对内生细菌Bacillus amyloliquefaciens BBE16和Bacillus velezensis BBE18的基因组研究揭示了它们在防治香蕉镰刀菌枯萎病方面的生物控制潜力

《Physiological and Molecular Plant Pathology》：Genomic insights into endophytic Bacillus amyloliquefaciens BBE16 and Bacillus velezensis BBE18 reveal their biocontrol potential against Fusarium wilt in banana

香蕉枯萎病生物防治研究：从红德卡和耐病 Poovan 品种根茎分离20株内生菌，筛选出Bacillus amyloliquefaciens BBE16和Bacillus velezensis BBE18。基因组测序揭示其携带磷酸溶解、氮代谢、铁载体合成及抗生素生物合成基因簇，体外抑菌率达64%-92%，温室试验显示显著抑制病原菌并促进植株生长及根系发育，同时具有耐旱、耐盐特性。基因组岛分析发现新型基因转移区域。摘要分隔符：

　　

拉杰库马尔·苏达桑（Rajkumar Sudharsan）| 奇南·卡南（Chinnan Kannan）| 阿鲁塞尔万·瓦尼塔（Arutselvan Vanitha）| 安纳杜赖·普拉文（Annadurai Praveen）| 普拉佩特·索米娅（Pulapet Sowmya）| 贾加纳坦·高里·尚卡尔（Jaganathan Gowri Shankar）| 马尔坎丹·凯萨万（Markkandan Kesavan）| 拉贾潘迪扬·克里希纳莫蒂（Rajapandiyan Krishnamoorthy）| 穆罕默德·A·阿尔舒尼阿贝尔（Mohammad A. Alshuniaber）| 马格迪·A·奥斯曼（Magdi A. Osman）| 曼苏尔·K·加塔谢赫（Mansour K. Gatasheh）| 拉希德·A·阿卜杜勒拉希姆（Rasheed A. Abdulraheem）

印度泰米尔纳德邦奇丹巴拉姆（Chidambaram）安娜马拉伊大学（Annamalai University）农业学院植物病理学系，邮编608002

摘要

镰刀菌枯萎病由Fusarium oxysporum f. sp. cubense引起，该病持续威胁着全球香蕉生产。在本研究中，从两个香蕉品种“Red Decca”和“Ney Poovan”中分别分离出了20种细菌内生菌。其中，BBE16和BBE18两种菌株在体外培养和温室条件下均表现出强烈的抑制F. oxysporum f. sp. cubense的能力。这两种菌株不仅降低了病害严重程度，还通过增加叶片数量、根系发育和假茎特性促进了植物生长。此外，它们还具有耐旱和耐盐性，并表现出一系列促进植物生长的特性，包括养分溶解、氨释放和氰化氢产生。基因组测序结果显示BBE16属于Bacillus amyloliquefaciens，BBE18属于Bacillus velezensis。它们的基因组中包含与磷酸盐溶解、氮代谢、吲哚-3-乙酸合成、铁载体产生和锌迁移相关的关键功能基因。这两种菌株还携带多种生物合成基因簇，能够产生表面活性剂、芬吉辛（fengycin）、巴西拉烯（bacillaene）、迪菲西丁（difficidin）和巴西利巴克丁（bacillibactin）等抗菌代谢物，以及可能编码新型生物活性化合物的独特基因簇。其他基因组特征，如碳水化合物活性酶、微生物相关分子模式基因和菌株特异性基因岛，进一步支持了它们的适应性和拮抗潜力。总体而言，这些发现表明B. amyloliquefaciens BBE16和B. velezensis BBE18是开发可持续香蕉镰刀菌枯萎病生物防治策略的有希望的候选菌株。

引言

香蕉（Musa属）是一种在热带和亚热带地区广泛种植的主要经济作物[1]。它对全球粮食和营养安全至关重要，同时也是发展中国家数百万小农户的重要收入来源[2]。全球主要的香蕉生产国包括印度、中国、印度尼西亚、巴西和菲律宾，其中印度在种植面积和产量方面均居首位[3]。印度单独贡献了全球约26%的香蕉产量，主要种植区位于泰米尔纳德邦、马哈拉施特拉邦、古吉拉特邦和安得拉邦[4]。尽管香蕉具有重要的营养和经济价值，但由于Fusarium oxysporum f. sp. cubense引起的镰刀菌枯萎病，香蕉种植面临严重挑战。这种病原体侵染植物的维管系统，导致逐渐枯萎、假茎分裂，最终导致植株死亡，从而威胁到产量和种植系统的可持续性[5]。F. oxysporum f. sp. cubense的热带4号菌株（TR4）的出现及其在全球的快速传播，使其被列为一种植物病害大流行病，对全球香蕉种植的可持续性构成了严重威胁[6]。然而，在印度等地区，1号菌株仍然是主要流行菌株，尤其是在南部地区，它继续对广泛种植的易感品种（如‘Rasthali’（AAB）、‘Ney Poovan’（AB）和‘Grand nine’（AAA）造成广泛损害[7]。由于病原体以厚垣孢子的形式在土壤中长期存在，易于通过受感染的种植材料传播，并且缺乏可靠的抗性香蕉品种，因此控制镰刀菌枯萎病仍然极具挑战性[8]。传统的管理措施（如轮作、田间卫生处理和使用无病原体的插条）在地方性流行条件下效果有限。同样，化学药剂（杀菌剂）只能暂时抑制病原体，无法将其从土壤中彻底清除[9]。鉴于传统方法的局限性，生物防治越来越被视为一项可持续的策略。在这种情况下，像Bacillus velezensis和B. amyloliquefaciens这样的内生菌因其能够定植于植物内部组织并提供长期保护作用而成为有前景的候选菌株[10,11]。这些内生菌通过多种机制抑制病原体，包括竞争养分和空间、诱导系统抗性以及产生抗真菌代谢物（如脂肽和细胞壁降解酶）[12, [13], [14]]。它们在抑制病害和促进植物生长方面的双重作用凸显了其在综合病害管理策略中的潜力[15]。下一代测序（NGS）技术的出现显著推进了人们对宿主-病原体动态和植物有益微生物相互作用的理解。在全基因组测序（WGS）等NGS工具的帮助下，我们对与植物相关的微生物（包括内生菌）的遗传结构有了宝贵的认识[16,17]。在生物防治方面，WGS有助于注释功能性重要特征，如次级代谢物合成途径、碳水化合物活性酶（CAZymes）和群体感应等通信系统，这些都有助于抑制病原体和促进植物生长。比较基因组分析进一步加深了我们对菌株特异性适应性、内生菌生活方式及其在不同环境条件下作为生物防治剂的有效性的理解[18]。尽管许多研究报道了Bacillus属菌株在抑制F. oxysporum f. sp. cubense方面的有效性[19, [20], [21]]，但关于特定遗传特征如何促进其生物防治作用的基因组学见解仍然有限。揭示代谢物生物合成、生长促进功能和抗逆性的遗传基础对于将这些菌株转化为可靠的可持续生物防治解决方案至关重要。在本研究中，我们从健康香蕉根部分离出了两种内生菌株B. amyloliquefaciens BBE16和B. velezensis BBE18，并评估了它们对F. oxysporum f. sp. cubense的拮抗潜力。通过WGS，我们对与植物生长促进（PGP）、非生物胁迫耐受性、微生物相关分子模式（MAMPs）、生物合成基因簇（BGCs）和CAZymes相关的基因进行了深入分析。此外，基因组岛的预测揭示了可能通过水平基因转移获得的区域，为了解它们的适应性功能提供了见解。总体而言，这项工作是印度首个基于WGS研究本地香蕉内生菌对抗F. oxysporum f. sp. cubense的研究，为开发可持续生物防治策略提供了宝贵的基因组资源和机制见解。

香蕉细菌内生菌的采样与分离

内生菌是从两种广泛种植的香蕉（Musa属）品种“Ney Poovan”（AB）和“Red Decca”（AAA）中分离出来的。选择这两个品种是因为它们在遗传背景和生产生态上存在差异，可以代表不同的内生菌群落[22,23]。样本来自印度泰米尔纳德邦主要香蕉种植区的健康植株的根部和假茎部分。

香蕉细菌内生菌的分离与鉴定

从这两种香蕉品种中获得了20种内生菌株，并对所有菌株进行了抗F. oxysporum f. sp. cubense（AUFO5）的抗菌活性测试（表1）。值得注意的是，B. amyloliquefaciens BBE16和B. velezensis BBE18表现出最高的抗菌活性，其中BBE16在双重培养和倒置平板实验中的抑制率分别为66.7%和92.2%，BBE18分别为64.4%和91.1%（图S1）。

讨论

利用内生菌作为生物防治剂为缓解香蕉种植中的镰刀菌枯萎病这一持续性土壤传播病害提供了可持续的方法。由于内生菌能够在植物组织内部定植，因此与促进植物生长的根瘤菌相比，它们具有更强的生物防治效果和诱导的系统抗性[19]。本研究从抗性和易感香蕉中分离出的内生菌……

结论

本研究表明，从香蕉品种中分离出的B. amyloliquefaciens BBE16和B. velezensis BBE18对F. oxysporum f. sp. cubense具有很强的生物防治活性。体外和温室实验证实了它们能够抑制病原体生长，同时促进植物生长；基因组分析揭示了与促进植物生长、抗逆性、次级代谢物合成和CAZyme活性相关的多种特性。

作者贡献声明

拉杰库马尔·苏达桑（Rajkumar Sudharsan）：撰写初稿、可视化处理、数据分析、正式分析、数据管理。 奇南·卡南（Chinnan Kannan）：撰写、审稿与编辑、监督、方法论设计、概念构思。 阿鲁塞尔万·瓦尼塔（Arutselvan Vanitha）：数据分析。 安纳杜赖·普拉文（Annadurai Praveen）：撰写、审稿与编辑。 普拉佩特·索米娅（Pulapet Sowmya）：验证、软件应用。 贾加纳坦·高里·尚卡尔（Jaganathan Gowri Shankar）：数据分析、正式分析。 马尔坎丹·凯萨万（Markkandan Kesavan）：方法论设计、数据分析。 拉贾潘迪扬·克里希纳莫蒂（Rajapandiyan Krishnamoorthy）：撰写、审稿与编辑。

写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备本论文时，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来帮助语言润色和提升文本清晰度。使用该工具后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对发表文章的内容负全责。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

作者感谢正在进行的研究资助计划（ORF-2026-1054），以及沙特阿拉伯利雅得的沙特国王大学的支持。