Ці бактерії можуть стати багатим джерелом нових молекул, які будуть корисні як антибіотики, ліки від раку, або для застосування в сільському господарстві, інформує Ukr.Media.
Дослідники з Національної лабораторії Ок-Рідж в штаті Теннессі, США, вперше приступили до серйозного вивчення кластерів генів у мікробіомі тополі, який відповідає за створення унікальних і різноманітних натуральних продуктів. Результати роботи опубліковані в журналі The American Society for Microbiology.
Мікроби використовують цікавлячі вчених молекули в якості сигналів зв'язку з іншими мікробами або рослинами. Ці молекули можуть стимулювати ріст бактерій, зміну або уповільнення їх розвитку. Оскільки конкуренція за життєво важливі для мікроорганізмів ресурси може бути досить високою, мікроби також використовують ці молекули в якості антибіотиків для усунення конкурентів.
Дія антибіотиків, які часто націлені на конкретні бактерії, привертає інтерес вчених, які планують використовувати їх при виготовленні ліків, здатних боротися з окремими шкідниками, а не з усіма мікробами групи.
«Зараз ми зосереджені на вивченні обміну енергією та інформацією серед мікробів. Ці молекули - ключовий фактор продуктивності та здоров'я мікробів та їх рослин», - каже Мітч Доктич (Mitch Doktycz), один з авторів роботи.
Вивчаючи широту і різноманітність природних продуктів, а також генетичні основи мікробів, дослідники виявили велику кількість кластерів генів, які не потрапляють у вже відомі групи. Майже 15 відсотків цих кластерів не входить у загальні структурні категорії, а з тих кластерів, які вже відомі, тільки один відсоток відповідає вивченим послідовностям.
Дослідницька група провела обчислювальний аналіз понад 300 послідовностей бактеріальних геномів разом з метагеномними зразками з десятків різних місць. За словами вчених, отримані дані представляють величезний біосинтетичний потенціал, так як деякі з унікальних послідовностей генів можуть кодувати молекули, які наука не зустрічала.
Вчені стверджують, що деякі бактерії просто рясніють цими кластерами генів. На основі нових даних вони можуть визначити пріоритет штаму бактерій або класу натуральних продуктів для їх подальшого вивчення.
