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Journal of Tropical Oceanography >

2023 , Vol. 42 >Issue 6: 89 - 100

DOI: https://doi.org/10.11978/2023036

Marine Biology

Adaptive mechanisms of iron limitation on the marine Synechococcus based on comparative genomics

  • MU Rong ,
  • ZHU Zhu ,
  • ZHANG Ruifeng
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  • School of Oceanography, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030, China
ZHU Zhu. email:

Copy editor: LIN Qiang

Received date: 2023-03-23

  Revised date: 2023-04-28

  Online published: 2023-05-08

Supported by

National Natural Science Foundation of China(41890801)

International Cooperation in Science and Technology Innovation between Governments(2022YFE0136500)

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Abstract

Low solubility and limited source of iron in seawater are the main growth limiting factors for phytoplankton in 40%of the global ocean. Marine Synechococcus is a picocyanobacteria with global distribution and is one of the most important contributors to marine prime productivity. Affected by the source and concentration of iron in coastal and oceanic environments, marine Synechococcus has different adaptive mechanisms to iron limitation. In this study, we performed a comparative genomic analysis of 29 whole genome sequenced marine Synechococcus. The results showed that marine Synechococcus had high genetic diversity and belonged to four genera of Cyanobiaceae under the GTDB (Genome Taxonomy Database) taxonomy, and these four genera corresponded well to the subtype under NCBI (National Center for Biotechnology Information) taxonomy. The results of functional annotation showed that the number and types of unique genes differed between coastal and oceanic Synechococcus, and unique gene of coastal strains are more involved in inorganic ion transport and metabolism. Further analysis of iron limitation-related genes in marine Synechococcus revealed that the coastal strain had stronger abilities of iron uptake, homeostasis regulation and storage than the oceanic strains, and had a better ability to sense and respond to environmental changes. In this study, we reviewed the evolutionary relationships and taxonomic positions of marine Synechococcus using comparative genomics, and identified the differences in the genome and adaptive mechanisms of coastal and oceanic strains in response to iron limitation, to provide a basis for better understanding of the environmental adaptation of marine Synechococcus.

Key words： Comparative genomics; marine Synechococcus; iron limitation; adaptive mechanisms

Cite this article

MU Rong , ZHU Zhu , ZHANG Ruifeng . Adaptive mechanisms of iron limitation on the marine Synechococcus based on comparative genomics[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2023 , 42(6) : 89 -100 . DOI: 10.11978/2023036

铁是浮游植物生长和维持正常生理功能必需的微量营养元素之一(Samperio-Ramos et al., 2018), 在浮游植物的生长繁殖、光合色素合成、元素代谢、活性氧代谢以及氨基酸、脂肪酸合成等方面都具有重要作用(Jiang et al, 2020)。然而, 由于外界铁源供应有限, 且在含氧海水中的溶解度较低, 造成大部分海洋表层铁浓度低于纳摩尔水平(Morel et al, 2008), 使铁的生物可用性下降(Liu et al, 2002)。因此, 铁作为浮游植物生长的主要限制因子之一(Moore et al, 2001), 对海洋生态系统的群落组成及初级生产力产生了深远影响(Tagliabue et al, 2017)。
聚球藻(Synechococcus)作为海洋蓝藻中重要的代表类群之一, 在河口、海岸及开阔大洋中广泛分布, 贡献了约17%的海洋初级生产力(Flombaum et al, 2013)。作为最古老的光合生物, 聚球藻对铁的需求高于其他浮游植物和非光合细菌(Raven et al, 1999), 因此也更容易受到铁限制的影响。聚球藻在进化过程中形成了一系列铁限制适应机制, 具体表现在对铁的吸收、稳态调控和储存三个方面。
海洋聚球藻对铁的吸收主要有两个过程, 先是由铁载体(siderophores)和孔蛋白(porin)介导铁从海水中跨外膜进入细胞周质, 随后由金属离子转运蛋白介导铁从细胞周质跨质膜进入细胞质。铁载体是微生物或细菌在低铁环境中产生的一种低分子量、高亲和力的三价铁配体, 目前已有研究证明在聚球藻WH8101、WH7805和PCC7002中都能够产生铁载体(Scanlan, 2003; Lis et al, 2015)。孔蛋白作为一种亲水性的非特异性扩散通道, 能够帮助细胞有效地吸收外界营养物质(Kowata et al, 2017; Vergalli et al, 2020)。其中, 孔蛋白Slr1908能够选择性地介导溶解态无机铁跨膜运输至细胞周质(Qiu et al, 2022), 在铁吸收方面起到重要作用。生物信息学分析结果也表明, Slr1908编码基因广泛存在于包括聚球藻在内的蓝藻中(Qiu et al, 2021)。海水中的铁通过铁载体转运系统或孔蛋白进入细胞周质后, 可采取至少一种通路吸收Fe(Ⅲ)或Fe(Ⅱ)进入细胞质。三价铁离子ABC转运蛋白(ferric iron ABC transporter, FutABC)是一种存在于海洋蓝藻中的特异性金属转运蛋白, 通常用于内化铁载体(Hopkinson et al, 2009)。Fe(Ⅲ)-铁载体复合物进入细胞周质中会与周质铁结合蛋白(periplasmic iron-binding protein, PBP)结合, 然后通过FutABC转运蛋白转运穿过细胞质膜(Katoh et al., 2001)。在细胞周质中, Fe(Ⅲ)还可通过还原机制转化为Fe(Ⅱ)(Miethke et al, 2007), 降低Fe(Ⅲ)在细胞周质中的浓度以维持Fe(Ⅲ)在环境和细胞周质中的浓度梯度, 驱动Fe(Ⅲ)通过外膜进行被动扩散, 在一定程度上降低对铁载体转运系统的依赖(Qiu et al, 2022)。大多数原核生物都具有至少一种获取Fe(Ⅱ)的途径, 并且二价金属转运蛋白NRAMP(natural resistance associated macrophage protein)、FTR1(FTR1 family iron permease)、ZIP(ZRT/IRT-like Protein)比Fe(Ⅱ)的特异性转运蛋白FeoAB(ferrous iron transport protein AB)更为常见(Hopkinson et al, 2012)。
铁是藻细胞内必不可少的一种痕量金属元素, 过量的铁离子会催化细胞内活性氧的产生, 造成细胞毒性。因此, 感知藻细胞内的自由铁离子浓度, 调节细胞内铁的获取、储存和消耗, 对于维持细胞的正常生长和防止氧化损伤至关重要(Andrews et al, 2003)。铁吸收调节因子(ferric uptake regulator, Fur)是一种广泛存在于原核生物中的DNA结合蛋白, 能够在转录水平上参与调节包括铁离子在内的多种金属离子的摄取和稳态(Ludwig et al, 2015)。此外, 研究发现FecR(ferric citrate regulator)和CRP(cyclic AMP receptor protein)也可能参与到聚球藻的铁调节过程中(Scanlan et al, 2009; Wittmers et al, 2022)。
基于铁在细胞中的广泛作用, 海洋光合生物进化出相应的铁储存机制, 以适应海洋环境中的低铁供应。铁蛋白样蛋白(ferritin-like proteins)催化Fe(Ⅱ)氧化为Fe(Ⅲ), 并在富铁条件下以铁氧产物的形式储存铁, 供细胞缺铁时使用 (Rivers et al, 2009; Ekman et al, 2014)。铁蛋白样蛋白主要由铁蛋白(ferritins, Ftn)、细菌铁蛋白(bacterioferritins, Bfr)以及DNA结合蛋白(DNA-binding proteins from starved cells, Dps)组成(Ekman et al., 2014), 虽然三种铁蛋白在序列上存在差异, 但在结构和功能上具有一定的相似性(Castruita et al, 2007)。大多数蓝藻细胞中都含有Dps, Bfr存在于除原绿球藻和聚球藻以外的蓝藻中, 而Ftn很可能是一种补偿的铁储存机制, 通常只存在于聚球藻和原绿球藻中(Ekman et al, 2014)。
作为一种具有全球分布的超微型蓝藻, 聚球藻生境中铁的来源和浓度存在差异: 在沿岸和大陆架区域, 海水中的铁来源丰富, 有季节性的高铁输入; 而开阔大洋中的铁源供应主要来源于大气沉降, 浓度远低于沿岸海域(Sunda et al, 1995)。并且, 受到微生物过程的影响, 使得研究铁对近岸环境的影响比稳定的大洋环境要更为复杂(Wells, 1999)。因此, 近岸和大洋聚球藻对环境中铁的适应机制也存在差异。比较基因组学研究表明, 近岸株在铁转运、储存和利用方面的能力强于大洋株(Palenik et al, 2006)。如近岸株PCC7002产生的一种两亲性铁载体, 使其铁吸收速率是不产生铁载体聚球藻的3倍(Lis et al, 2015), 而在大洋株WH8102和WH7803基因组中既未检测到铁载体合成基因, 也未检测到用于铁载体摄取的TBDT (TonB-dependent transporters, TBDTs)系统合成基因(Webb et al, 2001; Morrissey et al, 2012)。同时, 在近岸株WH8020细胞内存在的两种Fur家族蛋白可分别在铁限制和铁胁迫时起调节作用, 与近岸株相比具有多层级铁调节能力(Mackey et al, 2015)。近岸株CC9311中拥有比大洋株更多的铁蛋白基因拷贝数(Palenik et al, 2006), 进一步表明了近岸株在铁储存和利用方面的能力。以上研究为认识海洋聚球藻的环境适应性奠定了基础, 但这些研究多聚焦于几种代表性的藻株, 缺乏更为全面的海洋聚球藻基因组研究。
随着高通量测序技术的发展, 海洋聚球藻基因组信息不断完善, 聚球藻响应铁限制的相关生理与分子机制也不断被揭示, 为研究聚球藻的遗传多样性和生理响应奠定了基础。然而, 基于海洋聚球藻基因组水平, 对铁限制的适应性研究较少。因此, 本研究对29株筛选得到的高质量海洋聚球藻进行了比较基因组学分析, 扩展了来自近岸和大洋中聚球藻的研究数量, 尝试从基因水平上揭示二者对铁限制适应机制的差异, 有助于深入理解痕量金属元素铁对海洋生态系统的影响, 为进一步探究不同藻种的进化关系和环境适应性提供依据。

1 材料与方法

1.1 聚球藻基因组筛选

目前, 在NCBI GenBank数据库中, 共有47株聚球藻完成了全基因组测序。我们从中检索了29株具有代表性的海洋聚球藻的基因组基本信息, 下载基因组序列, 利用CheckM 1.1.6(Parks et al, 2015)对基因组的完整度(completeness)和污染度(contamination)进行了评估。根据JGI网站中海洋聚球藻的生态系统类型(如近岸、大洋)和具体的分离地信息, 手动确定海洋聚球藻的近岸和大洋种类。

1.2 比较基因组学分析

通过IPGA 1.09平台, 调用Prokka软件进行基因组预测, 然后用Roary软件对所选的海洋聚球藻基因组进行泛基因组分析(Page et al, 2015)。
采用BPGA软件对选定的29株海洋聚球藻基因组进行功能注释。使用BPGA默认的USEARCH聚类分析算法, 识别基因组中基因家族的同源基因, 然后以50%为序列一致性的临界值对其进行聚类分析。按照同源蛋白簇(clusters of orthologous group, COGs)功能数据库对上述所得结果进行功能分类, 利用Prism 9绘制29株海洋聚球藻的COG功能分布图。

1.3 系统发育分析

应用GTDB-Tk对选取的海洋聚球藻基因组进行分类鉴定(Chaumeil et al., 2020)。基于单拷贝基因串联进化树重建29株海洋聚球藻进化关系。首先通过GToTree筛选单拷贝基因, 进行多序列比对后首尾串联(Lee, 2019), 所选择的HMM目标基因集为GToTree提供的251个Cyanobacteria单拷贝基因数据集。随后使用IQ-TREE2构建系统发生树(Nguyen et al, 2015), 使用ModelFinder选择最佳建树模型为 LG+F+R5(Kalyaanamoorthy et al, 2017), 使用 -B 1000和 -alrt 1000参数对于分支节点的支持率进行检验, 以集胞藻PCC6803为外群。建树结果用iTOL展示。

1.4 铁限制相关功能基因的鉴定

对于关注的铁限制响应机制, 本研究选择了10种铁吸收基因、3种铁稳态基因和3种铁储存基因进行分析(表1)。通过NCBI下载选定的29株海洋聚球藻蛋白序列, 与选定的基因进行BLAST比对(E-value<1e-5)。利用Prism 9绘制海洋聚球藻铁元素相关基因的分布。
表1 本研究中铁限制相关功能基因

Tab. 1 Functional genes related to iron limitation

基因分类 基因 基因描述 KEGG 编号
铁吸收 铁载体相关基因 TonB sidero TonB dependent receptor K02014
孔蛋白基因 Porin Outer membrane protein insertion porin family K07277
Fe3+转运基因 idiA/FutA Iron deficiency induced protein A / iron(Ⅲ) transport system substrate-binding protein K02012
idiB/FutB ABC-type Fe3+ transport system permease component / iron(Ⅲ) transport system permease protein K02011
idiC/FutC ATP binding component / iron(Ⅲ) transport system ATP-binding protein K02010
二价金属转运基因 NRAMP Natural resistance associated macrophage protein, Nramp K03322
FTR1 FTR1 family iron permease K07243
ZIP ZRT / IRT-like Protein K14709
Fe2+转运基因 FeoA Ferrous iron transport protein A K04758
FeoB Ferrous iron transport protein B K04759
铁稳态 — Fur Ferric uptake regulator K03711
FecR Periplasmic ferric-dicitrate binding protein FerR K07165
CRP Cyclic AMP receptor protein K10914
铁储存 铁储存蛋白 Dps DNA-binding stress protein K04047
Bfr Bacterioferritin K03594
Ftn Ferritins K02217

1.5 数据分析

实验所得数据通过Excel、SPSS软件进行统计分析, 并利用Prism9进行绘制。实验结果通过单因素方差分析方法(One-way ANOVA)进行差异显著性分析。

2 结果和讨论

2.1 海洋聚球藻基因组信息

选择29株具有代表性的海洋聚球藻用于后续分析, 包括14株近岸株和15株远洋株。对所选海洋聚球藻的基因组分析结果显示, 除WH5701菌株外, 其余28株聚球藻基因组污染度均小于1%, 完整度均大于99%, 表明以上所选的海洋聚球藻株具有较高质量的基因组, 能够准确反映聚球藻的基因组信息。

2.2 海洋聚球藻系统发育基因组学与地理分布特征

厘清海洋聚球藻间的进化关系是研究海洋聚球藻环境适应性的基础。蓝藻的系统发育分析多采用16S rRNA 基因或 16S rDNA 和 23S rDNA 间基因转录间隔序列作为分子标记(Rocap et al, 2002; Fuller et al, 2003; 郑强 等, 2023), 或是使用藻红蛋白编码基因和细胞色素B6等功能基因辅助分类(Xia et al, 2018; Doré et al, 2020; 郑强 等, 2023); 除上述基于单个基因的系统发育分析方法, 基于多个单拷贝基因串联建立进化树的系统发育基因组学正在不断发展, 该方法较单个功能基因建立的系统进化树能够更全面的覆盖海洋聚球藻的基因组信息, 更好地解析基因组水平上的进化关系(郑强 等, 202)。因此, 本研究基于251个单拷贝基因串联并构建系统发生树(图1), 以探讨海洋聚球藻的进化关系。分析结果显示, 进化树中大多数节点支持率都在100%, 表明拓扑结构的一致性非常高, 具有很强的可靠性。此外, 5.1A和5.1B两个亚群的进化支形成一对姐妹群; 5.2和5.3亚群位于更靠近根部的位置, 与Xia等(2020)的研究结果一致。
图1 基于单拷贝核心基因的海洋聚球藻系统发育关系

该最大似然树通过1000次重复计算自举值, 分支节点处显示超过70%的自举值

Fig. 1 The phylogenetic tree based on the single copy gene of marine Synechococcus

在单拷贝基因串联建树方法基础上, 基于相对演化散度标准化和分级建立了微生物的GTDB分类系统(Parks et al, 2022)。传统的NCBI分类法基于16S rRNA基因构建, 存在分辨率低、引物错配导致多样性缺失等局限性, 而GTDB分类法基于单拷贝基因串联构建的系统进化关系具有更高的分辨率, 更能代表微生物的多样性(Parks et al, 2018)。聚球藻在NCBI分类法中为属水平的分类单元, 而基于GTDB分类法(Release 95), 海洋聚球藻主要隶属于Cyanobacteria门、Cyanobacteriia纲、PCC-6307目下的Cyanobiaceae科的4个属, 并且这4个属与原有的亚群分类体系具有很好的对应关系(图2): 5.1A亚群对应Synechococcus_E属, 5.1B亚群的聚球藻对应Synechococcus_C属, 5.2 亚群聚球藻对应WH5701属, 5.3亚群聚球藻对应RCC307属。但聚球藻PCC7002比较特殊, 属于Cyanobacteriales目, 而非其他海洋聚球藻所在的PCC-6307目(图3), 与其他海洋聚球藻具有相对较远的亲缘关系。Salazar 等基于GTDB分类法, 发现NCBI分类法下的聚球藻属是一个目水平的多系群, 共有5个目组成, 其中多数聚球藻都处于同一个Synechococcales目(即PCC-6307目), 而包括PCC7002所在的目以及其他3个目可能不应该再被认为属于聚球藻(Salazar et al, 2020)。但目前GTDB系统还未被广泛应用(郑强 等, 2023), 未来还需要对聚球藻的系统进化关系进行更加深入的研究和更为精确的分类。
图2 海洋聚球藻GTDB分类法与NCBI分类法的对应关系

用GTDB-Tk对来自3个亚群的29株海洋聚球藻基因组进行物种注释, 确定其在GTDB分类法(Release 07-RS207)中所属的目(order)、科(family)和属(genus)的分类地位, 通过桑基图来表示海洋聚球藻GTDB分类法和NCBI分类法中亚群之间的对应关系

Fig. 2 Relationship between the GTDB taxonomy and the NCBI taxonomy of marine Synechococcus

图3 海洋聚球藻泛基因组和核心基因组的关系

Fig. 3 The relationship between the pan-genome and the core-genome of marine Synechococcus

Chen等(2021)通过对陆地、淡水和海洋中蓝藻的系统进化关系分析后发现, 生活在相同栖息地的蓝藻在进化关系上更为保守, 其中海洋聚球藻形成了一支区别于陆地和淡水的进化支。然而在我们的研究中, 海洋聚球藻并没有形成单独一支近岸或大洋的进化支, 而是大洋株和近岸株在进化树中交错分布: 5.1A和5.1B亚群均兼具大洋株和近岸株(图1); 5.2和5.3亚群为近岸株, 但目前可用的基因组数量较少。因此, 近岸和大洋的区别在一定程度上不能很好地反映海洋聚球藻基因组之间的差异, 在比较近岸株和大洋株在适应铁限制机制的差异时, 还需要考虑到这些海洋聚球藻生存的特定环境类型(Rivers et al, 2009)以及它们的进化关系。

2.3 海洋聚球藻比较基因组学分析

通过对海洋聚球藻基因组信息分析可知, 29株海洋聚球藻的GC含量范围为49.2%~65.4%, 最小的基因组为WH8109, 约2.1Mb, 最大的基因组为PCC7002, 约3.4Mb, 平均值为2.6±0.3Mb(表2)。虽然Mackey等人的研究表明大洋聚球藻可以通过更紧凑的基因组, 最大限度地减少DNA复制的代谢成本, 以适应生境的变化(Mackey et al, 2015)。但是从整体来看, 在统计学上近岸株与大洋株的基因组大小并没有显著性差异, 因此, 精简基因组大小可能并非大洋聚球藻普遍的适应策略。
表2 本研究中29株海洋聚球藻的基因组信息

Tab. 2 Genome features of the 29 analyzed marine Synechococcus strains

分离地点 藻株 基因组编号 类型 基因组大小/bp GC含量/% 完整度/% 污染度/%
大西洋马尾藻海 WH8102 GCA_000195975.1 大洋 2434428 59.4 99.46 0
WH7803 GCA_000063505.1 大洋 2366980 60.2 99.18 0
WH8103 GCA_001182765.1 大洋 2429688 59.5 99.73 0.27
UW69 GCA_900474185.1 大洋 2372121 58.7 100 0
UW140 GCA_900474295.1 大洋 2704142 57.8 99.73 0
UW105 GCA_900473935.1 大洋 2659417 57.5 99.46 0
UW106 GCA_900474015.1 大洋 2479535 58 99.73 0.27
WH8109 GCA_000161795.2 大洋 2111515 60.1 99.46 0
赤道太平洋 UW179A GCA_900473965.1 大洋 3057835 54.5 100 0.41
MITS9508 GCA_001632165.1 大洋 2502434 56.1 100 0.27
MITS9509 GCA_001631935.1 大洋 3087928 55.4 99.18 0.82
MITS9504 GCA_001632105.1 大洋 3087293 55.4 99.73 1.09
东太平洋加利福尼亚海流 CC9605 GCA_000012625.1 近岸 2510659 59.2 99.73 0
CC9311 GCA_000014585.1 近岸 2606748 52.5 99.73 0
CC9902 GCA_000012505.1 近岸 2234828 54.2 99.46 0
中国东海 KORDI-52 GCA_000737595.1 近岸 2572069 59.1 100 0
KORDI-49 GCA_000737575.1 近岸 2585813 61.4 99.37 0
地中海 RCC307 GCA_000063525.1 近岸 2224914 60.8 99.64 0
BL107 GCA_000153805.1 近岸 2285034 54.2 99.46 0
红海亚喀巴湾 RS9916 GCA_000153825.1 近岸 2664873 59.8 99.73 0
RS9917 GCA_000153065.1 近岸 2584918 64.5 99.46 0
波多黎马格耶斯岛 PCC7002 GCA_000019485 近岸 3409935 49.2 100 0
西太平洋 KORDI-100 GCA_000737535.1 大洋 2789000 57.5 99.46 0
新英格兰大陆架 WH8020 GCA_001040845.1 近岸 2661166 53.1 99.73 0.27
伍兹霍尔沿海海水 WH8101 GCA_004209775.1 近岸 2630292 63.3 100 0.82
北大西洋潮间带 WH8016 GCA_000230675.2 近岸 2694843 54.1 99.18 0
北大西洋 WH7805 GCA_000153285.1 大洋 2627046 57.6 99.73 0
北大西洋长岛海峡 WH5701 GCA_000153045 近岸 3280236 65.4 99.18 7.84
东太平洋 CC9616 GCA_000515235.1 大洋 2645910 56.6 99.46 0.27
泛基因组是一个物种内所有基因组信息的总和, 与单一基因组相比更能反映物种的遗传多样性; 而核心基因组是指同一物种内所有菌株均存在的基因, 一般与物种的生物学功能和主要表型特征相关, 能够反映物种的稳定性(Medini et al, 2005)。由图3可以看出, 随着基因组数量的增加, 泛基因组也随之增加, 且没有出现峰值, 而核心基因组的数量逐渐减小并趋于稳定。这表明海洋聚球藻的泛基因组具有很高的开放性和遗传多样性, 很可能为适应复杂的海洋环境而获得新的基因。
采用COG数据库对选定的29株海洋聚球藻的核心基因、附属基因和特有基因进行功能注释。研究结果显示海洋聚球藻中核心基因、附属基因和特有基因的占比分别为2.8%、38.5%和58.6%。COG数据库能够对海洋聚球藻中99.1%的核心基因、46.7%的特有基因和40.8%的附属基因进行功能注释。
由图4a可以看出, 核心基因中翻译、核糖体结构和生物合成(J)、核苷酸转运和代谢(F)、能量生成和转化(C)、氨基酸转运和代谢(E)、辅酶转运和代谢(H)以及脂肪转运和代谢(I)的基因数量较多, 占整个核心基因组的58.7%, 说明涉及生命活动相关的物质转运的基因在海洋聚球藻中相对保守。在特有基因组中, 胞外结构(W)、细胞运动(N)、染色质结构和动力学(B)、信号转导机制(T)、胞内转运、分泌和小泡运输(U)以及无机离子转运和代谢(P)的基因数量较多。此前研究表明, 聚球藻的核心基因主要涉及光合作用、DNA代谢、细胞分裂和昼夜周期等基本生理过程, 而非核心基因更多地与栖息地适应和养分吸收相关(Dufresne et al, 2008; Coutinho et al, 2016), 这与本研究中海洋聚球藻中基因的COG功能分布情况相似: 29株海洋聚球藻的核心基因主要涉及复制、翻译和与生命活动相关的物质的转运、代谢, 而特有基因主要涉及细胞的结构、运动以及无机离子的代谢与转运, 可以帮助海洋聚球藻实现对营养物质的吸收, 更好地适应生存环境。
图4 29株海洋聚球藻COG功能分布情况

a. COG功能在29株海洋聚球藻的核心基因、附属基因和特有基因中的分布; b. COG功能在近岸和大洋聚球藻特有基因中的差异

Fig. 4 COG functional distribution of 29 marine Synechococcus

为了进一步探究海洋聚球藻中COG功能分布的情况, 我们比较了近岸与大洋聚球藻中COG功能的数量(图5)与特有基因中COG功能的差异(图4b)。由图5可知, 近岸株中COG功能总数量、信息储存和处理(information storage and processing)和表征不佳(poorly characterized)类别的占比均大于大洋株。图4b比较了近岸和大洋聚球藻中特有基因COG功能的差异, 可以看出近岸株中所有COG功能数量均大于大洋株, 特别是在转录(K)、染色质结构和动力学(B)、信号转导机制(T)、能量生成和转化(C)、核苷酸转运和代谢(F)、无机离子转运和代谢(P)以及未知功能的基因(S)等方面。近岸株中存在大量功能未知的基因, 可能是由于COG数据库中没有新的同源基因或只有几个初级氨基酸序列的假基因, 假基因在原核生物中很常见, 主要是由于进化过程中失败的基因水平转移事件引起的(Karcagi et al, 2016; 彭铭烨 等, 2023)。总体来说, 近岸株可以通过更多数量和种类的功能基因适应生活环境的变化, 更好地实现对营养物质的吸收。
图5 近岸和大洋株海洋聚球藻COG功能分布情况

饼图大小表示近岸和大洋株中COG功能的总数量, 数字表示不同类型COG功能的数量

Fig. 5 COG functional distribution in coastal and oceanic marine Synechococcus

2.4 海洋聚球藻铁限制相关功能基因的分析

受到生境中温度、营养状态、盐度、痕量金属浓度等环境因子变化的影响, 海洋聚球藻的生存和适应性存在差异(Chen et al, 2021)。如前所述, 近岸聚球藻在无机离子的转运代谢方面的功能强于大洋株, 因此, 为了进一步研究痕量金属铁与海洋聚球藻生存环境之间的关系, 我们比对了各藻株的基因组和铁限制相关的功能基因, 并将结果可视化, 如图6所示。
图6 海洋聚球藻铁元素相关基因的分布

利用BLAST对选定的海洋聚球藻基因组中铁相关基因的蛋白序列进行鉴定。对基因功能进行归类: 铁吸收(蓝色), 铁调节(绿色), 铁储存(黄色); 数字表示基因的拷贝数

Fig. 6 The distribution of Fe-related genes among marine Synechococcus genome

在29株海洋聚球藻中, 仅在近岸株PCC7002和RCC307中检测到了TonB蛋白, 在大洋株中均未检测到TonB蛋白编码基因的存在。但也有研究发现大洋株WH7803能够利用环境中其他微生物产生的铁载体促进自身的铁吸收, 表现出对培养基中铁可用性变化的适应性反应(Chadd et al, 1996), 因此, 不排除其他未发现TonB蛋白的聚球藻也可能通过相似的机制利用环境中的铁载体。实验结果还显示, 在已调查的29株海洋聚球藻中都存在孔蛋白编码基因, 并且除RCC307外均含有能够选择性地介导溶解态无机铁跨膜运输的孔蛋白Slr1908, 与Qiu等(2021)的研究结果相一致, 这表明由孔蛋白介导的铁吸收方式在海洋聚球藻中普遍存在。
三价铁离子ABC转运蛋白的编码基因在29株聚球藻中均有分布, 表明海洋聚球藻对Fe(Ⅲ)的吸收和利用具有广泛性。但有研究表明, 在近岸聚球藻细胞内idiA/FutA的蛋白表达量较低(Rivers et al, 2009), 而在大洋株WH8102细胞中FutA的蛋白表达量显著高于近岸株(Teoh et al, 2020), 这表明虽然近岸聚球藻具有更广泛的基因以应对铁限制, 但大洋株可能通过高表达FutA蛋白以获取环境中的无机铁, 来应对环境中较低的铁浓度(Teoh et al, 2020)。此前研究表明FeoB编码基因存在于很多近岸株中, 而没有在大洋株中发现(Marchetti et al, 2016), 可能与近岸环境中河流输入的高浓度Fe(Ⅲ)在光还原作用下生成的Fe(Ⅱ)有关, 使得近岸株在长期进化过程形成了独特的Fe(Ⅱ)转运蛋白(Palenik et al, 2006)。然而在本研究中, 除部分近岸株外, 生活在HNLC(high-nutrient, low-chlorophyll)海域的大洋株CRD1基因组中也均检测到了FeoAB编码基因的存在, 但在该生态型中缺乏大多数海洋聚球藻都存在的二价金属转运蛋白NRAMP。综合对比后发现, 5.1B亚群中的海洋聚球藻中含有的二价金属转运蛋白种类更多, 因此对Fe(Ⅱ)的利用可能是5.1B亚群在进化过程中形成的一种特有的铁吸收机制。
Fur家族包括FurA、Zur和PerR三种调节因子(Ahlgren et al, 2020), 其中FurA是一种直接参与调控铁反应和细胞稳态的调节因子(Cheng et al, 2020), 可通过调节铁应激诱导蛋白(iron stress-induced protein)isiA和isiB编码基因的转录以响应环境中可用性铁浓度的降低(López-Gomollón et al, 2007)。本研究结果发现, 所有海洋聚球藻都含有Fur编码基因序列。因此, Fur家族在调节海洋聚球藻细胞内铁稳态的过程中起到了重要作用。FecR在海洋聚球藻中则不具有普遍性, 仅在近岸株KORDI-52、CC9605、WH8020、CC9311和 PCC7002以及生态型CRD1中发现, 因此, FecR的存在很可能是对持续性低铁或可变铁浓度做出的适应性表现。另一种调节蛋白CRP在本研究中的海洋聚球藻中均有发现, 但该蛋白的具体功能还有待进一步验证。
铁蛋白样蛋白是蓝藻细胞中用于储存、释放和转移铁的一类功能蛋白, 在维持细胞稳态和保护细胞等方面起到了重要作用(Gao, 2020)。如图6所示, Dps和Ftn在海洋聚球藻中较为普遍, 且生态型CRD1和近岸株CC9311细胞中拥有更多的Ftn编码基因拷贝数量, 该结果与Ekman等(2014)和Palenik等(2006)的研究结果一致。这可能是由于Dps具有铁储存和保护DNA免受氧化损伤的双重作用, Ftn则与海洋聚球藻生境中的低铁浓度或可变铁浓度相关联, 在生态型CRD1和近岸株CC9311成功适应海洋环境的过程中起到了重要作用。本研究还发现Bfr仅在3种近岸株RCC307、WH5701和PCC7002中发现, 而这三株海洋聚球藻与属内其他菌株亲缘关系较远, 进一步表明Bfr在海洋聚球藻中并不具有普遍性, 与Ekman等(2014)的结果基本一致。
综上所述, 将近岸和大洋聚球藻对铁限制的适应机制差异总结如表3。
表3 近岸和大洋聚球藻对铁限制的适应机制差异

Tab. 3 Differences in adaptive mechanisms for iron limitation of coastal and oceanic Synechococcus

相关基因/蛋白 海洋聚球藻
近岸株 大洋株
铁吸收 铁载体 合成和利用铁载体的能力较强 合成和利用铁载体的能力较弱
孔蛋白 存在 存在
Fe(Ⅲ)转运蛋白 存在, 基因表达量相对较低 存在, 基因表达量相对较高
Fe(Ⅱ)特异性转运蛋白 普遍存在 除生态型CRD1中不存在
铁稳态 Fur家族(FurA、Zur、PerR) 存在, 具有更复杂的调节能力 存在
FecR 存在 仅在生态型CRD1中广泛分布
CRP 存在 存在
铁储存 Ftn 拷贝数较多 仅在生态型CRD1中拥有多拷贝数
Bfr 存在 不存在
Dps 存在 存在

3 结论和展望

聚球藻是海洋蓝藻的重要代表类群之一, 在全球海洋中具有广泛的地理分布(Pittera et al, 2014; Doré et al, 2022), 是海洋生态系统中主要的初级生产者之一(Flombaum et al, 2013), 在海洋生态系统中承担着重要作用。之前对海洋聚球藻铁限制的研究主要集中于几种代表株的分子机制研究, 缺乏基因组层面以及对近岸和大洋聚球藻铁限制适应机制的整体对比研究。因此, 为了研究近岸和大洋聚球藻对栖息地的环境适应机制, 我们选择了14株近岸株和15株大洋株进行了比较基因组学分析, 以探究二者的基因组情况和对铁限制适应机制的差异。
本研究基于251个单拷贝基因串联建立进化树, 重构了海洋聚球藻的进化关系。同时还根据GTDB分类法对海洋聚球藻重新进行分类, 发现此前NCBI分类法下亚群的分类地位对应GTDB分类法下属的分类地位。基于新的分类法, 此前海洋聚球藻中的代表藻株PCC7002与其他藻株的亲缘关系较远, 并且前者不再被认为属于聚球藻。
拥有全球分布的物种通常具有更开放的泛基因组, 使得它们能够不断从环境中获得遗传物质以适应环境条件的变化(彭铭烨 等, 2023)。海洋聚球藻开放的泛基因组具有很高的可塑性, 可以通过获得新的基因适应复杂的海洋环境, 形成全球分布。功能注释分析结果表明, 海洋聚球藻的核心基因主要参与复制、翻译和生命活动相关物质的转运、代谢, 而特有基因则主要涉及细胞的结构、运动以及无机离子的代谢与转运等生理过程。通过比较近岸和大洋聚球藻COG功能数量在基因组和特有基因中的差异后发现, 近岸株很可能通过更多数量和种类的功能基因适应生活环境的变化, 以实现对营养物质的吸收。
铁作为海洋聚球藻体内含量最高的痕量金属元素(Morel et al, 2003), 细胞内Fe∶C通常为15~290μmol·mol-1 (Sunda et al, 2015), 在聚球藻生理反应的各方面均发挥了重要作用(Jiang et al, 2020)。作为浮游植物生长最主要的限制因子之一, 铁元素同其他环境因子一样在近岸和大洋中也存在差异性分布, 为了探究铁限制相关功能基因与海洋聚球藻生存环境之间的关系, 我们对选定的29株海洋聚球藻进行基因比后发现: 面对环境中来源多样且含量丰富的铁源供应, 近岸株倾向于吸收Fe(Ⅱ), 并将多余的铁储存起来以供缺铁时使用, 同时还可以通过更为复杂的调节机制维持细胞内铁稳态; 相比而言, 大洋株在面对环境中来源稳定而含量较低的铁源供应时, 倾向于高表达Fe(Ⅲ)转运蛋白以应对细胞内较弱的铁储存能力。有趣的是, CRD1作为生活在铁可利用性极低海域的大洋株, 在铁吸收、利用和储存方面的能力较其他大洋聚球藻更强, 推测可能是其在长期进化过程中对极端环境的适应性结果。此外, 近岸株PCC7002也较其他海洋聚球藻拥有更好的铁吸收、利用和储存能力, 结合对海洋聚球藻进化关系的梳理结果, 这很可能与其特殊的进化地位有关。
本研究发现, 当海洋聚球藻基于生存环境被简单地分为沿岸株和大洋株时, 可以在一定程度上解释二者面对环境变化时适应机制存在的差异。然而, 不同藻株生活的海洋环境中存在复杂的化学和物理因素, 影响着海洋聚球藻在全球大洋不同海域的优势地位。此外, 由于基因组学无法反映海洋聚球藻应对铁限制时蛋白表达含量的差异, 因此, 后续的研究还需要结合转录组学和蛋白组学对海洋聚球藻的铁限制适应机制作出更为全面的解释。未来, 随着更广泛的海洋航次调查和更多的海洋聚球藻完成全基因组测序, 将帮助人们深入地理解海洋聚球藻基因组与生境间的关系, 为今后研究海洋聚球藻的环境适应性提供更多的理论依据。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
彭铭烨, 黄婷, 张晓娟, 等, 2023. 比较基因组学解析谷物醋醋醅中巴氏醋杆菌和欧洲驹形杆菌的功能差异[J]. 微生物学报, 63(2): 638-655.

PENG MINGYE, HUANG TING, ZHANG XIAOJUAN, et al, 2023. Comparative genomics reveals the functional differences between Acetobacter pasteurianus and Komagataeibacter europaeus in vinegar pei of Zhenjiang aromatic vinegar[J]. Acta Microbiologica Sinica, 63(2): 638-655 (in Chinese with English abstract).

[2]
郑强, 贺博闻, 史文卿, 等, 2023. 海洋超微型蓝细菌聚球藻的生态学研究进展[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 62(3): 301-313.

ZHENG QIANG, HE BOWEN, SHI WENQING, et al, 2023. Ecological research progress on marine picocyanobacterial Synechococcus[J]. Journal of Xiamen University (Natural Science), 62(3): 301-313 (in Chinese with English abstract).

[3]
AHLGREN N A, BELISLE B S, LEE M D, 2020. Genomic mosaicism underlies the adaptation of marine Synechococcus ecotypes to distinct oceanic iron niches[J]. Environmental Microbiology, 22(5): 1801-1815.

DOI

[4]
ANDREWS S C, ROBINSON A K, RODRÍGUEZ-QUIÑONES F, 2003. Bacterial iron homeostasis[J]. FEMS Microbiology Reviews, 27(2-3): 215-237.

PMID

[5]
CASTRUITA M, ELMEGREEN L A, SHAKED Y, et al, 2007. Comparison of the kinetics of iron release from a marine (Trichodesmium erythraeum) Dps protein and mammalian ferritin in the presence and absence of ligands[J]. Journal of Inorganic Biochemistry, 101(11-12): 1686-1691.

PMID

[6]
CHADD H E, JOINT I R, MANN N H, et al, 1996. The marine picoplankter Synechococcus sp. WH 7803 exhibits an adaptive response to restricted iron availability[J]. Fems Microbiology Ecology, 21(2): 69-76.

DOI

[7]
CHAUMEIL P-A, MUSSIG A J, HUGENHOLTZ P, et al, 2020. GTDB-Tk: A toolkit to classify genomes with the Genome Taxonomy Database[J]. Bioinformatics, 36(6): 1925-1927.

DOI

[8]
CHEN MENG-YUN, TENG WEN-KAI, ZHAO LIANG, et al, 2021. Comparative genomics reveals insights into cyanobacterial evolution and habitat adaptation[J]. The ISME Journal, 15(1): 211-227.

DOI

[9]
CHENG DAN, HE QINGFANG, 2020. Iron deficiency in cyanobacteria[C]. Singapore: Springer Singapore: 181-196.

[10]
COUTINHO F, TSCHOEKE D A, THOMPSON F, et al, 2016. Comparative genomics of Synechococcus and proposal of the new genus Parasynechococcus[J]. PeerJ, 4: e1522.

DOI

[11]
DORÉ H, FARRANT G K, GUYET U, et al, 2020. Evolutionary mechanisms of long-term genome diversification associated with niche partitioning in marine picocyanobacteria[J]. Frontiers in Microbiology, 11: 567431.

DOI

[12]
DORÉ H, LECONTE J, GUYET U, et al, 2022. Global phylogeography of marine Synechococcus in coastal areas reveals strong community shifts[J]. Msystems, 7(6): e0065622.

DOI

[13]
DUFRESNE A, OSTROWSKI M, SCANLAN D J, et al, 2008. Unraveling the genomic mosaic of a ubiquitous genus of marine cyanobacteria[J]. Genome Biology, 9: R90.

DOI

[14]
EKMAN M, SANDH G, NENNINGER A, et al, 2014. Cellular and functional specificity among ferritin-like proteins in the multicellular cyanobacterium Nostoc punctiforme[J]. Environmental Microbiology, 16(3): 829-844.

DOI

[15]
FLOMBAUM P, GALLEGOS J L, GORDILLO R A, et al, 2013. Present and future global distributions of the marine Cyanobacteria Prochlorococcus and Synechococcus[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 110(24): 9824-9829.

[16]
FULLER N J, MARIE D, PARTENSKY F, et al, 2003. Clade-specific 16S ribosomal DNA oligonucleotides reveal the predominance of a single marine Synechococcus clade throughout a stratified water column in the Red Sea[J]. Applied and Environmental Microbiology, 69(5): 2430-2443.

DOI

[17]
GAO FUDAN, 2020. Iron-sulfur cluster biogenesis and iron homeostasis in cyanobacteria[J]. Frontiers in Microbiology, 11: 165.

DOI PMID

[18]
HOPKINSON B M, BARBEAU K A, 2012. Iron transporters in marine prokaryotic genomes and metagenomes[J]. Environmental Microbiology, 14(1): 114-128.

DOI PMID

[19]
HOPKINSON B M, MOREL F M M, 2009. The role of siderophores in iron acquisition by photosynthetic marine microorganisms[J]. Biometals, 22(4): 659-669.

DOI PMID

[20]
JIANG HAI-BO, LU XIAO-HUI, DENG BIN, et al, 2020. Adaptive mechanisms of the model photosynthetic organisms, cyanobacteria, to iron deficiency[C]. Singapore: Springer Singapore: 197-244.

[21]
KALYAANAMOORTHY S, MINH BUIQUANG, WONG T K F, et al, 2017. ModelFinder: Fast model selection for accurate phylogenetic estimates[J]. Nature Methods, 14(6): 587-589.

DOI PMID

[22]
KARCAGI I, DRASKOVITS G, UMENHOFFER K, et al, 2016. Indispensability of horizontally transferred genes and its impact on bacterial genome streamlining[J]. Molecular biology and evolution, 33(5): 1257-1269.

DOI PMID

[23]
KATOH H, HAGINO N, GROSSMAN A R, et al, 2001. Genes essential to iron transport in the cyanobacterium Synechocystis sp. strain PCC 6803[J]. Journal of Bacteriology, 183(9): 2779-2784.

DOI

[24]
KOWATA H, TOCHIGI S, TAKAHASHI H, et al, 2017. Outer membrane permeability of cyanobacterium Synechocystis sp. Strain PCC 6803: Studies of passive diffusion of small organic nutrients reveal the absence of classical porins and intrinsically low permeability[J]. Journal of Bacteriology, 199(19): e00371.

[25]
LEE M D, 2019. GToTree: A user-friendly workflow for phylogenomics[J]. Bioinformatics, 35(20): 4162-4164.

DOI PMID

[26]
LIS H, KRANZLER C, KEREN N, et al, 2015. A comparative study of iron uptake rates and mechanisms amongst marine and fresh water cyanobacteria: Prevalence of reductive iron uptake[J]. Life, 5(1): 841-860.

DOI

[27]
LIU XUEWU, MILLERO F J, 2002. The solubility of iron in seawater[J]. Marine Chemistry, 77(1): 43-54.

DOI

[28]
LÓPEZ-GOMOLLÓN S, HERNÁNDEZ J A, PELLICER S, et al, 2007. Cross-talk between iron and nitrogen regulatory networks in Anabaena (Nostoc) sp. PCC 7120: Identification of overlapping genes in FurA and NtcA regulons[J]. Journal of Molecular Biology, 374(1): 267-281.

DOI

[29]
LUDWIG M, CHUA T T, CHEW C Y, et al, 2015. Fur-type transcriptional repressors and metal homeostasis in the cyanobacterium Synechococcus sp. PCC 7002[J]. Frontiers in Microbiology, 6: 1217.

[30]
MACKEY K R M, POST A F, MCILVIN M R, et al, 2015. Divergent responses of Atlantic coastal and oceanic Synechococcus to iron limitation[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112(32): 9944-9949.

[31]
MARCHETTI A, MALDONADO M T, 2016. Iron[C]. Cham: Springer International Publishing: 233-279.

[32]
MEDINI D, DONATI C, TETTELIN H, et al, 2005. The microbial pan-genome[J]. Current Opinion in Genetics & Development, 15(6): 589-594.

[33]
MIETHKE M, MARAHIEL M A, 2007. Siderophore-based iron acquisition and pathogen control[J]. Microbiology and Molecular Biology Reviews, 71(3): 413-451.

DOI PMID

[34]
MOORE J K, DONEY S C, GLOVER D M, et al, 2001. Iron cycling and nutrient-limitation patterns in surface waters of the World Ocean[J]. Deep Sea Research Part Ⅱ: Topical Studies in Oceanography, 49(1-3): 463-507.

[35]
MOREL F M M, KUSTKA A B, SHAKED Y, 2008. The role of unchelated Fe in the iron nutrition of phytoplankton[J]. Limnology and Oceanography, 53(1): 400-404.

DOI

[36]
MOREL F M M, PRICE N M, 2003. The biogeochemical cycles of trace metals in the oceans[J]. Science, 300(5621): 944-947.

PMID

[37]
MORRISSEY J, BOWLER C, 2012. Iron utilization in marine cyanobacteria and eukaryotic algae[J]. Frontiers in Microbiology, 3: 43.

DOI PMID

[38]
NGUYEN L-T, SCHMIDT H A, VON HAESELER A, et al, 2015. IQ-TREE: A fast and effective stochastic algorithm for estimating maximum-likelihood phylogenies[J]. Molecular Biology and Evolution, 32(1): 268-274.

DOI

[39]
PAGE A J, CUMMINS C A, HUNT M, et al, 2015. Roary: Rapid large-scale prokaryote pan genome analysis[J]. Bioinformatics, 31(22): 3691-3693.

DOI PMID

[40]
PALENIK B, REN QINGHU, DUPONT C L, et al, 2006. Genome sequence of Synechococcus CC9311: Insights into adaptation to a coastal environment[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 103(36): 13555-13559.

[41]
PARKS D H, CHUVOCHINA M, RINKE C, et al, 2022. GTDB: An ongoing census of bacterial and archaeal diversity through a phylogenetically consistent, rank normalized and complete genome-based taxonomy[J]. Nucleic Acids Research, 50(D1): D785-D794.

DOI

[42]
PARKS D H, CHUVOCHINA M, WAITE D W, et al, 2018. A standardized bacterial taxonomy based on genome phylogeny substantially revises the tree of life[J]. Nature Biotechnology, 36: 996-1004.

DOI PMID

[43]
PARKS D H, IMELFORT M, SKENNERTON C T, et al, 2015. CheckM: assessing the quality of microbial genomes recovered from isolates, single cells, and metagenomes[J]. Genome Res, 25(7): 1043-1055.

DOI PMID

[44]
PITTERA J, HUMILY F, THOREL M, et al, 2014. Connecting thermal physiology and latitudinal niche partitioning in marine Synechococcus[J]. The ISME Journal, 8(6): 1221-1236.

DOI

[45]
QIU GUO-WEI, KOEDOODER C, QIU BAO-SHENG, et al, 2022. Iron transport in cyanobacteria - from molecules to communities[J]. Trends in Microbiology, 30(3): 229-240.

DOI

[46]
QIU GUO-WEI, JIANG HAI-BO, LIS H, et al, 2021. A unique porin meditates iron-selective transport through cyanobacterial outer membranes[J]. Environmental Microbiology, 23(1): 376-390.

DOI

[47]
RAVEN J A, EVANS M C W, KORB R E, 1999. The role of trace metals in photosynthetic electron transport in O2-evolving organisms[J]. Photosynthesis Research, 60: 111-150.

DOI

[48]
RIVERS A R, JAKUBA R W, WEBB E A, 2009. Iron stress genes in marine Synechococcus and the development of a flow cytometric iron stress assay[J]. Environmental Microbiology, 11(2): 382-396.

DOI

[49]
ROCAP G, DISTEL D L, WATERBURY J B, et al, 2002. Resolution of Prochlorococcus and Synechococcus ecotypes by using 16S-23S ribosomal DNA internal transcribed spacer sequences[J]. Applied and Environmental Microbiology, 68(3): 1180-1191.

DOI

[50]
SALAZAR V W, TSCHOEKE D A, SWINGS J, et al, 2020. A new genomic taxonomy system for the Synechococcus collective[J]. Environmental Microbiology, 22(11): 4557-4570.

DOI

[51]
SAMPERIO-RAMOS G, SANTANA-CASIANO J M, GONZÁLEZ-DÁVILA M, 2018. Variability in the production of organic ligands, by Synechococcus PCC 7002, under different iron scenarios[J]. Journal of Oceanography, 74: 277-286.

DOI

[52]
SCANLAN D J, 2003. Physiological diversity and niche adaptation in marine Synechococcus[C]. Advances in Microbial Physiology, 47: 1-64.

[53]
SCANLAN D J, OSTROWSKI M, MAZARD S, et al, 2009. Ecological genomics of marine picocyanobacteria[J]. Microbiology and molecular biology reviews, 73(2): 249-299.

DOI PMID

[54]
SUNDA W G, HUNTSMAN S A, 1995. Iron uptake and growth limitation in oceanic and coastal phytoplankton[J]. Marine Chemistry, 50(1-4): 189-206.

DOI

[55]
SUNDA W G, HUNTSMAN S A, 2015. High iron requirement for growth, photosynthesis, and low-light acclimation in the coastal cyanobacterium Synechococcus bacillaris[J]. Frontiers in Microbiology, 6: 561.

[56]
TAGLIABUE A, BOWIE A R, BOYD P W, et al, 2017. The integral role of iron in ocean biogeochemistry[J]. Nature, 543(7643): 51-59.

DOI

[57]
TEOH F, SHAH B, OSTROWSKI M, et al, 2020. Comparative membrane proteomics reveal contrasting adaptation strategies for coastal and oceanic marine Synechococcus cyanobacteria[J]. Environmental Microbiology, 22(5): 1816-1828.

DOI PMID

[58]
VERGALLI J, BODRENKO I V, MASI M, et al, 2020. Porins and small-molecule translocation across the outer membrane of Gram-negative bacteria[J]. Nature Reviews Microbiology, 18(3): 164-176.

DOI PMID

[59]
WEBB E A, MOFFETT J W, WATERBURY J B, 2001. Iron stress in open-ocean cyanobacteria (Synechococcus, Trichodesmium, and Crocosphaera spp. ): Identification of the IdiA protein[J]. Applied and Environmental Microbiology, 67(12): 5444-5452.

DOI

[60]
WELLS M L, 1999. Manipulating iron availability in nearshore waters[J]. Limnology and Oceanography, 44(4): 1002-1008.

DOI

[61]
WITTMERS F, NEEDHAM D M, HEHENBERGER E, et al, 2022. Genomes from uncultivated pelagiphages reveal multiple phylogenetic clades exhibiting extensive auxiliary metabolic genes and cross-family multigene transfers[J]. mSystems, 7(5): e0152221.

DOI

[62]
XIA XIAOMIN, LEE P, CHEUNG SHUYAN, et al, 2020. Discovery of euryhaline phycoerythrobilin-containing Synechococcus and its mechanisms for adaptation to estuarine environments[J]. mSystems, 5(6): e00842-20.

[63]
XIA XIAOMIN, LIU HONGBIN, CHOI D, et al, 2018. Variation of Synechococcus pigment genetic diversity along two turbidity gradients in the China seas[J]. Microbial Ecology, 75(1): 10-21.

DOI

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