Доклады Российской академии наук. Науки о жизни, 2021, T. 497, № 1, стр. 169-174

ИЗМЕНЕНИЕ МИКРОБИОМА МОЛОКА КОРОВ ПРИ ЗАБОЛЕВАНИИ МАСТИТОМ

К. К. Фурсова 12, С. Л. Соколов 123, М. П. Щанникова 12*, Д. А. Никанова 1, О. А. Артемьева 1, Е. Н. Колодина 1, А. С. Сорокин 4, Т. Р. Джелядин 4, И. В. Шульчева 12, А. О. Шепеляковская 2, академик РАН А. Зиновьева 1, Ф. А. Бровко 12

1 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение “Федеральный научный центр животноводства – ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста”
г.о. Подольск, пос. Дубровицы, Россия

2 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Филиал Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН
г. Пущино, Россия

3 Федеральное государственное учреждение науки Институт биохимии и физиологии микроорганизмов им. Г.К. Скрябина РАН
г. Пущино, Россия

4 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки “Федеральный исследовательский центр “Пущинский научный центр биологических исследований РАН” Федеральное государственное учреждение науки Институт биофизики клетки РАН
г. Пущино, Россия

* E-mail: mshannikova@mail.ru

Поступила в редакцию 02.11.2020
После доработки 27.11.2020
Принята к публикации 28.11.2020

Полный текст (PDF)

Аннотация

Анализ микрофлоры молока от здоровых коров и с патологией мастита (клиническая и субклиническая формы) на фермах Центрального региона РФ показал, что у больных животных отмечается увеличение ОТE протеобактерий, относящихся в основном к Pseudomonadales, Burkholderiales, а также к Streptococcaceae, Staphylococcaceae и Bacillaceae. Доля ОТE Planococcaceae снижалась. У больных животных менялось соотношение редко представленных ОТE.

Ключевые слова: микробиом молока, мастит, омиксные технологии

Мастит крупного рогатого скота (КРС) – экономически значимое заболевание, уменьшающее продуктивность животных и качество молока [1]. Основные данные о микробном составе молока были получены методами классической микробиологии. Однако известна проблема оценки микробного состава, связанная с трудно-культивируемыми формами. На современном этапе широко используются омиксные технологии, позволяющие исследовать полный состав флоры и сделать предположения о связи объекта и запускаемого им процесса [2]. В настоящем исследовании проведен сравнительный анализ микробных композиций здоровых животных и животных с субклинической и клинической формами мастита.

Отбор проб молока проводился асептически на фермах Центрального региона РФ (Московская и Тульская область) в летний период 2018 г. от коров черно-пестрой голштинизированной породы из каждой доли вымени отдельно, через 60–70 дней после отела. Выборка коров сформирована на основании количества соматических клеток (SCC, клеток/мл) в молоке, которое оценивалось с помощью лазерной проточной цитометрии (Somacount-150, “Bentley Instruments”, США). Для настоящего исследования был отобран 31 образец, выделены группы: 1 – клинически здоровые животные (З), 10 образцов, SCC менее 1.00 × 105; 2 – субклинический мастит (С), 10 образцов, SCC 1.00 × 105–5.00 × 105 – клинический мастит (К), 11 образцов, SCC выше 1.00 × 106.

Общая микробная ДНК выделялась из образцов с помощью набора Milk Bacterial DNA Isolation Kit (“Norgen Biotek”, Канада) в соответствии с инструкциями производителя. Вариабельные области V3–V4 гена 16S рРНК амплифицировались с использованием набора универсальных праймеров. Библиотеку готовили по протоколу 16S Metagenomic Sequencing Library Preparation (Illumina, США) и секвенировали (MiSeq 2 × 250) [3].

Аннотирование нуклеотидных последовательностей проводили с помощью ресурса MG-RAST [4]. Для аннотирования была использована база данных GreenGenes (https://greengenes.secondgenome.com). Окончательный сравнительный анализ изменения количества ОТЕ (оперативных таксономических единиц) в структурах микробиомов был проведен при помощи программного пакета DESeq2 R [5]. (табл. 1–3).

Таблица 1.

Наиболее распространенные ОТЕ в исследованных образцах (baseMean >1000.000). ggid – идентификационный номер нуклеотидной последовательности в базе данных Greengenes; baseMean – среднее нормализованное значение встречаемости ОТЕ, деленное на факторы размерности по всем образцам

ggid Отряд Семейство Вид baseMean
139 717 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 48532.306
439 966 Pseudomonadales Moraxellaceae Acinetobacter 31888.226
512 109 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 31880.267
34 155 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus sciuri 26187.590
284 012 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas 25218.210
35 834 Burkholderiales Alcaligenaceae Oligella 9871.205
136 245 Lactobacillales Aerococcaceae Aerococcus 7319.766
591 807 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 6066.413
137 946 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 5218.415
342 500 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 4961.609
150 126 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas viridiflava 4681.428
283 209 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas 3250.984
575 037 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus haemolyticus 3180.100
30 292 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas viridiflava 2986.131
152 780 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas viridiflava 2886.250
8736 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas 2873.531
242 021 Burkholderiales Oxalobacteraceae Ralstonia 2806.305
352 959 Pseudomonadales Moraxellaceae Acinetobacter 2514.020
187 243 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia glathei 2417.492
546 105 Lactobacillales Aerococcaceae Facklamia 2283.308
170 909 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus sciuri 2216.412
204 877 Burkholderiales     2022.288
531 620 Pseudomonadales Moraxellaceae Acinetobacter 1870.370
280 267 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas 1724.679
12 332 Actinomycetales Cellulomonadaceae Cellulomonas 1722.031
501 234 Lactobacillales Streptococcaceae Streptococcus 1598.733
135 979 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 1552.605
125 947 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia bryophila 1453.993
115 314 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas viridiflava 1410.329
292 932 Burkholderiales Alcaligenaceae Sutterella 1242.447
151 845 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 1222.461
240 697 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus sciuri 1150.807
279 311 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas 1130.597
13 438 Actinomycetales Corynebacteriaceae Corynebacterium 1111.792
109 810 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 1084.266
589 865 Lactobacillales Carnobacteriaceae Carnobacterium 1067.272
329 685 Desulfovibrionales Desulfohalobiaceae   1042.922
Таблица 2.

ОТЕ, значение которых снижается при переходе от здоровых образцов молока к больным (З/С/М). ggid – идентификационный номер нуклеотидной последовательности в базе данных Greengenes; baseMean – среднее нормализованное значение встречаемости ОТЕ, деленное на факторы размерности по всем образцам; log2FoldChange – значение размера эффекта изменения встречаемости ОТЕ, выраженное в виде двоичного логарифма; lg p value – десятичный логарифм значимой вероятности (P-значения)

клинически здоровые по сравнению с клиническим маститом (17 OTEs)
ggid Отряд Семейство Вид baseMean log2FoldChange lg p value
572 224 Lactobacillales Carnobacteriaceae Trichococcus 151.286 –26.453 –20.628
223 893 Enterobacteriales Enterobacteriaceae Klebsiella 17.547 –17.312 –12.719
5266 Rhizobiales Rhizobiaceae Agrobacterium 32.933 –23.119 –7.654
159 464 Rhodobacterales Rhodobacteraceae Paracoccus aminovorans 22.007 –23.182 –7.296
112 355 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus 19.819 –5.472 –6.948
530 933 Burkholderiales Comamonadaceae   57.110 –11.031 –6.653
6847 Burkholderiales Alcaligenaceae   8.060 –20.870 –6.375
8111 Oceanospirillales Halomonadaceae Candidatus Portiera 20.674 –24.273 –6.380
204 877 Burkholderiales     2022.288 –5.656 –5.978
73 090 Burkholderiales Comamonadaceae   90.466 –11.959 –5.583
233 509 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas stutzeri 16.716 –3.915 –5.357
110 075 Alteromonadales Alteromonadaceae BD2-13 32.271  –6.277 –5.195
14 872 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus 906.487 –5.629 –4.719
299 198 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas fragi 26.604 –4.228 –4.662
242 021 Burkholderiales Oxalobacteraceae Ralstonia 2806.305 –4.304 –4.199
159 316 Actinomycetales Cellulomonadaceae Actinotalea 25.134 –4.895 –4.149
465 131 Neisseriales Neisseriaceae   11.105 –5.193 –4.139
   клинически здоровые по сравнению с субклиническим маститом (9 OTEs)
ggid Отряд Семейство Вид baseMean log2FoldChange lg p value
22 3893 Enterobacteriales Enterobacteriaceae Klebsiella 17.547  –14.705 –10.826
5266 Rhizobiales Rhizobiaceae Agrobacterium 32.933 –20.643 –7.917
572 224 Lactobacillales Carnobacteriaceae Trichococcus 151.286 –14.406 –7.567
342 500 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 4961.609 –6.407 –7.345
6847 Burkholderiales Alcaligenaceae   8.060 –19.274 –7.002
144 654 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 98.700 –4.105 –3.962
240 697 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus sciuri 1150.807 –4.472 –3.876
173 367 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 354.915  –3.927 –3.713
327 301 Burkholderiales Comamonadaceae   48.307 –4.027 –3.649
   субклинический мастит по сравнению с клиническим маститом (8 OTEs)
ggid Отряд Семейство Вид baseMean log2FoldChange lg p value
109 019 Clostridiales Lachnospiraceae   37.346 –23.106 –18.373
159 464 Rhodobacterales Rhodobacteraceae Paracoccus aminovorans 22.007 –36.753 –12.250
290 481 Sphingomonadales Sphingomonadaceae Kaistobacter 31.143 –23.639 –10.977
363 585 Burkholderiales Comamonadaceae   15.914 –24.203 –8.879
141 892 Xanthomonadales Xanthomonadaceae   4.011 –18.259 –6.244
289 700 Pseudomonadales Moraxellaceae Acinetobacter 39.264  –4.626 –4.458
144 702 Burkholderiales Oxalobacteraceae Ralstonia 52.628 –7.459 –4.174
148 758 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus sciuri 705.344 –3.350 –3.015
Таблица 3.

ОТЕ, значение которых повышается при переходе от здоровых образцов молока к больным (З/С/М). ggid – идентификационный номер нуклеотидной последовательности в базе данных Greengenes; baseMean – среднее нормализованное значение встречаемости ОТЕ, деленное на факторы размерности по всем образцам; log2FoldChange – значение размера эффекта изменения встречаемости ОТЕ, выраженное в виде двоичного логарифма; lg p value – десятичный логарифм значимой вероятности (P-значения)

  клинически здоровые по сравнению с клиническим маститом (2 OTEs)
ggid Отряд Семейство Вид baseMean log2FoldChange lg p value
12 506 Actinomycetales Micrococcaceae Kocuria 17.759 20.787 –13.361
556 122 Actinomycetales Micrococcaceae Micrococcus luteus 14.382 20.824 –6.731
   клинически здоровые по сравнению с субклиническим маститом (14 OTEs)
ggid Отряд Семейство Вид baseMean log2FoldChange lg p value
109 019 Clostridiales Lachnospiraceae   37.346 21.819 –27.672
290 481 Sphingomonadales Sphingomonadaceae Kaistobacter 31.143 23.078 –18.134
266 902 Methylophilales Methylophilaceae Methylobacillus 13.012 27.332 –14.487
247 748       26.327 23.239 –14.310
363 585 Burkholderiales Comamonadaceae   15.914 20.666 –11.441
147 889 Acholeplasmatales Acholeplasmataceae Candidatus Phytoplasma 9.155 20.826 –10.834
141 892 Xanthomonadales Xanthomonadaceae   4.011 17.243 –9.566
12 402 Actinomycetales     8.049 18.849 –6.445
542 062 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas 3.518 14.712 –4.424
182 827 Xanthomonadales Sinobacteraceae Nevskia 29.578 8.187 –4.363
98 908 Coriobacteriales Coriobacteriaceae   46.788 6.249 –3.814
366 394 Sphingobacteriales Sphingobacteriaceae Pedobacter 26.400 4.113 –3.685
525 865 Pseudomonadales Moraxellaceae Acinetobacter 7.052 6.487 –3.295
137 283 Bacillales Paenibacillaceae Paenibacillus amylolyticus 6.539 6.301 –3.250
   субклинический мастит по сравнению с клиническим маститом (16 OTEs)
ggid Отряд Семейство Вид baseMean log2FoldChange lg p value
572 224 Lactobacillales Carnobacteriaceae Trichococcus 151.286 27.342 –13.885
279 973 Pseudomonadales Pseudomonadaceae Pseudomonas fragi 9.330 18.071 –9.677
13 949 Clostridiales Lachnospiraceae Butyrivibrio 5.039 21.438 –8.982
560 590 Actinomycetales Intrasporangiaceae Janibacter 30.283 20.901 –8.667
324 188 Rhizobiales Hyphomicrobiaceae Devosia 17.330 21.086 –7.827
593 609 Bacillales Bacillaceae Bacillus 17.236 18.423 –7.495
592 739 Oceanospirillales Oceanospirillaceae Oleibacter 10.695 19.170 –7.218
253 764 Bacillales Bacillaceae Bacillus 13.625 17.358 –6.835
538 247 Actinomycetales Micrococcaceae   35.250 17.906 –6.385
351 345 Alteromonadales Idiomarinaceae Pseudidiomarina 43.403 22.798 –5.596
544 146 Clostridiales Lachnospiraceae Coprococcus 3.551 17.983 –4.913
163 187 Bacillales Bacillaceae   13.517 16.409 –4.803
240 697 Bacillales Staphylococcaceae Staphylococcus sciuri 1150.807 6.599 –4.400
153 024 Actinomycetales Streptomycetaceae Streptomyces 8.683 19.990 –3.826
91 742 Rhizobiales Phyllobacteriaceae Pseudaminobacter 32.544 16.299 –3.536
342 500 Burkholderiales Burkholderiaceae Burkholderia 4961.609 5.125 –2.855

Из полученных данных при сравнении групп З/К/С видно, что общего изменения по разнообразию микрофлоры не происходило. Во всех трех группах превалирует тип Proteоbacteria (63.8–87.2%), далее следует тип Firmicutes (11.6–35.2%). Известно, что у коров голштино-фризской породы в здоровом вымени превалирует тип Firmicutes, с преобладанием рода Streptococcus [6]. Можно предположить, что в нашем случае происходит вытеснение типа Firmicutes протеобактериями. Так, при переходе от З к С значительно увеличивается содержание бактерий Pseudomonadales (26.8–42.9%) и Burkholderiales (24.3–37.2%). Среди представителей этих отрядов описаны возбудители мастита [7].

Уровень ОТЕ отряда Bacillales в трех группах примерно одинаковый. Однако при переходе от уровня отряда к семействам видно, что сем. Streptococcaceae, Staphylococcaceae и Bacillaceae возрастают у больных животных. Представители этих семейств описаны как основные возбудители воспалительных заболеваний КРС, в том числе мастита. Так, в качестве основных патогенов, ассоциированных с маститом, в литературе описаны Escherichia coli, Streptococcus, Staphylococcus [8], хотя внутри семейств наблюдаются различия в представителях [9].

В нашем случае высокая доля бактерий семейства Aerococcaceae сохранялась во всех трех категориях, доля Planococcaceae понижалась в образцах К/С. Ранее Aerococcaceae и Planococcaceae описаны как основные представители микрофлоры молока здоровых коров [10]. Planococcaceae также представлены в кишечнике КРС и составляют до 18% фекальной бактериальной популяции [11].

При рассмотрении семейства Staphylococcaceae во всех группах доминирует патоген S. sciuri. Кроме того, во всех образцах молока встречаются Macrococcus caseolyticus. По своим свойствам эти два вида, ранее относящиеся к роду Staphylococcus, близки, идентичность нуклеотидных последовательностей их генов 16S рРНК составляет >95.5% [12]. Поэтому мы рассматриваем S. sciuri и M. caseolyticus как группу S. sciuri.

Анализ присутствия Staphylococcaceae в пробах показал, что в отдельных образцах с увеличением SCC возрастает содержание S. haemolyticus. В то же время наибольшее количество S. haemolyticus находится в пробе c SCC=2.87 × 106, тогда как в пробе со значением SCC=5.19 × 106 присутствие S. haemolyticus незначительно. Содержание S. haemolyticus также различается в пробах молока, взятых из разных долей вымени у одного животного с примерно одинаковым значением SCC. Поэтому мы не можем однозначно утверждать, что увеличение SCC коррелирует с увеличением количества S. haemolyticus.

S. epidermidis обнаружен в большинстве исследованных образцов и в некоторых случаях содержится на высоком уровне. В отдельных образцах молока обнаружен S. aureus.

При сравнении количественных и качественных изменений микробиома для субклинической формы и клинического мастита не обнаруживается изменений среди наиболее распространенных ОТЕ (baseMean >1000.000) (дополнительные материалы статьи). Однако среди ОТЕ с меньшим распространением такие изменения есть. Заметно, что при переходе от образцов З к С/К уменьшается число Burkholderiales, в то время как увеличивается присутствие Actinomycetales.

Хотя представители этих отрядов описаны как представители нормальной микрофлоры молока, ряд видов Actinomycetales являются патогенами, ассоциированными с маститом [13].

Интересно, что во всех образцах обнаруживается в значительных количествах Pseudomonas viridiflava. Этот микроорганизм до сих пор обнаруживался исключительно на растениях [14], и ранее не был замечен в молоке коров. Возможно, P. viridiflava могут попадать в молоко извне через протоки молочной железы.

Список литературы

  1. Heikkilä A.M., Nousiainen J.I., Pyörälä S. Costs of clinical mastitis with special reference to premature culling // J. Dairy Sci. 2012. V. 95. № 1. P. 139–150.

  2. Knight R., Vrbanac A., Taylor B.C., et al. Best practices for analysing microbiomes // Nat. Rev. Microbiology. 2018. V. 16. № 7. P. 410–422.

  3. Klindworth A., Pruesse E., Schweer T., et al. Evaluation of general 16S ribosomal RNA gene PCR primers for classical and next-generation sequencing-based diversity studies // Nucleic Acids Research. 2013. V. 41. № 1. P. e1.

  4. Meyer F., Paarmann D., D’Souza M., et al. The metagenomics RAST server – a public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes // BMC Bioinformatics. 2008. V. 9. № 1. P. 386.

  5. Love M.I., Huber W., Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2 // Genome Biology. 2014. V. 15. № 550.

  6. Cremonesi P., Ceccarani C., Curone G., et al. Milk microbiome diversity and bacterial group prevalence in a comparison between healthy Holstein Friesian and Rendena cows // PLoS One. 2018. V. 13. № 10. P. e0205054

  7. Plummer P.J., Plummer C. Diseases of the Mammary Gland. // Sheep and Goat Medicine. 2012. P. 442–465.

  8. Keane O.M. Symposium review: Intramammary infections – Major pathogens and strain-associated complexity // J. Dairy Sci. 2019. V. 102. № 5. P. 4713–4726.

  9. Condas L., De Buck J., Nobrega D.B., et al. Prevalence of non-aureus staphylococci species causing intramammary infections in Canadian dairy herds // J Dairy Sci. 2017. V. 100. № 7. P. 5592–5612.

  10. Ganda E.K., Bisinotto R.F., Lima S.F., et al. Longitudinal metagenomic profiling of bovine milk to assess the impact of intramammary treatment using a third-generation cephalosporin // Scientific Reports. 2016. V. 6. P. 37565. https://doi.org/10.1038/srep37565

  11. Korsak N., Taminiau B., Hupperts C. et al., Assesment of bacterial superficial contamination in classical or ritually slaughtered cattle using metagenetics and microbiological analysis // Int J Food Microbiol. 2017. V. 17. № 247. P. 79–86.

  12. Kloos W.E., Ballard D.N., George C.G., et al. Delimiting the genus Staphylococcus through description of Macrococcus caseolyticus gen. nov., comb. nov. and Macrococcus equipercicus sp. nov., and Macrococcus bovicus sp. no. and Macrococcus carouselicus sp. nov. // Int J Syst Bacteriol. 1998. V. 48. Pt 3. P. 859–877. https://doi.org/10.1099/00207713-48-3-859

  13. Hamid M.E. Dietzia species as a cause of mastitis: Isolation and identification of five cases from dairy cattle // African Journal of Microbiology Research. 2013. V. 7. № 29. P. 3853–3857.

  14. Sarris P.F., Trantas E.A., Mpalantinaki E., et al. Pseudomonas viridiflava, a Multi Host Plant Pathogen with Significant Genetic Variation at the Molecular Level // PLoS One. 2012. V. 7. № 4. P. e36090.

Дополнительные материалы отсутствуют.