et al. High salt levels reduced dissimilarities in rootassociated microbiomes of two barley genotypes. Mol. Plant Microbe. 35, 592-603 (2022).
  20. Cui, M. H. et al. Hybridization affects the structure and function of root microbiome by altering gene expression in roots of wheat introgression line under saline-alkali stress. Sci. Total Environ. 835, 155467 (2022).
  21. Santos, S. S. et al. Specialized microbiomes facilitate natural rhizosphere microbiome interactions counteracting high salinity stress in plants. Environ. Exp. Bot. 186, 104430 (2021).
  22. Yaish, M. W., Al-Lawati, A., Jana, G. A., Vishwas Patankar, H. & Glick, B. R. Impact of soil salinity on the structure of the bacterial endophytic community identified from the roots of caliph medic (Medicago truncatula). PLoS One 11, e0159007 (2016).
  23. Yaish, M. W., Al-Harrasi, I., Alansari, A. S., Al-Yahyai, R. & Glick, B. R. The use of high throughput DNA sequence analysis to assess the endophytic microbiome of date palm roots grown under different levels of salt stress. Int. Microbiol. 19, 143-155 (2016).
  24. Hong, Y., Zhou, Q., Hao, Y. & Huang, A. C. Crafting the plant root metabolome for improved microbe-assisted stress resilience. N. Phytol. 234, 1945-1950 (2022).
  25. Sasse, J., Martinoia, E. & Northen, T. Feed your friends: Do plant exudates shape the root microbiome? Trends Plant Sci. 23, 25-41 (2018).
  26. Liu, H., Brettell, L. E., Qiu, Z. & Singh, B. K. Microbiome-mediated stress resistance in plants. Trends Plant Sci. 25, 733-743 (2020).
  27. Koprivova, A. & Kopriva, S. Plant secondary metabolites altering root microbiome composition and function. Curr. Opin. Plant Biol. 67, 102227 (2022).
  28. Yu, P. et al. Plant flavones enrich rhizosphere Oxalobacteraceae to improve maize performance under nitrogen deprivation. Nat. Plants 7, 481-499 (2021).
  29. Harbort, C. J. et al. Root-secreted coumarins and the microbiota interact to improve iron nutrition in Arabidopsis. Cell Host Microbe 28, 825-837 (2020).
  30. Hiruma, K. et al. Root endophyte Colletotrichum tofieldiae confers plant fitness benefits that are phosphate status dependent. Cell 165, 464-474 (2016).
  31. Kapulnik, Y. & Koltai, H. Fine-tuning by strigolactones of root response to low phosphate. J. Integr. Plant Biol. 58, 203-212 (2016).
  32. Zhao, X. et al. Comparative metabolite profiling of two rice genotypes with contrasting salt stress tolerance at the seedling stage. PloS one 9, e108020 (2014).
  33. Cui, G. et al. Response of carbon and nitrogen metabolism and secondary metabolites to drought stress and salt stress in plants. J. Plant Biol. 62, 387-399 (2019).
  34. Fitzpatrick, C. R. et al. Assembly and ecological function of the root microbiome across angiosperm plant species. Proc. Natl Acad. Sci. USA 115, E1157-E1165 (2018).
  35. Vandenkoornhuyse, P., Quaiser, A., Duhamel, M., Le Van, A. & Dufresne, A. The importance of the microbiome of the plant holobiont. N. Phytol. 206, 1196-1206 (2015).
  36. Kasotia, A., Varma, A. & Choudhary, D. K. Pseudomonas-mediated mitigation of salt stress and growth promotion in Glycine max. Agr. Res. 4, 31-41 (2015).
  37. Ahmad, M., Zahir, Z. A., Asghar, H. N. & Arshad, M. The combined application of rhizobial strains and plant growth promoting rhizobacteria improves growth and productivity of mung bean (Vigna radiata L.) under salt-stressed conditions. Ann. Microbiol. 62, 1321-1330 (2012).
  38. Lami, M. et al. Pseudomonas stutzeri MJL19, a rhizosphere-colonizing bacterium that promotes plant growth under saline stress. J. Appl. Microbiol. 129, 1321-1336 (2020).
  39. Costa-Gutierrez, S. B. et al. Plant growth promotion by Pseudomonas putida KT2440 under saline stress: role of eptA. Appl. Microbiol. Biot. 104, 4577-4592 (2020).
  40. Sandhya, V., Ali, S. Z., Grover, M., Reddy, G. & Venkateswarlu, B. Effect of plant growth promoting Pseudomonas spp. on compatible solutes, antioxidant status and plant growth of maize under drought stress. Plant Growth Regul. 62, 21-30 (2010).
  41. Bano, A. & Fatima, M. Salt tolerance in Zea mays (L). following inoculation with Rhizobium and Pseudomonas. Biol. Fert. Soils 45, 405-413 (2009).
  42. Gomila, M., Mulet, M., García-Valdés, E. & Lalucat, J. Genomebased taxonomy of the genus Stutzerimonas and proposal of . frequens sp. nov. and S. degradans sp. nov. and emended descriptions of S. perfectomarina S. chloritidismutans. Microorg. 10, 1363 (2022).
  43. Lalucat, J., Gomila, M., Mulet, M., Zaruma, A. & García-Valdés, E. Past, present and future of the boundaries of the Pseudomonas genus: Proposal of Stutzerimonas gen. Nov. Syst. Appl. Microbiol. 45, 126289 (2022).
  44. Liu, Y. et al. Root colonization by beneficial rhizobacteria. FEMS Microbiol. Rev. 48, fuad066 (2024).
  45. Gao, M. et al. Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptation. Microbiome 9, 187 (2021).
  46. Salah Ud-Din, A. I. M. & Roujeinikova, A. Methyl-accepting chemotaxis proteins: a core sensing element in prokaryotes and archaea. Cell. Mol. Life Sci. 74, 3293-3303 (2017).
  47. Wadhams, G. H. & Armitage, J. P. Making sense of it all: bacterial chemotaxis. Nat. Rev. Mol. Cell Bio. 5, 1024-1037 (2004).
  48. Badri, D. V. & Vivanco, J. M. Regulation and function of root exudates. Plant Cell Environ. 32, 666-681 (2009).
  49. Vives-Peris, V., de Ollas, C., Gomez-Cadenas, A. & Perez-Clemente, R. M. Root exudates: from plant to rhizosphere and beyond. Plant Cell Rep. 39, 3-17 (2020).
  50. Dardanelli, M. S. et al. Effect of the presence of the plant growth promoting rhizobacterium (PGPR) Chryseobacterium balustinum Aur9 and salt stress in the pattern of flavonoids exuded by soybean roots. Plant Soil 328, 483-493 (2010).
  51. Dardanelli, M. S. et al. Changes in flavonoids secreted by Phaseolus vulgaris roots in the presence of salt and the plant growthpromoting rhizobacterium Chryseobacterium balustinum. Appl. Soil Ecol. 57, 31-38 (2012).
  52. Vives-Peris, V., Molina, L., Segura, A., Gómez-Cadenas, A. & PérezClemente, R. M. Root exudates from citrus plants subjected to abiotic stress conditions have a positive effect on rhizobacteria. J. Plant Physiol. 228, 208-217 (2018).
  53. Vives-Peris, V., Gómez-Cadenas, A. & Pérez-Clemente, R. M. Citrus plants exude proline and phytohormones under abiotic stress conditions. Plant Cell Rep. 36, 1971-1984 (2017).
  54. Sato, S., Sakaguchi, S., Furukawa, H. & Ikeda, H. Effects of NaCl application to hydroponic nutrient solution on fruit characteristics of tomato (Lycopersicon esculentum Mill.). Sci. Hortic. 109, 248-253 (2006).
  55. Abbas, G. et al. Relationship between rhizosphere acidification and phytoremediation in two acacia species. J. Soils Sediment. 16, 1392-1399 (2016).
  56. D’Agostino, I. B. & Kieber, J. J. Molecular mechanisms of cytokinin action. Curr. Opin. Plant Biol. 2, 359-364 (1999).
  57. Boldt, R. & Zrenner, R. Purine and pyrimidine biosynthesis in higher plants. Physiol. Plant. 117, 297-304 (2003).
  58. Rosniawaty, S., Anjarsari, I., Sudirja, R., Harjanti, S. & Mubarok, S. Application of coconut water and benzyl amino purine on the plant growth at second centering of tea (Camellia sinensis) in lowlands area of Indonesia. Res. Crop. 21, 817-822 (2020).
  59. Smith, P. M. & Atkins, C. A. Purine biosynthesis. Big in cell division, even bigger in nitrogen assimilation. Plant Physiol. 128, 793-802 (2002).
  60. Brychkova, G., Fluhr, R. & Sagi, M. Formation of xanthine and the use of purine metabolites as a nitrogen source in Arabidopsis plants. Plant Signal. Behav. 3, 999-1001 (2008).
  61. Fernandez, M., Morel, B., Corral-Lugo, A. & Krell, T. Identification of a chemoreceptor that specifically mediates chemotaxis toward metabolizable purine derivatives. Mol. Microbiol. 99, 34-42 (2016).
  62. Lopez-Farfan, D., Reyes-Darias, J. A. & Krell, T. The expression of many chemoreceptor genes depends on the cognate chemoeffector as well as on the growth medium and phase. Curr. Genet. 63, 457-470 (2017).
  63. He, D. et al. Flavonoid-attracted Aeromonas sp. from the Arabidopsis root microbiome enhances plant dehydration resistance. ISME J. 16, 2622-2632 (2022).
  64. Bulgarelli, D. et al. Revealing structure and assembly cues for Arabidopsis root-inhabiting bacterial microbiota. Nature 488, 91-95 (2012).
  65. Edgar, R. C. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nat. Methods 10, 996 (2013).
  66. Wang, Q., Garrity, G. M., Tiedje, J. M. & Cole, J. R. Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy. Appl. Environ. Microbiol. 73, 5261-5267 (2007).
  67. Fu, L., Niu, B., Zhu, Z., Wu, S. & Li, W. CD-HIT: accelerated for clustering the next-generation sequencing data. Bioinformatics 28, 3150-3152 (2012).
  68. Buchfink, B., Xie, C. & Huson, D. H. Fast and sensitive protein alignment using DIAMOND. Nat. Methods 12, 59-60 (2015).
  69. Bolger, A. M., Lohse, M. & Usadel, B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics 30, 2114-2120 (2014).
  70. Muyzer, G., de Waal, E. C. & Uitterlinden, A. G. Profiling of complex microbial populations by denaturing gradient gel electrophoresis analysis of polymerase chain reaction-amplified genes coding for 16 S rRNA. Appl. Environ. Microbiol. 59, 695-700 (1993).
  71. Zheng, Y. et al. Exploring biocontrol agents from microbial keystone taxa associated to suppressive soil: a new attempt for a biocontrol strategy. Front. Plant Sci. 12, 655673 (2021).
  72. Johnsen, K., Enger, Ø., Jacobsen, C. S., Thirup, L. & Torsvik, V. Quantitative selective PCR of 16 S ribosomal DNA correlates well with selective agar plating in describing population dynamics of indigenous Pseudomonas spp. in soil hot spots. Appl. Environ. Microbiol. 65, 1786-1788 (1999).
  73. Weisburg, W. G., Barns, S. M., Pelletier, D. A. & Lane, D. J. 16S ribosomal DNA amplification for phylogenetic study. J. Bacteriol. 173, 697-703 (1991).
  74. Yoon, S.-H. et al. Introducing EzBioCloud: a taxonomically united database of 16 S rRNA gene sequences and whole-genome assemblies. Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 67, 1613 (2017).
  75. Lim, H., Lee, E. H., Yoon, Y., Chua, B. & Son, A. Portable lysis apparatus for rapid single-step DNA extraction of Bacillus subtilis. J. Appl. Microbiol. 120, 379-387 (2016).
  76. Berlin, K. et al. Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing. Nat. Biotechnol. 33, 623-630 (2015).
  77. Schäfer, A. et al. Small mobilizable multi-purpose cloning vectors derived from the Escherichia coli plasmids pK18 and pK19: selection of defined deletions in the chromosome of Corynebacterium glutamicum. Gene 145, 69-73 (1994).
  78. Figurski, D. H. & Helinski, D. R. Replication of an origin-containing derivative of plasmid RK2 dependent on a plasmid function provided in trans. Proc. Natl Acad. Sci. USA 76, 1648-1652 (1979).
  79. Sampedro, I., Parales, R. E., Krell, T. & Hill, J. E. Pseudomonas chemotaxis. FEMS Microbiol. Rev. 39, 17-46 (2015).
  80. Oksanen, J. et al. The vegan package. Community Ecol. Package 10, 719 (2007).
  81. Chen, C. et al. TBtools: an integrative toolkit developed for interactive analyses of big biological data. Mol. Plant 13, 1194-1202 (2020).

شكر وتقدير

تم دعم Y.Z. من خلال منح من المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (32101289) ومؤسسة العلوم الطبيعية في مقاطعة شاندونغ (ZR2021QD026). تم دعم C.-S.Z. و Z.X. من خلال منحة من المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (U1806206)، C.M.
تم دعمها من خلال منحة من المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (32171948). تم دعم C.-S.Z. أيضًا من خلال منحة من برنامج الابتكار في العلوم والتكنولوجيا الزراعية في الصين (ASTIP-TRIC-ZDO4).

مساهمات المؤلفين

صمم C.-S.Z. التجارب، وحلل البيانات، وكتب المخطوطة. صمم Y.Z. التجارب، وحلل بيانات التسلسل، وكتب المخطوطة، وأعد معظم الأشكال والجداول. قام X.C. بإجراء التحليلات المعلوماتية الحيوية وتصور البيانات. أجرت Y.Zhou تجارب الإجهاد الملحي على فول الصويا البري، وتجربة تعزيز النمو وqPCR. حلل S.M. بيانات الميتابولوم وناقش النتائج. قام Y.W. بإجراء تجارب الأواني وتصور البيانات. أجرى Z.L. وH.Z. تجارب cheW mutants وتجارب الأواني. قام Y.Y. بإجراء اختبارات الكيمياء الحيوية وتجارب الأواني. ناقش D.Z. وC.M. وZ.X. النتائج وقدموا تفسيرًا للنتائج. عزل X.S. سلالات Pseudomonas. قدم K.X. وY.L. اقتراحات حاسمة. قام جميع المؤلفين بتحرير المخطوطة والموافقة عليها.

المصالح المتنافسة

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

معلومات إضافية

معلومات إضافية النسخة الإلكترونية تحتوي على
المواد التكميلية متاحة على
https://doi.org/10.1038/s41467-024-47773-9.
يجب توجيه المراسلات والطلبات للحصول على المواد إلى تشينغ-شينغ زانغ.
معلومات مراجعة الأقران تشكر مجلة Nature Communications كلاوس شلاپي، والمراجع(ين) الآخر(ين) المجهول(ين) على مساهمتهم في مراجعة هذا العمل. يتوفر ملف مراجعة الأقران.
معلومات إعادة الطباعة والتصاريح متاحة علىhttp://www.nature.com/reprints
ملاحظة الناشر: تظل شركة سبرينجر ناتشر محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.
الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي النسب 4.0 الدولية، التي تسمح بالاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج بأي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح إذا ما تم إجراء تغييرات. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر الائتمان للمواد. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/رخصة/بواسطة/4.0/.
(ج) المؤلف(ون) 2024

  1. ¹مركز أبحاث الزراعة البحرية، معهد أبحاث التبغ التابع للأكاديمية الصينية للعلوم الزراعية، تشينغداو 266101، الصين. معهد علوم وتكنولوجيا البحار، جامعة شاندونغ، كينغداو 266200، الصين. المختبر الوطني للهندسة للاستخدام الفعال لموارد التربة والأسمدة، كلية الموارد والبيئة بجامعة شاندونغ الزراعية، تايآن 271018، الصين. هؤلاء المؤلفون ساهموا بالتساوي: يانفن تشنغ، شيوين كاو. البريد الإلكتروني:zhangchengsheng@caas.cn

Journal: Nature Communications, Volume: 15, Issue: 1
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-47773-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38664402
Publication Date: 2024-04-25

Purines enrich root-associated Pseudomonas and improve wild soybean growth under salt stress

Received: 9 June 2023
Accepted: 12 April 2024
Published online: 25 April 2024

(D) Check for updates

Yanfen Zheng , Xuwen , Yanan Zhou , Siqi Ma , Youqiang Wang , Zhe Li , Donglin Zhao , Yanzhe Yang , Han Zhang , Chen Meng , Zhihong Xie , Xiaona Sui’, Kangwen Xu , Yiqiang Cheng-Sheng Zhang

Abstract

The root-associated microbiota plays an important role in the response to environmental stress. However, the underlying mechanisms controlling the interaction between salt-stressed plants and microbiota are poorly understood. Here, by focusing on a salt-tolerant plant wild soybean (Glycine soja), we demonstrate that highly conserved microbes dominated by Pseudomonas are enriched in the root and rhizosphere microbiota of salt-stressed plant. Two corresponding Pseudomonas isolates are confirmed to enhance the salt tolerance of wild soybean. Shotgun metagenomic and metatranscriptomic sequencing reveal that motility-associated genes, mainly chemotaxis and flagellar assembly, are significantly enriched and expressed in salt-treated samples. We further find that roots of salt stressed plants secreted purines, especially xanthine, which induce motility of the Pseudomonas isolates. Moreover, exogenous application for xanthine to non-stressed plants results in Pseudomonas enrichment, reproducing the microbiota shift in salt-stressed root. Finally, Pseudomonas mutant analysis shows that the motility related gene che is required for chemotaxis toward xanthine and for enhancing plant salt tolerance. Our study proposes that wild soybean recruits beneficial Pseudomonas species by exudating key metabolites (i.e., purine) against salt stress.

Salinity is one of the most frequently encountered but least studied environmental stresses, and has greatly reduced agricultural productivity. Salt-tolerant plants have evolved many strategies to resist salt stress, including adjusting cellular osmotic pressure by biosynthesis of osmoprotectants , secreting salt out of plants via glands or trichomes , and maintaining cellular redox equilibrium . Recently, plant-associated microbes have been considered as key members in enhancing stress tolerance by improving plant growth . Various beneficial microbes reside in root-associated environments of halophytes , including Pseudomonas, Bacillus, and Arthrobacter .
They can alleviate the adverse effects of salt stress on plant growth through various physiological regulatory processes, such as maintaining ion homeostasis and altering endogenous hormone status . Studies on the genetic and molecular mechanisms underlying the plant-microbe interactions may provide insights into harnessing the rhizosphere microbiome to promote plant performance and reduce salinity-induced crop losses.
Microbiota refers to the microbial community in a particular environment, while the microbiome comprises microbiota and their structural elements (such as nucleic acids and proteins) and
Fig. 1 | The soil physicochemical properties and wild soybean growth affected by salt stress. a Soil EC of control ( 0 mM NaCl ) and salt treatments ( 100,200 and 300 mM NaCl ) after 1,7 and 14 days of salt stress ( biologically independent samples). Abbreviation: EC, electrical conductivity. Soil total nitrogen of control and salt treatments after 14 days of salt stress ( biologically independent samples). c Soil total carbon of control and salt treatments after 14 days of salt stress ( biologically independent samples). d The growth of wild soybean
under control and different salt treatments. e Root length, plant height, leaf size, root weight and shoot weight of wild soybean in control and different salt treatments. The number of samples per treatment in (e) is as follows: control ( ), , and . All data in this figure are mean SEM. Different letters above the bars in figures ( ) indicate a significant difference at (one-way ANOVA with correction by Tukey’s HSD test, values are shown in source data). Source data are provided as a Source Data file.
metabolites . Abiotic stresses can cause the root-associated microbiome shift and induce the recruitment of stress-alleviating microbes . For example, drought stress leads to a conserved shift in microbiota composition with enrichment of the genus Streptomyces, which shows growth-promoting properties under drought condition , and the underlying causes of this microbial enrichment have also been speculated . Many studies have shown that salt stress can affect the composition of root-associated microbiota in barley , wheat , rice , caliph medic , date palms , and plants belonging to the family Curcurbitaceae . However, these studies have mainly focused on microbiota shifts among different plant genotypes and species (such as salt-tolerant and salt-sensitive plants), and identified a few salt-responsive taxa. Thus, a detailed understanding of the response of the root microbiome and the underlying genetic mechanisms driving these microbial changes under salt stress are urgently needed.
Roots are frequently exposed to various abiotic stresses, and they respond to these stresses by excreting various metabolites that are important drivers in modulating the assembly of the root microbiome to alleviate the encountered stress . For instance, flavones (e.g., apigenin and luteolin) were produced under nitrogen deprivation, which mediated the enrichment of the family Oxalobacteraceae . Other abiotic stress conditions, such as iron and phosphate deficiencies, induced increased production of coumarins and strigolactones (or indole glucosinolates) respectively, possibly modulating the root microbiota. Previous studies observed that saltstressed plants secreted larger amounts of metabolites, including phenolic compounds, amino acids, organic acids, and sugars, than non-stressed plants . However, their interactions with the altered root-associated microbiome under salt stress have not been investigated.
Here, we hypothesized that under salt stress, plants recruit specific microbes to enhance salt tolerance, and this recruitment is mediated by associated key root metabolites. To test this hypothesis, we focused on wild soybean (Glycine soja), a salt-tolerant plant naturally living in the saline soils. We examined the shift in the composition
and function of root-associated microbiota under salt stress condition using 16S rRNA gene amplicon, and metagenomic and metatranscriptomic sequencing. The stress-responsive microbiota was identified, and their role in promoting plant growth were assessed. Finally, the underlying causes of salt-stressed community changes were elucidated based on the genetic properties of the enriched microbes and root metabolites in wild soybean.

Results

Wild soybean growth is affected by salt stress

Wild soybean seeds were grown in agricultural soil, and three NaCl concentrations ( 100,200 and 300 mM ) were used to stress wild soybean plants. To determine the salt stress levels, we measured the soil electrical conductivity (EC), which reflects the available ion content in the soil. Expectedly, the increasing soil EC was observed in all three salt-treated groups (Fig. 1a). Additionally, no discernible differences in the content of soil total carbon (TC) and total nitrogen (TN) were observed between the salt-treated and control groups (Fig. 1b, c), suggesting that short-term salt stress did not cause obvious fluctuations in the soil chemical properties. However, salt stress severely affected plant performance (Fig. 1d), resulting in the reduction of the root length, plant height, leaf size, and root and shoot fresh weights, especially in wild soybean treated with 300 mM NaCl (Fig. 1e). Overall, these results indicate that salt stress increases soil EC and affects the growth of wild soybean.

Salt stress induces distinct responses in bacterial diversity and dominant taxa among compartments

To examine how salt stress affects bacterial recruitment, we monitored the bacterial community composition in the root, rhizosphere soil, and bulk soil using Illumina MiSeq sequencing of the V5-V7 region of the 16 S rRNA gene across three time points ( 1,7 , and 14 days after salt stress). Comparison of the control and salt treatments revealed no discernible differences in Shannon’s diversity within the root at early salt stress (Day 1), whereas all salt treatments (except for the 300 mM
Fig. 2 | The impacts of salt stress on bacterial diversity and composition of wild soybean based on 16S rRNA gene amplicon data. a The impacts of salt stress on bacterial diversity (Shannon index) of bulk soil, rhizosphere soil and root after 1, 7 and 14 days of salt stress ( biologically independent samples, mean SEM). Different letters above the boxes of each compartment indicate a significant difference at (one-way ANOVA with correction by Tukey’s HSD test, -values are shown in source data). Abbreviation: Rh, rhizosphere. b PCoA ordination of the Bray-Curtis dissimilarity matrix (OTU level) for control and salt treatments across bulk soil, rhizosphere soil and root after 1, 7 and 14 days of salt stress. Statistical analysis was performed using ANOSIM (analysis of similarities). c Percent relative
abundance of the top 15 most abundant orders for bulk soil, rhizosphere soil, and root across control and different levels of salt stress. Different significance levels between control and each salt treatment are marked with asterisks ( , and , two-sided Student’s -test, -values are shown in source data). Low abundance orders (< ) with significant difference are not marked with asterisks. White asterisks indicate the relative abundance of this order is lower in salt treatments than that in control group. Dark asterisks indicate the relative abundance of this order is higher in salt treatments than that in control group. Source data are provided as a Source Data file.
NaCl treatment) led to a significantly increased level of Shannon’s diversity at Day 7 and Day 14. The decreased Shannon’s diversity in the 300 mM NaCl treatment in contrast to other salt-treated samples was possibly because the high salt concentration greatly affected the growth of wild soybean, limiting the recruitment of some microbial species. Furthermore, unchanged levels of Shannon’s diversity in both the rhizosphere soil and bulk soil were observed between the control and salt treatments at all time points (Fig. 2a). Permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA) analysis based on Bray Curtis distances suggested that the compartment was the strongest deterministic force controlling microbiota assembly, followed by time
point and treatment (Supplementary Table 1). The root community (analysis of similarity [ANOSIM]; ; at Day 14) showed greater compositional changes after salt stress than the other two compartments (ANOSIM; rhizosphere soil: ; bulk soil: ; at Day 14), which were also revealed by a larger separation between the control and salt treatments in the root samples (Fig. 2b and Supplementary Fig. 1). These results indicate that salt stress exhibits a greater effect on root communities.
To determine the effect of salt on root-associated microbiota, we analyzed the phylum- and order-level compositional profiles of the control and salt-treated samples. After 1-2 weeks (Day 7 and Day 14) of
Fig. 3 | Pseudomonas enriched in salt-treated root and rhizosphere samples. The enriched or depleted genera by different levels of salt stress across root (a), rhizosphere (b) and bulk soil (c) are visualized with dot plot (left). The relative abundance of each genus in different treatments is shown with bar plot (right). Blue word indicates the most abundant taxon among all enriched genera. The ” n ” prefix in figures (a-c) indicate the taxonomic assignment was unknown at the genus level. d The relative abundance of Pseudomonas in the rhizosphere soil based on 16 S rRNA gene amplicon data. e The relative abundance of Pseudomonas in the rhizosphere soil based on metagenomic data. The relative abundance of Pseudomonas
in the rhizosphere soil based on metatranscriptomic data. Values are means SEM for (d) ( biologically independent samples), (e) ( biologically independent samples), and ( ) ( biologically independent samples). Significance between control and each treatment are determined by two-sided Student’s -test. g Neighbor-Joining tree of all Pseudomonas OTUs and their relative abundance in control and salt treated samples across root and rhizosphere compartments. The predominant OTUs are labled in blue words. Source data are provided as a Source Data file.
salt stress, an increase in the relative abundances of Gammaproteobacteria and Actinobacteriota was observed in the root community (Supplementary Fig. 2). No discernible taxonomic changes were found between the control and salt treatments in either the rhizosphere soil or bulk soil. At the order level, the relative abundances of Pseudomonadales and Streptomycetales increased significantly in all salttreated root samples at Day 7 and Day 14, compared with those in the control group (Fig. 2c). An increase in Pseudomonadales abundance was also observed in the rhizosphere soil communities but not in the bulk soil (Fig. 2c).
Next, we analyzed the genus-level composition to identify the genera recruited by salt-stressed wild soybean. After 14 days of salt stress, 130 of 598 genera ( ) in the root, 56 of 776 genera ( ) in the rhizosphere soil, and 38 of 779 genera ( ) in the bulk soil showed significant enrichment or depletion in at least one salt treatment (Supplementary Fig. 3 and Supplementary Data 1). The enriched genera with a high relative abundance (cumulative relative abundance of ) in the salt-treated root and rhizosphere samples were only distributed in either Gammaproteobacteria or Actinobacteriota (Supplementary Fig. 3a, b). To determine if the enrichment in Actinobacteriota and Gammaproteobacteria was caused by an increase in the total bacterial absolute abundance, we quantified the total bacterial abundance in the rhizosphere soil and root samples using qPCR. Compared with the control group, the total bacterial absolute
abundances showed some fluctuations among the three salt treatments, but the changes were not significant in either the rhizosphere soil or root samples (Supplementary Fig. 4), suggesting that the enrichment of Actinobacteriota and Gammaproteobacteria was not the result of an increase in total bacterial absolute abundances but a decrease in the abundances of other communities. Overall, these results indicate that wild soybean root, rhizosphere soil, and bulk soil microbiota respond differently to salt stress across the taxonomic profile.

Pseudomonas abundance increases dramatically in salt-treated roots and rhizosphere soils

Among the top 10 most changed genera, Pseudomonas (enriched in salt treatments) showed the highest abundance (cumulative relative abundance ) in both the root and rhizosphere samples (Fig. 3a, b), whereas all genera changed in the bulk soil were found in low abundance (all ) (Fig. 3c). Pseudomonas was enriched in all three salt-treated roots, and its relative abundance increased from in the control group to , and in the 100 , 200 , and 300 mM NaCl treatments, respectively (Fig. 3a). Within the rhizospheres, Pseudomonas was also highly enriched in salt treatments by up to 16 -folds than that in the control group (Fig. 3b, d). Consistent with the results of the 16S rRNA gene amplicon analysis, metagenomic DNA- and RNA-based analyses of the rhizosphere microbiota showed
Fig. 4 | Plant phenotypes after Pseudomonas inoculation. Root length (a), plant height (b), root fresh weight (c) and shoot fresh weight (d) of wild soybean inoculated without (Mock) or with strains XN05-1 and YE17 under control and salt stress condition. Tops and bottoms of boxes represent 25th and 75th percentiles,
respectively. Horizontal bars within boxes denote medians, and the upper and lower whiskers represent the range of non-outlier data values. All plots are mean SEM ( plants). -values are calculated by two-sided Student’s -test. ns, not significant. Source data are provided as a Source Data file.
that Pseudomonas was not only the most abundant member (Fig. 3e) but also was active with a relative abundance of transcripts of in the salt-treated sample and in the control (Fig. 3f). To evaluate if the feature of Pseudomonas enrichment was reproducible in another soil and plant, independent salt experiments were performed using domesticated soybean plant (G. max) and another Shandong soil (collected from away from the soil used in this study; pH : , EC: ; Supplementary Fig. 5). The results showed that the relative abundance of Pseudomonas was higher under salt stress than that in control in all cases (Supplementary Fig. 6), indicating that salt-induced Pseudomonas enrichment was conserved across different microbiome backgrounds. Nevertheless, studies on more soil types and plants are required to validate if salt-induced Pseudomonas enrichment is widespread.
Since Pseudomonas was highly prevalent in the salt-treated root and rhizosphere communities, we further investigated the compositional trends of each individual OTU within this genus. A total of 24 OTUs were assigned as Pseudomonas, of which, OTU4227 was the most abundant taxon in the rhizosphere soil in salt treatments). However, OTU4227 was less predominant (2.37-6.80%) in the root, whereas OTU2336 was the notably abundant taxon, reaching a relative abundance range of in salt treatments (Fig. 3 g ). Thus, OTU4227 was enriched by salt stress in both the root and rhizosphere soil, whereas OTU2336 exhibited an ecological niche preference. Collectively, these results indicate that salt-induced Pseudomonas enrichment occurs in the root and/or rhizosphere soil.

Two Pseudomonas isolates rescued wild soybean growth under salt stress

To assess if this highly enriched Pseudomonas taxon contributed to wild soybean growth under salt stress, we performed an isolation campaign from the roots of salt-stressed plants. A total of 34
Pseudomonas isolates were obtained (Supplementary Table 2), and their sequences were compared with the two most prevalent sequences, OTU2336 and OTU4227. None of the isolates obtained in this study shared similarity with OTU4227 (Supplementary Table 2). However, one isolate, namely Pseudomonas frederiksbergensis YE17, showed rRNA gene similarity with OTU2336 (Supplementary Fig. 7 and Supplementary Table 2). Additionally, metagenomic data revealed that Pseudomonas stutzeri was the most abundant Pseudomonas species in the rhizosphere soil treated with 300 mM NaCl (Supplementary Fig. 8a), and this species was available in our Pseudomonas isolation campaign (P. stutzeri XN05-1; Supplementary Table 2). The number of metagenomic reads mapped to the XN05-1 genome was higher in the salt treatments than in the control (Supplementary Fig. 8b), suggesting that this strain represents the actual DNA sequences enriched in salt treatments. Thus, two strains, P. stutzeri XN05-1 and P. frederiksbergensis YE17, were used as representatives of salt-enriched Pseudomonas to test their effects on wild soybean growth in a controlled inoculation experiment using sterile soil.
Wild soybean seeds were grown for 14 days in sterile soil, followed by a 10-day period of salt stress. Strains XN05-1 and YE17 were inoculated into the soil before salt stress. The root and shoot growth parameters of wild soybean were measured. We observed that under nonsalt stress condition, only strain YE17 increased root growth but not shoot growth (Fig. 4). However, under salt stress, Pseudomonas isolates XN05-1 and YE17 significantly improved root and shoot growths (including length and fresh weight) of wild soybean (Fig. 4). This indicates that the plant growth enhancement induced by these strains was primarily specific to salt stress condition. To confirm that Pseudomonas isolates colonized the roots of wild soybean, we inoculated these two strains in sterile soil in equal amounts to quantify the levels of Pseudomonas colonization under salt and non-salt conditions using qPCR with specific primers. The results showed that the absolute
Fig. 5 | The salt induced functional shift of rhizosphere microbiota. a The fold change (left) and gene abundance (right) of COG categories in the control and salt treated rhizosphere soil determined by metagenomic analysis. The fold change (left) and expression level (right) of differentially expressed genes (DEGs) in the control and salt treated rhizosphere soil determined by metatranscriptomic analysis. Low abundance categories in all samples, i.e., extracellular structures (COG W)
and nuclear structure (COG Y), were not shown. -values were calculated by twosided Student’s -test (*adjusted by Benjamini and Hochberg method).
The top 15 highest expression levels of DEGs annotated as bacterial chemotaxis (c) and flagellar assembly subcategories (d). e, The taxonomic annotation of bacterial chemotaxis (e) and flagellar assembly DEGs (f). Source data are provided as a Source Data file.
abundance of Pseudomonas was higher under salt stress compared with non-salt condition (Supplementary Fig. 9), which is consistent with the finding that salt stress enriches Pseudomonas.

Cell motility genes and transcripts increased in salt-treated rhizosphere

To explore if the salt-induced community shifts in the rhizosphere were correlated with changes in microbial functions, shotgun metagenome sequencing of the rhizosphere microbiota was performed, and the relative abundances of key functional pathways were analyzed. According to the metagenomic data annotated against the COG database, we observed significant differences between the control and three salt treatments (ANOSIM: control versus 100 mM NaCl treatment: ; control versus 200 mM NaCl treatment: ; and control versus 300 mM NaCl treatment: ). As the samples treated with 300 mM NaCl showed a larger difference from the control than the other two salt treatments, this group was used to for further refined analyses. COG analysis revealed that cell motility (COG category: N), transcription (COG category: K), and several biogenesis-, transport-, and metabolism-related processes were markedly enriched in salt-treated
rhizosphere soil (Fig. 5a). Notably, the fold change of genes affiliated to cell motility was highest among all COG categories.
To gain a more in-depth understanding of the functions expressed under salt stress, we performed an independent salt stress experiment and extracted high-quality total RNA from the rhizosphere soil of the control and salt-treated plants. After illumina sequencing, we obtained a total of 189,319 genes in our dataset, of which, 96,803 genes were identified as the differentially expressed genes (DEGs). COG function analysis revealed that DEGs associated with cell motility (COG category: N) and translation, ribosomal structure, and biogenesis (COG category: J) were 2.5 – and 2.0 -folds enriched in salt treatment, respectively (Fig. 5b). As cell motility genes were highly transcribed in the microbial populations of the salt-treated samples, a finerresolution analysis of this category was performed. Bacterial chemotaxis and flagellar assembly are two subcategories of cell motility and both were significantly enriched in the salt treatment group (Supplementary Fig. 10). We found that 395 DEGs were assigned to bacterial chemotaxis ( 329 upregulated and 66 downregulated genes) and 729 DEGs were assigned to flagellar assembly ( 654 upregulated and 75 downregulated genes) (Supplementary Table 3). Among the upregulated bacterial chemotaxis DEGs, we observed a strong enrichment of
genes expressing methyl-accepting chemotaxis proteins (MCP; fold change = 6.14) and purine-binding chemotaxis protein CheW (fold change ), which showed the highest expression in the dataset (Fig. 5c). The predominant flagellar assembly DEGs were genes encoding the flagellin FliC that functions in flagellar-mediated chemotactic motility, which showed a 3.66 -fold enrichment in the salttreated rhizosphere soil compared with the control (Fig. 5d). These results suggest that salt stress changes the rhizosphere community to be dominated by bacteria expressing for cell motility genes.
To determine the microbial populations that contributed to the increased expression of bacterial chemotaxis and flagellar assembly, we performed an assignment analysis of associated DEGs. This analysis revealed that the salt-induced increase in cell motility was mainly attributed to Pseudomonas (Fig. 5e, f). By sequencing the genomes of two Pseudomonas isolates XN05-1 and YE17 (Supplementary Fig. 11), we found that they harbored a series of motility related genes, including flagellar (fli,flg and flh) and motility (mot) genes, required for flagellar assembly (Supplementary Data 2). Additionally, strains XNO5-1 and YE17 genomes both contained two main gene clusters of bacterial chemotaxis systems, and they included three genes encoding CheW, i.e., cheW1, cheW2, and cheW3 (Supplementary Data 2 and Supplementary Fig. 12). Overall, above data indicate that salt stress alters the transcriptional activity of the rhizosphere microbiome, especially cell motility, and the change in rhizosphere function might be driven by Pseudomonas species.

Root exudate component xanthine reproduced Pseudomonas enrichment

Root exudates have been reported to mediate the beneficial bacteria recruitment under biotic and abiotic stresses . To identify potential key metabolites that induce Pseudomonas enrichment in salt-stressed wild soybean, root exudates were collected and conducted untargeted metabolome sequencing. In total, 658 metabolites were identified, the majority of which were lipids, flavonoids, organic acids, and phenolic acids (Supplementary Fig. 13). Many metabolites ( ) were significantly enriched in the salt treatment groups. Metabolites correlated with Pseudomonas genus from the amplicon data were investigated, and 175 metabolites showing positive (173) or negative (2) correlations (absolute value of Pearson’s correlation ) were identified (Fig. 6a). Among the metabolites showing a positive correlation with Pseudomonas, N-cyclohexylformamide, xanthine, and 2,4,5-trimethoxybenzoic acid were , and -folds more abundant respectively, in salt treatment group than in the control group and were the top three enriched metabolites (Supplementary Fig. 14 and Supplementary Table 4). These compounds were hardly measured in the control but were secreted by salt-treated plants in large quantities (Supplementary Fig. 15), suggesting that they were specific compounds correlated with salt stress.
Since the xanthine content was proportional to the salt stress strength (Supplementary Fig. 15) and it is harmless to humans and commercially available, we next focused on xanthine to investigate if it involved in Pseudomonas enrichment. We first inoculated a mixed culture of Pseudomonas strains YE17 and XN05-1 into sterile soil, and planted wild soybean seedlings. The result showed a higher absolute abundance of Pseudomonas in the xanthine supplementation groups than that in the control group (Supplementary Fig. 16). To further test if the Pseudomonas enrichment in the roots after xanthine application was a genus-specific trait, xanthine was added into natural soil growing wild soybean seedlings. The rhizosphere soil and root samples were collected, and 16 S rRNA amplicon sequencing was performed to investigate the enriched microbes by xanthine. We found that xanthine clearly altered the bacterial communities in the root and rhizosphere soil (Fig. 6b). Intriguingly, among the top five most abundant genera, Pseudomonas was enriched in the xanthine addition group with highest fold change, which was up to 21.5 -fold higher in the xanthine
treated rhizosphere soil (relative abundance of 17.47%) than that in the control (0.81%) (Fig. 6c and Supplementary Fig. 17). The results indicate that xanthine-induced bacterial enrichment is largely specific to Pseudomonas genus. Above findings also indicate that exogenous xanthine addition reproduced the result of Pseudomonas enrichment within wild soybean root observed under salt stress condition, further supporting that root-secreted xanthine plays an important role in Pseudomonas recruitment.
To validate if the Pseudomonas enrichment correlated directly with the enhanced salt stress tolerance in wild soybean, we performed experiments involving Pseudomonas inoculation devoid of xanthine, applying xanthine but lacking Pseudomonas and inoculating Pseudomonas in the presence of xanthine. The results showed that xanthine addition alone slightly, but not significantly, enhanced plant growth, which was further enhanced in the presence of Pseudomonas (Fig. 6d). This result shows that wild soybean growth promotion after xanthine application is dependent on Pseudomonas.
As we mentioned above, the expression of motility related genes (especially the purine-binding chemotaxis protein CheW) was increased under salt stress; thus, we hypothesized that the motility related gene cheW plays an important role in Pseudomonas enrichment induced by purine, such as xanthine. To test this hypothesis, we first evaluated the effect of xanthine on the chemotaxis of Pseudomonas isolates. The results indicated that both strains XN05-1 and YE17 showed strong chemotaxis toward xanthine (Supplementary Fig. 18a, b). Moreover, quantitative chemotaxis assays of the two Pseudomonas isolates toward other purine or its derivatives, e.g., 6benzylaminopurine, 2 -aminopurine, hypoxanthine, and guanine, were also conducted, as these compounds were also secreted in higher amounts under salt stress (Supplementary Table 5). The results indicated that strains XN05-1 and YE17 both showed chemotaxis toward most of these compounds (Supplementary Fig. 18c, d).
To further verify the role of CheW in the Pseudomonas chemotaxis and plant salt tolerance enhancement, we deleted three che genes from strains XN05-1 and YE17 using the tri-parental conjugation method to obtain the cheW1, cheW2, and cheW3 strains of XN05-1 and YE17. We found that the strains XN05-14cheW3 and YE17AcheW3 still showed obvious chemotaxis toward xanthine. However, XNO5 and YE174cheW1 completely lost the chemotactic behavior to xanthine, whereas that in XN05-14cheW2 and YE17AcheW2 was impaired (Fig. 6e, f). We next used the mutant strains to inoculate wild soybean seedlings under salt stress, and found that cheW3 mutant, the one still having chemotaxis ability, displayed the same extent of plant biomass as the wild-type strains. However, cheW1 and mutants of XN05-1 and YE17 both cannot show plant biomass enhancement (Fig. 6 g ). This highlighted the critical role of motility related gene cheW in the interaction between the host and root-associated Pseudomonas. In summary, our results reveal that under salt stress condition, wild soybean exudate specific metabolites (e.g., xanthine) and affect the root microbiota to attract Pseudomonas species, which in turn promotes plant growth under salt stress (Fig. 7).

Discussion

Here we characterize the salt induced root microbiome shifts in wild soybean. Under salt stress, we identified many enriched and depleted microbes, and demonstrated that salt led to relatively stronger microbial enrichment in the root compared with rhizosphere and bulk soil compartments, with highly preferential enrichment for Pseudomonas, which was evidenced to promote wild soybean growth in this study. Finally, the interaction between root exudates and altered rootassociated microbiota under salt stress were elucidated.
Fig. 6 | The application of root exudate component xanthine enriched Pseudomonas. a The Pearson’s correlation of Pseudomonas genus (from 16S rRNA gene amplicon data) and root exudates. The inner lines indicate a statistically significant (Student asymptotic -value ) correlation with coefficient < -0.9 (negative correlation: blue lines) or (positive correlation: other lines). The inner colored ring represents the classification of each compound. The middle heatmap is the abundance of compound in three control (inside) and salt-treated roots ( 200 mM NaCl ; outside). The outer ring of bars indicates the -fold enrichment (brown bars) or depletion (green bars) of each compound within salt-treated samples compared with control samples. b PCoA ordination of root and rhizosphere soil microbiota between control and xanthine applications ( 1 and 10 mM ). Statistical analysis was performed using ANOSIM (analysis of similarities). The relative
abundance of Pseudomonas genus in root and rhizosphere soil between control and xanthine applications ( 1 and 10 mM ). biologically independent samples.
d Fresh weight between control, xanthine application alone, Pseudomonas inoculation alone and xanthine applications in presence of Pseudomonas. plants per treatment except for 1 mM Xan.+Pse and 10 mM Xan. ( plants), and for 10 mM Xan.+Pse ( plants). The chemotaxis of wild-type strains and che mutants of strains XN05-1 (e) and YE17 (f) response to 1 mM xanthine. biologically independent samples. g Fresh weight of wild soybean inoculated with wildtype strains or che mutants of strains XN05-1 and YE17. plants for strain XN05-1 and plants for strain YE17. Values are means SEM for ( ). Significance ( ) was determined using two-sided Student’s -test . ns, not significant. Source data are provided as a Source Data file.
Our results are similar to previous studies declaring that the diversity and composition of root communities are more strongly influenced by abiotic stresses, relative to rhizosphere and bulk soils . A closer interaction between the endophytic microbes and their hosts may contribute to this differential response. Numerous recent studies have revealed that biotic and abiotic stresses could recruit beneficial bacteria that enhance plant stress tolerance and promoting plant growth . Our amplicon sequencing data revealed that the relative abundance of Pseudomonadales, especially the genus Pseudomonas,
increased with different salt stress levels (Figs. 2 and 3). Similarly, our metagenomic and metatranscriptomic data both showed an increase in the relative abundance of Pseudomonas under salt stress (Fig. 3e, f). Pseudomonas enrichment was also observed in domesticated soybeans (Supplementary Fig. 6), and salt-sensitive and salt-tolerant plants belonging to the family Curcurbitaceae under salt stress . The presence of Pseudomonas across multiple plants indicated this genus might establish mutualistic interaction with their hosts . It is important to evaluate if this close association is consistent across a broader
Fig. 7 | Schematic drawing illustrating the recruitment of Pseudomonas by wild soybean under salt stress. Soil Pseudomonas was attracted by xanthine secreted by stressed plant, and moved toward rhizosphere through chemotactic motility.
range of host plants and soil types. Nevertheless, we revealed for the first time that Pseudomonas was the dominant and most active member in the salt-treated rhizosphere soil.
Two Pseudomonas OTUs, OTU2336 and OTU4227 were prevalent in salt-stressed plants, with and without niche preference, respectively (Fig. 3g). Although we did not get isolates resembling OTU4227, it is important that future studies compare the functions of isolates with and without niche preferences for plant growth promotion. In this study, two corresponding Pseudomonas isolates YE17 (resembling OTU2336) and XN05-1 were selected, and they significantly increased growth of salt-stressed wild soybean (Fig. 4). A variety of Pseudomonas species, e.g., P. stutzeri, P. koreensis and P. fluorescens, are potentially beneficial to host plants under salt stress due to their significant properties in improving compatible solutes, antioxidant status, and plant growth , all of which may result in their widespread occurrence in plants under stressful environments. It should be noted that strain XN05-1 shows the highest similarity with Stutzerimonas frequens (99.65%) and Stutzerimonas stutzeri (99.58%) now. Stutzerimonas is a recently proposed novel genus, and species in this genus formerly belongs to the P. stutzeri phylogenetic group .
To analyze salt-induced functional shifts in the rhizosphere microbiota, we conducted metagenomic and metatranscriptomic sequencing. According to the COG annotation, cell motility was enriched under salt stress in both datasets (Fig. 5a, b). Cell motility, especially bacterial chemotaxis, plays an important role in plantmicrobiome signaling pathways . In this study, genes encoding MCPs and a series of chemotaxis proteins (especially CheW) were upregulated in the salt treatment. Similar enrichment of chemotaxis genes has been observed under other types of stresses . MCPs are the most common chemoreceptors in prokaryotes that sense chemical cues and regulate cellular activities including biofilm formation and flagellum biosynthesis . CheW is a coupling protein at the core of the chemotaxis signaling network that connects chemoreceptors to CheA kinase . Intriguingly, we found that the upregulated cell motility related genes were mainly derived from the salt-responsive taxon Pseudomonas (Fig. 5e, f).
Root exudates comprise a wide range of compounds, including organic acids, amino acids, sugars, nucleotides, and flavonoids , and mediate the interactions between plants and rhizobacteria . Previous studies observed increased concentrations of flavonoids in the root
exudates of G. max (soybean) and Phaseolus vulgaris (common bean) grown under salt stress condition . It had also been reported that amino acids (e.g., proline) , and organic acids (e.g., malic acid and citric acid) were secreted in large quantities when plants were subjected to salt stress. However, in our study, these metabolites were either depleted or enriched with a very low fold change. Whereas, xanthine was increased in the root exudate of wild soybean with the second highest value in this study. Xanthine is a purine derivative containing a purine base and is a product of purine degradation pathway. Other purine derivatives, including 6-benzylaminopurine, 2aminopurine, hypoxanthine, and guanine, were also detected in this study and significantly enriched in the salt-treated roots (Supplementary Table 5). Purines are direct precursors for synthesizing cofactors and essential components of plant hormones that regulate plant growth and development . Some purine derivatives, e.g., benzyl amino purine, were reported as plant growth enhancers . Furthermore, purine metabolites are a continuous source of nitrogen for plant growth, especially in legumes .
Consistent with previous findings that purine derivatives could mediate Pseudomonas chemotaxis , our results also observed that representatives of the salt-responsive taxon Pseudomonas XN05-1 and YE17 showed strong chemotaxis toward purine and its derivatives. The addition of exogenous xanthine to natural soil markedly stimulated Pseudomonas enrichment in wild soybean root. Moreover, we found that cheW mutants of Pseudomonas XN05-1 and YE17 lost the chemotactic behavior toward root exudate xanthine. This demonstrated that purine, especially xanthine, mediated the salt-induced “cry for help” to enrich plant growth-promoting bacteria Pseudomonas by stimulating its motility. Similar phenomenon has been observed by previous works. For example, the flavanone naringenin induced chemotaxis in Aeromonas sp. H 1 with enhanced bacterial motility and improved plant dehydration tolerance . However, we cannot eliminate the possibility that other root exudates also contribute to the microbial community shift under salt stress. Further studies are required to unravel if and how purine interact with other compounds to regulate Pseudomonas enrichment.
Taken together, we present the first study on the salt-affected root microbiome of wild soybean using metagenomics, metatranscriptomics, and metabolomics approaches, along with downstream controlled experiments to validate the hypotheses generated from the
multiomics data. Our results show that salt induces a much stronger shift in the root-associated microbiota than in the bulk soil microbiota. Pseudomonas is the dominant stress-responsive taxon, and its corresponding isolates could promote wild soybean growth under salt stress, which supports the previously reported “cry for help” theory . Root exudate purine or its derivatives, especially xanthine, increase the motility and colonization of Pseudomonas. This is consistent with the higher expression of genes involved in cell motility observed in the salt treatment than in the control. Thus, we conclude that the root exudate component purine attracts soil Pseudomonas into the root and benefit plant growth under salt-stressed condition.

Methods

Experiment design

To characterize the effect of salt on the root-associated communities and functions, we grew wild soybean plants in agricultural soil ( pH 8.42 , EC , TC (%) 4.63, TN (%) 0.76 , organic matter ) under controlled conditions. Briefly, wild soybean seeds were surface sterilized with mercuric chloride for 10 min and washed 6 times with sterile water. Thereafter, the seeds were germinated in Petri dishes with sterile water in a growth chamber. Seedlings were transferred to plastic pots containing 200 g of field soil, and incubated at on a light/dark cycle. After 10 days of wild soybean growing in pots, we treated them with three salt concentrations (i.e., 100, 200 and 300 mM NaCl ), and sterile water without NaCl was used as control group. The experiment was performed using four biological replicates (six wild soybean plants in each pot generated one replicate) for all treatments. To determine the dynamic changes of root-associated microbiome affected by salt stress, we collected samples at three-time points: 1 day, 7 days and 14 days after salt stress.

Sampling

Rhizosphere soils of six plants in each pot were combined to generate one composite sample, as were the root samples. Root-adhered soil was washed, the washing buffer was then centrifuged, and the resulting pellet was defined as rhizosphere soil. To collect root samples, roots were further washed and sonicated. After removing washing buffer, they were frozen . We referred to the unplanted soil as bulk soil, which were collected from below surface. All samples were stored at until DNA extraction. Samples including four treatments ( and 300 mM NaCl ), with three compartments (bulk soil, rhizosphere soil and root) and three time points ( 1 day, 7 days and 14 days) and four replicates for each were collected. The summary of sampling information was shown in Supplementary Data 3.

Measurement of the soil properties

The soil EC was determined in a mixture with soil: water ratio of 1:5 ( ) using EC meter (DDSJ-308A, Leici, China). The soil total carbon (TC) and total nitrogen (TN) concentrations were measured using a CHNS/O elemental analyzer (FlashSmart, Thermo Fisher, Germany).

DNA extraction, 16 S rRNA gene amplicon sequencing and data processing

Genomic DNA extraction for all samples was performed using the FastDNA Spin Kit for Soil (MP Biomedicals) according to the manufacturer’s protocol. The concentration of extracted DNA was measured with the NanoDrop spectrophotometer (ND2000, Thermo Scientific, DE, USA). Amplification of the V5-V7 regions of the 16S rRNA gene was performed using the primers 799F ( – AACMGGATTAGATACCCKG-3′) and 1193R ( – ACGTCATCCCCACCTTCC-3′). The PCR reaction was performed in triplicate at for 3 min , followed by 27 cycles of for for for 45 s and a final extension step of for 10 min . PCR products were purified and mixed in equal density ratios. Sequencing libraries were generated using the NEXTFLEX Rapid DNA-Seq Kit (Bioo Scientific, USA) following the manufacturer’s
recommendations and sequenced on the Illumina MiSeq PE300 platform at the Majorbio Bio-Pharm Technology. Analysis of the 16S rRNA gene sequences was performed as described in our previous study . Briefly, quality-filtered sequences were clustered into OTUs with sequence similarity using UPARSE . The representative sequence for each OTU was taxonomically classified with the RDP Classifier and annotated against the SILVA database (release 138). All OTUs identified as chloroplast and mitochondria were discarded from the data set.

Metagenomic sequencing

Rhizosphere samples collected at 14 days after salt stress were performed for metagenomic shotgun sequencing. Libraries were prepared without any amplification step, and sequencing was conducted on the Illumina HiSeq X-Ten platform, with paired-end reads at the Majorbio Bio-Pharm Technology. The reads that contain adapters, low quality bases and of undefined bases were removed. A total of clean data was obtained from 16 samples. Megahit software was used to assemble high quality reads, and the obtained contigs shorter than 300 bp were discarded. After gene prediction with MetaGene, genes were clustered to remove redundant sequences using CD-Hit at the identity and coverage. To perform taxonomic and functional analysis, the genes were compared (BLASTp) against NCBI-nr, KEGG and COG databases using DIAMOND with an e-value cutoff of .

RNA extraction and metatranscriptomic sequencing

For metatranscriptomic sequencing, independent rhizosphere samples ( biological replicate) were prepared according to above description. One biological replicate ( ) was generated from 60 control plants or 120 salt-treated plants as only small amount of sample was collected from stressed plants. Total RNA was extracted using TRIzol Reagent according the manufacturer’s instructions (Invitrogen, USA). DNase I (TaKara, Beijing, China) was used to remove genomic DNA. Metatranscriptome libraries were constructed according to the TruSeqTM Stranded Total RNA Sample Preparation Kit (San Diego, CA) with of high-quality RNA. All samples were sequenced in the Illumina HiSeq 2500 instrument at Shanghai Biozeron Biothchnology Co., Ltd. (Shanghai, China). The raw reads were trimmed and quality controlled by Trimmomatic . Then the clean reads were aligned to the genome of wild soybean, the SILVA SSU ( ) and SILVA LSU (23S/28S) databases to remove host genome and rRNA related reads, respectively. A total of clean data was obtained from six samples. Clean data were assembled with megahit software. After gene prediction by METAProdigal, genes were clustered to remove redundant sequences using CD-Hit at the identity and 90% coverage. All genes searched against the NCBI-nr, COG and KEGG databases using BLASTp with an e-value cutoff of . Salmon (https:// github.com/COMBINE-lab/salmon) was used to calculate the expression level for each transcript. EdgeR (Empirical analysis of Digital Gene Expression in R) was applied to identify DEGs between control and salt treatment, with the cutoff of fold change , and false discovery rate (FDR) adjusted .

Root exudates collection and metabolomic sequencing

Wild soybean seeds were surface sterilized and germinated in Petri dishes at and relative humidity. Two days old seedlings were planted in soil and incubated at with a light/dark cycle. After 14 days, these seedlings were washed with sterile water to remove all root attached soil. These seedlings were transferred to the hydroponic system (containing and 300 mM NaCl solution) for root exudates collection. We found all plants in 300 mM solution died due to excessive NaCl concentration, therefore, two salt treatments ( 100 and 200 mM ) were remained. Each treatment contained three replicates and each replicate consisted of 20 seedlings. The water containing exudates was filtered with filters to remove root
debris and microorganisms. Three replicates were conducted for each treatment. Since the root exudates were collected from seedlings growing in sterile hydroponic system, the possibility that compounds derived from microorganisms could be excluded. The collected root exudates were analyzed using an UPLC-ESI-MS/MS system and Tandem mass spectrometry system at Wuhan MetWare Biotechnology Co., Ltd. (China). Metabolites were identified using both mass spectrum and retention time. To compare the content of each metabolite between the control and treatments, the mass spectrum peak of each metabolite in different samples was calibrated according to integration of the peak area.

qPCR for total bacteria and Pseudomonas

Total bacterial abundance was determined using the Eub338F/Eub518R primers (Supplementary Table 6). Standard curves were generated using 10-fold serial dilutions of a plasmid containing the 16S rRNA gene from Arthrobacter pokkalii . The specific primer Ps-for and Ps-rev (Supplementary Table 6) was used to quantify Pseudomonas densities. Standard curves were generated using 10 -fold serial dilutions of a plasmid containing the 16S rRNA gene from P. stutzeri. The qPCR analyses were performed using an Applied Biosystems 7500 Real Time PCR System (Applied Biosystems, USA). Each assay was performed in triplicate.

Bacterial isolation and greenhouse experiment

Root samples from salt-treated plants were ground and spread on TSA (tryptic soy agar) and R2A (Reasoner’s 2A agar) media for bacterial isolation. All plates were incubated at for days. Bacterial colonies were picked, purified for three times, and stored at with glycerol. The bacterial genomic DNA was extracted using an EasyPure Bacteria Genomic DNA Kit (TransGen, Beijing, China) according to the manufacturer’s instructions. Bacterial universal primers (Supplementary Table 6) were used to amplify the full-length 16S rRNA genes. The sequences were submitted to EzBioCloud (www.ezbiocloud.net/) for bacterial identification.
For the greenhouse experiment, Pseudomonas isolates XNO5-1 and YE17 were conducted independently. Briefly, wild soybean seeds were surface sterilized with mercuric chloride and germinated in Petri dishes with sterile water. Three days old seedlings were transplanted to a plastic pot. For each treatment, ten pots were prepared with two seedlings per pot. Pseudomonas isolates XN05-1 and YE17 were cultivated using nutrient broth medium for overnight and centrifuged at to concentrate bacterial cells, and then resuspended them in the sterile water. After five days of transplantation, bacterial cells were inoculated using root drenching methods with a final density of cells per gram of soil. Pseudomonas was inoculated for three times at intervals of three days. The control group was treated with equal amounts of sterile water. Wild soybean plants were incubated in a climate chamber at and watered regularly with sterile water. Finally, growth phenotypes, including shoot and root length and fresh weight, were measured.

Pseudomonas colonization

To investigate the Pseudomonas colonization with and without salt stress, wild soybean seeds were surface sterilized with mercuric chloride and germinated in Petri dishes with sterile water. Three days old wild soybean seedlings were transplanted to a plastic pot containing 200 g of sterile soil. The mixed culture of two Pseudomonas isolates XN05-1 and YE17 ( ) were inoculated in planted soil after seven days. Then, 200 mM NaCl was applied, and sterile water was used as control. These plants grew in a growth chamber under on a light/dark cycle for two weeks. The Pseudomonas abundance within root samples were quantified by qPCR using specific primers (detail methods see the section of qPCR for total bacteria and Pseudomonas).

Genome sequencing

Strains XN05-1 and YE17 were grown in NB (nutrient broth) medium for overnight and genomic DNA was extracted with the SDS method . The whole genome was sequenced using PacBio Sequel platform and Illumina NovaSeq PE150 at the Beijing Novogene Bioinformatics Technology Co., Ltd. SMRT Link v5.0.1 software was used for genome assembly. A whole genome Blast search (E-value<1e-5, minimal alignment length percentage ) was performed against KEGG database.

cheW mutants construction of Pseudomonas

The che gene deletion mutants were constructed using tri-parental conjugation with the suicide vector . The primers used are shown in Supplementary Table 6. Detailly, upstream and downstream fragments of strains XN05-1 and YE17 genomic DNA was amplified using the primer pairs XN05-1-cheW1-UF/UR and XN05-1-cheW1-DF/DR, respectively. Both fragments were purified and inserted into the suicide vector pK18mobsacB. The obtained plasmid was transformed into E. coli DH5 , and verified by PCR and subsequent Sanger sequencing. Then the correct plasmid pK 18 mobsac was transferred into XN05-1 Amp -derivative strain by tri-parental conjugation using the helper plasmid pRK2013 . The mutant candidates resistant to gentamicin ( ) and ampicillin ( ) were used for a PCR screen and sequencing. The potential mutant was performed sucrose counterselection using NA medium containing sucrose to cause the excision of the suicide vector from the chromosome. The resultant mutant was confirmed by PCR with the primer pair XN05-1-cheW1-UF/XN05-1-cheW1-DR and sequencing, named XN05 cheW1. The other mutants (XN05-14cheW2 and XN05-14cheW3) of XN05-1 and three cheW mutants (YE17AcheW1, YE17AcheW2 and YE17AcheW3) of YE17 were constructed in the same way using their respective primers.

Quantitative chemotaxis assays

Assays were carried out according to previous methods with minor modifications. Briefly, Pseudomonas isolates were cultivated in M9 minimal medium supplemented with glucose, and cultures were grown to an of . Cells were washed twice by centrifugation and resuspended in chemotaxis buffer ( EDTA and glycerol, pH 7.0 ) to an of 0.1. Aliquots ( ) of the bacterial suspension were transferred into the wells of 96 -well microtiter plates. Then, 1 ml syringes were filled with of chemotaxis buffer (negative control) or chemoeffector solution ( 1 mM ). Then, syringe needles were immersed into the cell suspension. After incubation for 30 min , the syringe was removed from the cell suspension, rinsed with sterile water, and emptied into an Eppendorf tube. Cultures were serially diluted with 10 -fold, and then dotted on agar plates. Colonies were counted after growth for 48 h at . Data shown are from three biological replicates.
Quantitative soft agar plate assay was used to access chemotaxis of wild-type strains and che mutants of Pseudomonas. This method is based on a chemical gradient created by the bacterial consumption for the attractant, which can activate the chemotactic response . We selected this assay here as it could compare the chemotactic behaviors of wild-type and mutant strains visually. All testing strains were grown overnight in NB medium. The cultures were harvested by centrifugation, then washed and resuspended in a minimal medium to an of 1.0. Aliquots ( ) of the suspensions were inoculated onto minimal soft agar plates containing 1 mM xanthine and agar. Plates were incubated at for , then the diameters of all mutant and wild-type strains were measured. Data shown are from six biological replicates.

Exogenous xanthine application

The culture of two Pseudomonas isolates XN05-1 and YE17 were mixed with sterile soil to a final density of cells per gram of soil. Soil
without Pseudomonas inoculation was used as control to study the effect of xanthine on plant growth. Three days old wild soybean seedlings were transplanted to a plastic pot containing 50 g of above soil. After ten days, 5 ml of two concentrations ( 1 and 10 mM ) of xanthine solution were added in root surrounding soil, and the solution supplied once every day for three days. These plants grew in a growth chamber under on a light/dark cycle for two weeks. Then fresh weight of plants was measured.
Natural unsterile soil was used for study the bacterial community change after exogenous xanthine application ( 1 and 10 mM ). Rhizosphere soil and root samples were collected for 16S rRNA gene amplicon sequencing.

Statistical analyses

ANOSIM was used to evaluate the differences among the microbial communities of different treatments and rhizocompartments. PERMANOVA was calculated based on Bray-Curtis distance with 999 permutations using the vegan package of R version 3.5.3. PCoA was performed to ordinate the microbial composition in the different samples based on Bray-Curtis distance with the vegan and ggplot2 packages in the R software. Genus’s abundance from control sample was used as a control to calculate the enrichment ( ; fold change ) or depletion ( ; fold change ) profile of salt treatments, which was illustrated with heatmap using TBtools . DEGs were identified using edgeR with the logarithmic of fold change and FDR adjusted . Pearson correlation analysis between microbial community and metabolites was calculated using the cor function of R. All statistical analyses were performed using two-sided -tests, unless otherwise specified.

Reporting summary

Further information on research design is available in the Nature Portfolio Reporting Summary linked to this article.

Data availability

Raw 16S rRNA gene amplicon sequence and metagenomic data derived from salt stress experiments are publicly available under NCBI BioProject number PRJNA890906. Metatranscriptomic data has been deposited in the Sequence Read Archive under BioProject number PRJNA989423. All 16 S rRNA sequence data derived from xanthine application experiments are publicly available under NCBI BioProject number PRJNA1064605. The genomic data for strains XN05-1 and YE17 are publicly available under NCBI BioProject number PRJNA1061746. The SILVA database is available at https://www.arb-silva.de/. The NCBInr database is available at https://www.ncbi.nlm.nih.gov/. The KEGG database is available at http://www.genome.jp/kegg/. The eggNOG database is available at http://eggnog6.embl.de/#/app/home. Source data are provided with this paper.

Code availability

The scripts used in this study are available at GitHub (https://github. com/helloacc/wildsoybean_microbiome).

References

  1. Golldack, D., Li, C., Mohan, H. & Probst, N. Tolerance to drought and salt stress in plants: unraveling the signaling networks. Front. Plant Sci. 5, 151 (2014).
  2. Yuan, F., Leng, B. & Wang, B. Progress in studying salt secretion from the salt glands in recretohalophytes: how do plants secrete salt? Front. Plant Sci. 7, 977 (2016).
  3. Zhou, H. et al. Insights into plant salt stress signaling and tolerance. J. Genet. Genomic. https://doi.org/10.1016/j.jgg.2023.08. 007 (2023).
  4. Wang, Z. & Song, Y. Toward understanding the genetic bases underlying plant-mediated “cry for help” to the microbiota. iMeta 1, e8 (2022).
  5. Zheng, Y. et al. Patterns in the microbial community of salt-tolerant plants and the functional genes associated with salt stress alleviation. Microbiol. Spectr. 9, e00767-00721 (2021).
  6. Yuan, Z. et al. Specialized microbiome of a halophyte and its role in helping non-host plants to withstand salinity. Sci. Rep. 6, 32467 (2016).
  7. Xiong, Y. W. et al. Root exudates-driven rhizosphere recruitment of the plant growth-promoting rhizobacterium Bacillus flexus KLBMP 4941 and its growth-promoting effect on the coastal halophyte Limonium sinense under salt stress. Ecotoxicol. Environ. Saf. 194, 110374 (2020).
  8. Pan, X., Qin, Y. & Yuan, Z. Potential of a halophyte-associated endophytic fungus for sustaining Chinese white poplar growth under salinity. Symbiosis 76, 109-116 (2018).
  9. Vaishnav, A., Shukla, A. K., Sharma, A., Kumar, R. & Choudhary, D. K. Endophytic bacteria in plant salt stress tolerance: current and future prospects. J. Plant Growth Regul. 38, 650-668 (2018).
  10. Qin, Y., Druzhinina, I. S., Pan, X. & Yuan, Z. Microbially mediated plant salt tolerance and microbiome-based solutions for saline agriculture. Biotechnol. Adv. 34, 1245-1259 (2016).
  11. Berg, G. et al. Microbiome definition re-visited: old concepts and new challenges. Microbiome 8, 1-22 (2020).
  12. Qi, M. et al. Identification of beneficial and detrimental bacteria impacting sorghum responses to drought using multi-scale and multi-system microbiome comparisons. ISME J. 16, 1957-1969 (2022).
  13. Hou, S. et al. A microbiota-root-shoot circuit favours Arabidopsis growth over defence under suboptimal light. Nat. Plants 7, 1078-1092 (2021).
  14. Santos-Medellín, C. et al. Prolonged drought imparts lasting compositional changes to the rice root microbiome. Nat. Plants 7, 1065-1077 (2021).
  15. Li, H., La, S., Zhang, X., Gao, L. & Tian, Y. Salt-induced recruitment of specific root-associated bacterial consortium capable of enhancing plant adaptability to salt stress. ISME J. 15, 2865-2882 (2021).
  16. . et al. Drought delays development of the sorghum root microbiome and enriches for monoderm bacteria. Proc. Natl Acad. Sci. USA 115, E4284-E4293 (2018).
  17. Abbasi, S., Sadeghi, A. & Safaie, N. Streptomyces alleviate drought stress in tomato plants and modulate the expression of transcription factors ERF1 and WRKY70 genes. Sci. Hortic. 265, 109206 (2020).
  18. . et al. Genome-resolved metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics. Nat. Commun. 12, 3209 (2021).
  19. Kherfi-Nacer, A. et al. High salt levels reduced dissimilarities in rootassociated microbiomes of two barley genotypes. Mol. Plant Microbe. 35, 592-603 (2022).
  20. Cui, M. H. et al. Hybridization affects the structure and function of root microbiome by altering gene expression in roots of wheat introgression line under saline-alkali stress. Sci. Total Environ. 835, 155467 (2022).
  21. Santos, S. S. et al. Specialized microbiomes facilitate natural rhizosphere microbiome interactions counteracting high salinity stress in plants. Environ. Exp. Bot. 186, 104430 (2021).
  22. Yaish, M. W., Al-Lawati, A., Jana, G. A., Vishwas Patankar, H. & Glick, B. R. Impact of soil salinity on the structure of the bacterial endophytic community identified from the roots of caliph medic (Medicago truncatula). PLoS One 11, e0159007 (2016).
  23. Yaish, M. W., Al-Harrasi, I., Alansari, A. S., Al-Yahyai, R. & Glick, B. R. The use of high throughput DNA sequence analysis to assess the endophytic microbiome of date palm roots grown under different levels of salt stress. Int. Microbiol. 19, 143-155 (2016).
  24. Hong, Y., Zhou, Q., Hao, Y. & Huang, A. C. Crafting the plant root metabolome for improved microbe-assisted stress resilience. N. Phytol. 234, 1945-1950 (2022).
  25. Sasse, J., Martinoia, E. & Northen, T. Feed your friends: Do plant exudates shape the root microbiome? Trends Plant Sci. 23, 25-41 (2018).
  26. Liu, H., Brettell, L. E., Qiu, Z. & Singh, B. K. Microbiome-mediated stress resistance in plants. Trends Plant Sci. 25, 733-743 (2020).
  27. Koprivova, A. & Kopriva, S. Plant secondary metabolites altering root microbiome composition and function. Curr. Opin. Plant Biol. 67, 102227 (2022).
  28. Yu, P. et al. Plant flavones enrich rhizosphere Oxalobacteraceae to improve maize performance under nitrogen deprivation. Nat. Plants 7, 481-499 (2021).
  29. Harbort, C. J. et al. Root-secreted coumarins and the microbiota interact to improve iron nutrition in Arabidopsis. Cell Host Microbe 28, 825-837 (2020).
  30. Hiruma, K. et al. Root endophyte Colletotrichum tofieldiae confers plant fitness benefits that are phosphate status dependent. Cell 165, 464-474 (2016).
  31. Kapulnik, Y. & Koltai, H. Fine-tuning by strigolactones of root response to low phosphate. J. Integr. Plant Biol. 58, 203-212 (2016).
  32. Zhao, X. et al. Comparative metabolite profiling of two rice genotypes with contrasting salt stress tolerance at the seedling stage. PloS one 9, e108020 (2014).
  33. Cui, G. et al. Response of carbon and nitrogen metabolism and secondary metabolites to drought stress and salt stress in plants. J. Plant Biol. 62, 387-399 (2019).
  34. Fitzpatrick, C. R. et al. Assembly and ecological function of the root microbiome across angiosperm plant species. Proc. Natl Acad. Sci. USA 115, E1157-E1165 (2018).
  35. Vandenkoornhuyse, P., Quaiser, A., Duhamel, M., Le Van, A. & Dufresne, A. The importance of the microbiome of the plant holobiont. N. Phytol. 206, 1196-1206 (2015).
  36. Kasotia, A., Varma, A. & Choudhary, D. K. Pseudomonas-mediated mitigation of salt stress and growth promotion in Glycine max. Agr. Res. 4, 31-41 (2015).
  37. Ahmad, M., Zahir, Z. A., Asghar, H. N. & Arshad, M. The combined application of rhizobial strains and plant growth promoting rhizobacteria improves growth and productivity of mung bean (Vigna radiata L.) under salt-stressed conditions. Ann. Microbiol. 62, 1321-1330 (2012).
  38. Lami, M. et al. Pseudomonas stutzeri MJL19, a rhizosphere-colonizing bacterium that promotes plant growth under saline stress. J. Appl. Microbiol. 129, 1321-1336 (2020).
  39. Costa-Gutierrez, S. B. et al. Plant growth promotion by Pseudomonas putida KT2440 under saline stress: role of eptA. Appl. Microbiol. Biot. 104, 4577-4592 (2020).
  40. Sandhya, V., Ali, S. Z., Grover, M., Reddy, G. & Venkateswarlu, B. Effect of plant growth promoting Pseudomonas spp. on compatible solutes, antioxidant status and plant growth of maize under drought stress. Plant Growth Regul. 62, 21-30 (2010).
  41. Bano, A. & Fatima, M. Salt tolerance in Zea mays (L). following inoculation with Rhizobium and Pseudomonas. Biol. Fert. Soils 45, 405-413 (2009).
  42. Gomila, M., Mulet, M., García-Valdés, E. & Lalucat, J. Genomebased taxonomy of the genus Stutzerimonas and proposal of . frequens sp. nov. and S. degradans sp. nov. and emended descriptions of S. perfectomarina S. chloritidismutans. Microorg. 10, 1363 (2022).
  43. Lalucat, J., Gomila, M., Mulet, M., Zaruma, A. & García-Valdés, E. Past, present and future of the boundaries of the Pseudomonas genus: Proposal of Stutzerimonas gen. Nov. Syst. Appl. Microbiol. 45, 126289 (2022).
  44. Liu, Y. et al. Root colonization by beneficial rhizobacteria. FEMS Microbiol. Rev. 48, fuad066 (2024).
  45. Gao, M. et al. Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptation. Microbiome 9, 187 (2021).
  46. Salah Ud-Din, A. I. M. & Roujeinikova, A. Methyl-accepting chemotaxis proteins: a core sensing element in prokaryotes and archaea. Cell. Mol. Life Sci. 74, 3293-3303 (2017).
  47. Wadhams, G. H. & Armitage, J. P. Making sense of it all: bacterial chemotaxis. Nat. Rev. Mol. Cell Bio. 5, 1024-1037 (2004).
  48. Badri, D. V. & Vivanco, J. M. Regulation and function of root exudates. Plant Cell Environ. 32, 666-681 (2009).
  49. Vives-Peris, V., de Ollas, C., Gomez-Cadenas, A. & Perez-Clemente, R. M. Root exudates: from plant to rhizosphere and beyond. Plant Cell Rep. 39, 3-17 (2020).
  50. Dardanelli, M. S. et al. Effect of the presence of the plant growth promoting rhizobacterium (PGPR) Chryseobacterium balustinum Aur9 and salt stress in the pattern of flavonoids exuded by soybean roots. Plant Soil 328, 483-493 (2010).
  51. Dardanelli, M. S. et al. Changes in flavonoids secreted by Phaseolus vulgaris roots in the presence of salt and the plant growthpromoting rhizobacterium Chryseobacterium balustinum. Appl. Soil Ecol. 57, 31-38 (2012).
  52. Vives-Peris, V., Molina, L., Segura, A., Gómez-Cadenas, A. & PérezClemente, R. M. Root exudates from citrus plants subjected to abiotic stress conditions have a positive effect on rhizobacteria. J. Plant Physiol. 228, 208-217 (2018).
  53. Vives-Peris, V., Gómez-Cadenas, A. & Pérez-Clemente, R. M. Citrus plants exude proline and phytohormones under abiotic stress conditions. Plant Cell Rep. 36, 1971-1984 (2017).
  54. Sato, S., Sakaguchi, S., Furukawa, H. & Ikeda, H. Effects of NaCl application to hydroponic nutrient solution on fruit characteristics of tomato (Lycopersicon esculentum Mill.). Sci. Hortic. 109, 248-253 (2006).
  55. Abbas, G. et al. Relationship between rhizosphere acidification and phytoremediation in two acacia species. J. Soils Sediment. 16, 1392-1399 (2016).
  56. D’Agostino, I. B. & Kieber, J. J. Molecular mechanisms of cytokinin action. Curr. Opin. Plant Biol. 2, 359-364 (1999).
  57. Boldt, R. & Zrenner, R. Purine and pyrimidine biosynthesis in higher plants. Physiol. Plant. 117, 297-304 (2003).
  58. Rosniawaty, S., Anjarsari, I., Sudirja, R., Harjanti, S. & Mubarok, S. Application of coconut water and benzyl amino purine on the plant growth at second centering of tea (Camellia sinensis) in lowlands area of Indonesia. Res. Crop. 21, 817-822 (2020).
  59. Smith, P. M. & Atkins, C. A. Purine biosynthesis. Big in cell division, even bigger in nitrogen assimilation. Plant Physiol. 128, 793-802 (2002).
  60. Brychkova, G., Fluhr, R. & Sagi, M. Formation of xanthine and the use of purine metabolites as a nitrogen source in Arabidopsis plants. Plant Signal. Behav. 3, 999-1001 (2008).
  61. Fernandez, M., Morel, B., Corral-Lugo, A. & Krell, T. Identification of a chemoreceptor that specifically mediates chemotaxis toward metabolizable purine derivatives. Mol. Microbiol. 99, 34-42 (2016).
  62. Lopez-Farfan, D., Reyes-Darias, J. A. & Krell, T. The expression of many chemoreceptor genes depends on the cognate chemoeffector as well as on the growth medium and phase. Curr. Genet. 63, 457-470 (2017).
  63. He, D. et al. Flavonoid-attracted Aeromonas sp. from the Arabidopsis root microbiome enhances plant dehydration resistance. ISME J. 16, 2622-2632 (2022).
  64. Bulgarelli, D. et al. Revealing structure and assembly cues for Arabidopsis root-inhabiting bacterial microbiota. Nature 488, 91-95 (2012).
  65. Edgar, R. C. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nat. Methods 10, 996 (2013).
  66. Wang, Q., Garrity, G. M., Tiedje, J. M. & Cole, J. R. Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy. Appl. Environ. Microbiol. 73, 5261-5267 (2007).
  67. Fu, L., Niu, B., Zhu, Z., Wu, S. & Li, W. CD-HIT: accelerated for clustering the next-generation sequencing data. Bioinformatics 28, 3150-3152 (2012).
  68. Buchfink, B., Xie, C. & Huson, D. H. Fast and sensitive protein alignment using DIAMOND. Nat. Methods 12, 59-60 (2015).
  69. Bolger, A. M., Lohse, M. & Usadel, B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics 30, 2114-2120 (2014).
  70. Muyzer, G., de Waal, E. C. & Uitterlinden, A. G. Profiling of complex microbial populations by denaturing gradient gel electrophoresis analysis of polymerase chain reaction-amplified genes coding for 16 S rRNA. Appl. Environ. Microbiol. 59, 695-700 (1993).
  71. Zheng, Y. et al. Exploring biocontrol agents from microbial keystone taxa associated to suppressive soil: a new attempt for a biocontrol strategy. Front. Plant Sci. 12, 655673 (2021).
  72. Johnsen, K., Enger, Ø., Jacobsen, C. S., Thirup, L. & Torsvik, V. Quantitative selective PCR of 16 S ribosomal DNA correlates well with selective agar plating in describing population dynamics of indigenous Pseudomonas spp. in soil hot spots. Appl. Environ. Microbiol. 65, 1786-1788 (1999).
  73. Weisburg, W. G., Barns, S. M., Pelletier, D. A. & Lane, D. J. 16S ribosomal DNA amplification for phylogenetic study. J. Bacteriol. 173, 697-703 (1991).
  74. Yoon, S.-H. et al. Introducing EzBioCloud: a taxonomically united database of 16 S rRNA gene sequences and whole-genome assemblies. Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 67, 1613 (2017).
  75. Lim, H., Lee, E. H., Yoon, Y., Chua, B. & Son, A. Portable lysis apparatus for rapid single-step DNA extraction of Bacillus subtilis. J. Appl. Microbiol. 120, 379-387 (2016).
  76. Berlin, K. et al. Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing. Nat. Biotechnol. 33, 623-630 (2015).
  77. Schäfer, A. et al. Small mobilizable multi-purpose cloning vectors derived from the Escherichia coli plasmids pK18 and pK19: selection of defined deletions in the chromosome of Corynebacterium glutamicum. Gene 145, 69-73 (1994).
  78. Figurski, D. H. & Helinski, D. R. Replication of an origin-containing derivative of plasmid RK2 dependent on a plasmid function provided in trans. Proc. Natl Acad. Sci. USA 76, 1648-1652 (1979).
  79. Sampedro, I., Parales, R. E., Krell, T. & Hill, J. E. Pseudomonas chemotaxis. FEMS Microbiol. Rev. 39, 17-46 (2015).
  80. Oksanen, J. et al. The vegan package. Community Ecol. Package 10, 719 (2007).
  81. Chen, C. et al. TBtools: an integrative toolkit developed for interactive analyses of big biological data. Mol. Plant 13, 1194-1202 (2020).

Acknowledgements

Y.Z. was supported by grants from the National Natural Science Foundation of China (32101289) and the Shandong Provincial Natural Science Foundation (ZR2021QD026). C.-S.Z. and Z.X. were supported by a grant from the National Natural Science Foundation of China (U1806206), C.M.
was supported by a grant from the National Natural Science Foundation of China (32171948). C.-S.Z. was additionally supported by a grant from the Agricultural Science and Technology Innovation Program of China (ASTIP-TRIC-ZDO4).

Author contributions

C.-S.Z. designed the experiments, analyzed the data, and wrote the manuscript. Y.Z. designed the experiments, analyzed the sequence data, wrote the manuscript, and prepared most figures and tables. X.C. performed the bioinformatic analyses and visualized the data. Y.Zhou conducted wild soybean salt stress, growth promoting experiment and qPCR. S.M. analyzed metabolomic data and discussed the results. Y.W. performed pot experiments and visualized the data. Z.L. and H.Z. conducted cheW mutants and pot experiments. Y.Y. performed chemotaxis assays and pot experiments. D.Z., C.M. and Z.X. discussed the results and provided interpretation of results. X.S. isolated Pseudomonas strains. K.X. and Y.L. provided critical suggestions. All authors edited and approved the manuscript.

Competing interests

The authors declare no competing interests.

Additional information

Supplementary information The online version contains
supplementary material available at
https://doi.org/10.1038/s41467-024-47773-9.
Correspondence and requests for materials should be addressed to Cheng-Sheng Zhang.
Peer review information Nature Communications thanks Klaus Schläppi, and the other, anonymous, reviewer(s) for their contribution to the peer review of this work. A peer review file is available.
Reprints and permissions information is available at http://www.nature.com/reprints
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/ licenses/by/4.0/.
(c) The Author(s) 2024

  1. ¹Marine Agriculture Research Center, Tobacco Research Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Qingdao 266101, China. Institute of Marine Science and Technology, Shandong University, Qingdao 266200, China. National Engineering Laboratory for Efficient Utilization of Soil and Fertilizer Resources, College of Resources and Environment of Shandong Agricultural University, Taian 271018, China. These authors contributed equally: Yanfen Zheng, Xuwen Cao. e-mail: zhangchengsheng@caas.cn