Visualization of mRNA Expression in Pseudomonas aeruginosa Aggregates Reveals Spatial Patterns of Fermentative and Denitrifying Metabolism

銅綠假單胞菌聚集體中 mRNA 表達的可視化揭示了發酵和反硝化代謝的空間模式

來源：Applied and Environmental Microbiology June 2022 Volume 88 Issue 11

 

摘要核心內容

 

研究利用雜交鏈式反應（HCR v3.0） 技術實現了銅綠假單胞菌（Pseudomonas aeruginosa）生物膜內代謝基因的單細胞級空間可視化：

 

開發新型探針：針對呼吸（ccoN1）、反硝化（narG, nirS, nosZ）和發酵（ackA）基因設計特異性探針（圖2驗證）；

 

揭示代謝分區：生物膜聚集體內存在明確代謝分區——有氧區（表層）高表達ccoN1，缺氧區（中層）富集反硝化基因，無氧核心（深層）激活發酵基因ackA（圖3）；

 

 

技術突破：首次在不依賴基因編輯條件下實現多代謝途徑的空間共定位，分辨率達單細胞水平。

 

研究目的

 

開發非侵入式空間轉錄組技術，解析生物膜微環境異質性；

闡明氧梯度對銅綠假單胞菌代謝分區的調控機制；

建立基因表達-微環境關聯模型，為生物膜耐藥性研究提供新視角。

 

研究思路

 

探針設計與驗證：

設計ccoN1（細胞色素c氧化酶）、narG（硝酸鹽還原酶）、nirS（亞硝酸鹽還原酶）、nosZ（氧化亞氮還原酶）、ackA（乙酸激酶）的HCR探針（表1）；

 

 

通過基因敲除株驗證探針特異性（圖2A-D）。

生物膜模型構建：

采用瓊脂塊生物膜分析法（ABBA），在LB+40mM硝酸鹽中培養12小時（圖3A）；

使用丹麥Unisense微電極測量氧梯度（圖3A）。

空間轉錄組分析：

雙通道HCR成像：16S rRNA（青色）標記細胞活性，mRNA（品紅）標記目標基因；

量化聚集體內基因表達強度與空間分布（圖3B-C）。

 

關鍵數據及研究意義

1. 探針特異性驗證（圖2）

 

數據來源：野生型與突變株的熒光強度對比。

核心發現：

野生株熒光強度比突變株高10倍（narG, nirS, nosZ, ccoN1）或2倍（ackA）；

非特異性結合可忽略（背景熒光點與細胞不重疊）。

研究意義：為空間定位提供高信噪比工具，避免假陽性干擾。

 

2. 氧梯度與基因表達空間關聯（圖3）

 

數據來源：Unisense氧電極測量ABBA氧梯度（圖3A），HCR成像量化基因表達。

核心發現：

0-50μm（有氧區）：ccoN1表達最強（PCC=0.956 vs 16S rRNA），ackA在聚集體核心激活；

50-150μm（缺氧區）：narG峰值（聚集體內部），nirS擴散至整個聚集體；

>150μm（無氧區）：nirS持續高表達，nosZ零星出現。

研究意義：證實氧梯度驅動代謝分區，反硝化基因表達受一氧化氮信號級聯調控。

 

3. 代謝路徑的空間解耦（圖4）

4. 

 

數據來源：基因表達與16S rRNA相關性分析。

核心發現：

ccoN1與細胞活性強正相關（基礎代謝），ackA在低氧高活性區特異激活；

反硝化基因（narG, nosZ）與細胞活性弱相關（PCC=0.612-0.678），受微環境特異性誘導。

研究意義：揭示發酵與反硝化的競爭關系——缺氧區富集硝酸鹽時反硝化主導，無氧核心轉向發酵。

 

結論

 

代謝分區機制：

生物膜表層：有氧呼吸（ccoN1高表達）；

中層過渡區：反硝化主導（narG→nirS→nosZ級聯激活）；

深層無氧核心：發酵途徑（ackA維持ATP合成）。

技術應用價值：

HCR v3.0實現多基因空間共定位，規避遺傳修飾需求；

為臨床生物膜（如囊性纖維化肺部感染）的代謝異質性研究提供新工具。

 

丹麥Unisense電極的研究意義

技術原理與數據作用

 

微米級氧測繪：Clark型電極（尖端25μm）以25μm步進掃描ABBA氧梯度（圖3A）；

校準方法：無氧（0.1M NaOH+抗壞血酸鈉）vs 空氣飽和LB溶液雙點校準；

關鍵數據：

0-50μm溶解氧>80%空氣飽和度；

150-250μm降至<5%，確立缺氧/無氧邊界。

 

研究價值

 

微環境定量關聯：

氧梯度數據與HCR成像空間匹配，證實ccoN1表達衰減與氧濃度下降同步（R2=0.92）；

解釋ackA在深層激活的生理基礎（氧<2%時發酵途徑競爭優勢）。

反硝化動力學驗證：

中層缺氧區（50-150μm）narG峰值與氧電極測量的臨界氧閾（5%-10%） 一致；

支持反硝化基因受Anr/Dnr轉錄因子級聯調控的模型（圖1）。

 

技術優勢：

高空間分辨率：25μm步進精度捕獲聚集體邊緣-核心梯度；

實時動態監測：秒級響應，避免固定樣本的氧擴散失真。

 

與傳統方法的對比

參數 Unisense微電極 熒光蛋白報告基因

空間分辨率 25μm ＞100μm（擴散限制）

微環境影響 零干擾 可能改變細胞生理

多參數同步 氧+代謝成像共定位 僅限遺傳編碼目標

適用模型 天然菌株/復雜樣本 依賴遺傳操作

應用前景

 

臨床生物膜研究：解析感染病灶中病原體的代謝異質性，指導靶向治療；

環境微生物學：揭示土壤/水體生物膜的氮循環空間動力學；

合成生物學：優化工程菌群的空間代謝分工設計。

 

突破性價值：通過Unisense電極的氧梯度定量與HCR空間轉錄組結合，首次在單細胞水平建立氧微環境-代謝基因表達的定量關聯模型，為生物膜耐藥機制研究提供方法論范式。