Oct 13, 2023
Afflux d’eau de l’Atlantique et mer
The ISME Journal (2023)Citer cet article 1456 Accès 19 Détails des métriques Altmetric L'océan Arctique connaît des changements sans précédent en raison du réchauffement climatique, nécessitant des analyses détaillées
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L’océan Arctique connaît des changements sans précédent en raison du réchauffement climatique, ce qui nécessite des analyses détaillées de l’écologie et de la dynamique des communautés biologiques pour comprendre les changements actuels et futurs des écosystèmes. Ici, nous avons généré un ensemble de données d'amplicons à haute résolution sur quatre ans ainsi qu'un cycle annuel de métagénomes de lecture PacBio HiFi du courant oriental du Groenland (EGC), et nous les avons combinés avec des ensembles de données couvrant différentes échelles spatio-temporelles (Tara Arctic et MOSAiC) pour évaluer l'impact de l'afflux d'eau de l'Atlantique et de la couverture de glace de mer sur les communautés bactériennes de l'océan Arctique. Les eaux polaires densément couvertes de glace abritaient un microbiome résident temporairement stable. L’afflux d’eau dans l’Atlantique et la réduction de la couverture de glace de mer ont entraîné la dominance de populations fluctuant selon les saisons, ressemblant à un processus de « remplacement » par advection, mélange et tri environnemental. Nous avons identifié des populations de signatures bactériennes de régimes environnementaux distincts, notamment la nuit polaire et la couverture de glace élevée, et évalué leurs rôles écologiques. La dynamique des populations caractéristiques était cohérente dans l’ensemble de l’Arctique ; par exemple, ceux associés à une couverture de glace dense et à l'hiver dans l'EGC étaient abondants dans le centre de l'océan Arctique en hiver. Les analyses au niveau de la population et de la communauté ont révélé des distinctions métaboliques entre les bactéries affiliées aux conditions arctiques et atlantiques ; le premier a un potentiel accru d’utilisation de substrats ou de composés inorganiques d’origine bactérienne et terrestre. Nos preuves sur la dynamique bactérienne à des échelles spatio-temporelles fournissent de nouvelles informations sur l’écologie arctique et indiquent une Atlantification biologique progressive du réchauffement de l’océan Arctique, avec des conséquences sur les réseaux trophiques et les cycles biogéochimiques.
L’océan Arctique connaît des changements sans précédent en raison du réchauffement climatique, progressant près de quatre fois plus vite que la moyenne mondiale [1]. Le déclin rapide de l’étendue et de l’épaisseur de la glace de mer [2, 3] est particulièrement important, les projections futures indiquant de fréquents étés sans glace d’ici 2050 [4]. Dans l’Arctique eurasien, les taux accélérés de déclin des glaces de mer sont associés à une augmentation du volume et du contenu thermique des eaux atlantiques entrantes (AW) [5]. L'influence croissante de l'AW dans l'océan Arctique, appelée Atlantification, a non seulement un impact sur les conditions hydrographiques et physico-chimiques, mais ouvre également la voie à l'expansion de l'aire de répartition des habitats des organismes tempérés [6, 7].
L’impact du changement climatique sur les communautés biologiques est devenu de plus en plus évident dans l’océan Arctique au cours des dernières décennies. La production primaire élevée dans les mers du plateau continental a été attribuée au déclin de l'étendue de la glace de mer et à l'augmentation de la biomasse du phytoplancton [8], en particulier dans l'Arctique eurasien où l'atlantification entraîne une expansion du phytoplancton tempéré vers les pôles [7, 9]. Parallèlement, les phénologies du phytoplancton évoluent également, avec des proliférations automnales secondaires se produisant désormais dans les zones saisonnièrement couvertes de glace [10]. Cela aura des conséquences majeures sur le réservoir de matière organique de l’océan Arctique. La dynamique des glaces de mer joue un rôle important dans la disponibilité des nutriments et de la matière organique dans les eaux de surface et dans le transport du carbone vers les eaux profondes [11, 12, 13]. Aux marges des glaces de mer, de fortes fontes entraînent une stratification intense, qui emprisonne les matières organiques dans les eaux de surface et retarde l'exportation verticale [11].
Compte tenu de leur rôle de principaux dégradeurs de la matière organique et de médiateurs des cycles biogéochimiques, évaluer les conséquences de tels changements sur les communautés bactériennes est essentiel pour comprendre et prédire les altérations du fonctionnement des écosystèmes. Des études récentes ont documenté des distinctions dans les communautés bactériennes entre les eaux dérivées de l'Atlantique et de l'Arctique [14], et entre la glace de mer et l'eau de mer [15]. De plus, il a été démontré que la matière organique dissoute (DOM) dérivée de la glace de mer stimule des réponses rapides des taxons bactériens et modifie considérablement les communautés lors d'expériences d'incubation (16, 17). Cependant, afin de mieux comprendre les changements potentiels dans l’écologie microbienne de l’océan Arctique, les communautés doivent être étudiées à des échelles temporelles à haute résolution et à travers des gradients environnementaux naturels tels que l’interface Arctique-Atlantique.
65% and an e-value of <1˗10. Using Taxonkit v0.10.1 [42], the last common ancestor (LCA) algorithm was performed, resulting in a single taxonomy for each ORF. A secondary LCA was subsequently performed for all ORFs from the same HiFi read, generating a single taxonomy for each read. Functional annotation of HiFi reads was performed using Prokka [43] followed by a series of specialised databases. This included using blastp v2.11.0 [44] or HMMscan (HMMER v3.2.1) [45] against dbCAN v10 [46], CAZy (release 09242021) [47], SulfAtlas v1.3 [48], the Transporter Classification [49], MEROPS [50] and KEGG [51] databases along with sets of Pfam HMM family profiles for SusD and TonB-dependent transporter genes. Functional gene counts were normalised by the average sequencing depth of 16 universal, single-copy ribosomal protein genes per sample [52] – providing “per genome” counts. Genes enriched under high- and low-ice cover conditions were identified using ALDEx2 [53]./p>50% completeness were manually refined using the interactive interface of Anvi’o v7 [57]. A consensus set of refined MAGs with non-redundant contigs was obtained using DASTool v1.1.1 [58]. The consensus MAGs were de-replicated at 99% average nucleotide identity using dRep v3.2.2 [59] (parameters: -comp 50 -con 5 -nc 0.50 -pa 0.85 -sa 0.98), resulting in 47 population-representative MAGs. A phylogenetic tree was reconstructed that also incorporated MAGs recently published from the Fram Strait [22], following a procedure outlined previously [52]. Briefly, 16 single-copy universal ribosomal protein genes were identified in each MAG using HMMsearch against the individual Pfam HMM family profiles and aligned using Muscle v3.8.15 [60]. Alignments were trimmed using TrimAI v1.4.1 [61], concatenated, and submitted to FastTree v2.1.0 [62]. The tree was visualised and annotated in iToL [63]./p>0.2 µm fraction) collected at weekly to fortnightly intervals in the MIZ (2016–2018) and central EGC (core-EGC; 2018−2020) between 70 and 90 m depth (Supplementary Table S1). The two locations were selected in order to capture the full spectrum of water mass and sea-ice conditions. The core-EGC was characterised by year-round dense ice cover (hereon abbreviated as “high ice”) and PW conditions. In contrast, the MIZ featured variable, generally lower ice cover (hereon abbreviated as “low ice”) and periodic AW influx (Fig. 1). To visually portray this variability, animated GIFs were created for current velocities (Supplementary Fig. S1) and sea-ice cover (Supplementary Fig. S2) over the four-year period. Combining the high-resolution data from both mooring locations allowed for the assessment of bacterial community dynamics over time and in relation to Arctic- and Atlantic-dominated conditions./p>90% of samples, (b) Intermittent (Int-ASVs), present in 25–90% of samples, and (c) Transient (Trans-ASVs), present in <25% of samples (Supplementary Table S3). Res-ASVs represented a small fraction of the diversity (231 ASVs) but the largest proportion of the sampled bacterial communities (43–87% relative abundance). In comparison, the 1943 Int-ASVs constituted 12–53% and the 1909 Trans-ASVs 0.4–9.3% of relative abundances. Presence of a dominant resident microbiome, represented by a minority of ASVs, is consistent with multiannual observations in the Western English Channel and Hawaiian Ocean time-series [71, 72]./p> 0.4, p < 0.05) to environmental parameters, the ASVs were grouped into eight distinct clusters (Fig. 4a and Supplementary Table S3), each comprising unique taxonomic signatures (Fig. 4b). The three largest clusters encompassed 88% of the ASVs, and were distinguishable based on their associations to different water mass and ice cover conditions. Clusters C1 and C2 represent AW conditions, with C1 also being associated with low-ice cover. In contrast, cluster C8 represents PW conditions under high-ice cover. In accordance with the distribution dynamics described above, the AW-associated clusters comprised a higher proportion of Int-ASVs, 51–88%, compared to ~50% Res-ASVs in PW-associated clusters. Five smaller clusters (C3–C7) correspond to polar day and night under different ice cover and water mass conditions. Comparing the most prominent ASVs (>1% relative abundance) of each cluster revealed unique taxonomic signatures at the genus level (Fig. 4b). For instance, Amylibacter, SUP05 and AEGEAN-169 are signatures of the AW-associated, low-ice cluster C1, whereas SAR324, NS2b and Magnetospira are signatures of the PW-associated, high-ice cluster C8. Overall, this pattern underlines that water mass and ice cover have the largest influence on microbial community structure, with a smaller number of ASVs being influenced by daylight and seasonality./p> 0.4, p < 0.05./p>80% contained at least one complete rRNA gene operon. MAGs covered a broad phylogenetic diversity, including 35 genera, 27 families and nine classes (Supplementary Fig. S4). For deeper ecological insights, we contextualised ASV dynamics with MAGs to link distribution with metabolic potential. Of the 27 ASVs linked to a MAG through competitive read recruitment (100% identity threshold), 18 were associated with sPLS clusters and thus distinct environmental conditions – these are hereon referred to as “signature populations” (Supplementary Table S5). Signature populations included some of the most abundant ASVs, such as asv6-Polaribacter and asv7-Aurantivirga from cluster C4 (polar day-associated) and asv18-SAR86 from cluster C8 (high-ice, PW-associated)./p>90% of all metagenomes. One of these species did not have a MAG representative in the other Arctic datasets, highlighting that our study contributes novel genomic information towards a better understanding of Arctic Ocean microbial ecology. Furthermore, the dynamics of signature-population MAGs across the Arctic supported their association with distinct environmental conditions. MAGs from cluster C8 (high-ice and PW) and C7 (high-ice and polar night) reached higher relative abundances in mesopelagic depths (TARA) and during polar night (MOSAiC) (Fig. 5c). In contrast, a higher relative abundance of C4 and C6 (polar day) MAGs occurred in surface water collected during summer (TARA)./p>
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