nsu_icbfm_easokolova_202406.pdf

• Соколова Екатерина Алексеевна, к.б.н., н.с. ИХБФМ СО РАН, н.с. ЛабМГ ФЕН НГУ
• Воронина Елена Николаевна, к.б.н., с.н.с. зав. гр. ИХБФМ СО РАН. В НГУ руководила проектом, выполняемым ФЕН ЛабМГ. В СУНЦ НГУ доцент кафедры естественных наук.
• Сотрудники ФЕН ЛабМГ: Бардашёва А.В., Емельянова Л.А., Жираковская Е.В., Каверина Г.Б., Каньшина А.В., Козлова Ю.Н., Кох Н.В., Матвеев А.Л., Мишукова О.В., Морозова В.В., Пашкова З.А., Смирнова Н.В., Тикунов А.Ю., Тикунова Н.В., Троменшлегер И.Н., Ушакова Т.А., Мирошник М.И., Хлистун И.В., Хлусевич Е.Б., Ждид Г.

Исследование микроорганизмов в рамках проекта велось в трех направлениях:

1. исследование метагеномов (суммарного генома всех бактерий в образце) почв из разных мест, с целью анализа представленности и обогащенности генами разных метаболических путей, вовлечённых в механизмы стимулирования роста бактерий;
2. исследование генома индивидуальных бактерий, показавших лучшие характеристики в лабораторных тестах, с целью поиска генов, обуславливающих эти качества;
3. исследование состава микробиома (представленности бактерий разных родов, по возможности видов) образцов почвы после полевого эксперимента. Полевой эксперимент включал в себя посадку трех культур (пшеница, гречиха, кукуруза), семена которых были обработаны консорциумами (смесями) микроорганизмов, предварительно показавших в лабораторных тестах высокие показатели стимулирования роста растений.

Все три этапа включают в себя секвенирование нового поколения (NGS) на платформе Illumina.

Направления 1 и 2 включают в себя следующие биоинформатические анализы:

1. Сборка генома de novo (*для метагеномов может быть выполнена только на базе кластера ввиду высоких требований к ОЗУ, не менее 500 ГБ). Выполняется программой SPAdes. С последующей оценкой качества программой MetaQuast.
2. Поиск открытых рамок считывания. Выполняется программой MetaGeneMark.
3. Предсказание генов путём анализа белковых последовательностей, предположительно получаемых с предсказанных открытых рамок считывания. Анализ заключается в сравнении последовательностей с базами данных. Выполняется программой InterProScan. В виду множества сравнений программа очень требовательна к ресурсам, а также к месту развертывания баз данных при локальном использовании. Использование кластера значительно облегчает процесс.

Направление 3 включает в себя бионформатический анализ 16S рРНК микроорганизмов - определение всех микроорганизмов почве до рода или вида с последующим статистических анализом представленности разных бактерий между образцами. Анализ выполнялся пакетом программ QIIME.

• Договор НИОКТР «Поиск микроорганизмов-продуцентов протеаз и микроорганизмов, улучшающих плодородие почв» (Шифр: 304ЕП-С1085, срок выполнения работ с 28.10.2021 по 20.12.2023) в рамках выполнения «Всероссийский атлас почвенных микроорганизмов, как основа для поиска новых противомикробных продуцентов и ферментов с уникальными свойствами» (2021-2023 гг.), рук. Н.А. Кузнецов, Соглашение с Минобрнауки России № 075-15-2021-1085

• Voronina EN, Sokolova EA, Mishukova OV, Hlistun IV, Tromenschleger IN, Miroshnik M, Savenkov OA, Buyanova MD, Ivanov IV, Smirnova NV. Properties of potential plant growth-promoting bacterias and their effect on wheat growth promotion (Triticum aestivum) and soil characteristics. // Microbiol. Res. 2024, 15(1), 20-32; DOI: 10.3390/microbiolres15010002
• Sokolova EA, Mishukova OV, Hlistun IV, Tromenschleger IN, Tikunov AY, Manakhov AD, Savenkov OA, Buyanova MD, Ivanov IV, Smirnova NV, Voronina EN. The effectiveness of co-inoculation by consortia of microorganisms depends on the type of plant and the soil microbiome. // Plants 2024, 13(1), 116; DOI: 10.3390/plants13010116