Аннотация результатов, полученных в 2024 году
В рамках первого года выполнения проекта были достигнуты следующие научные результаты. В программный конвейер BackPack были добавлены новые модули и инструменты, которые позволили проводить комплексное описание свойств штаммов на основании данных их генома. Были интегрированы программа IDOPS и усовершенствованная система определения инсектицидных токсинов в геномах. Также был реализован поиск обменов доменами на основе сравнения выявленных токсинов Cry с последовательностями доменов известных представителей, депонированных в базе BPPRC. Были улучшены модули по определению кластеров биосинтетических генов с объединением информации от программ DeepBGC и antiSMASH, а также добавлена характеристика активностей метаболических кластеров, ответственных за синтез известных вторичных метаболитов, с использованием информации из базы MIBiG. Кроме того, были добавлены инструменты для поиска мобильных генетических элементов (МГЭ), таких как профаги, геномные островки и инсерции. Разработанный алгоритм по определению общих участков регионов позволил провести детектирование МГЭ с высокой точностью и чувствительностью, и сохранением важных метаданных. Также в программный конвейер были включены программа Pseudofinder для определения псевдогенизированных участков генома и программа Alien_Hunter для поиска регионов, потенциально участвующих в горизонтальном переносе. Была создана база данных минорных факторов вирулентности, ферментов и системы регулонов, регулирующих транскрипцию генов, кодирующих детерминанты вирулентности. Было проведено секвенирование и анализ 37 геномов природных изолятов семейства Bacillaceae, большинство из которых характеризовались высоким качеством и степенью полноты. Изоляты можно разделить на две крупные группы: штаммы, принадлежащие к роду Peribacillus, и штаммы группы B. cereus sensu lato, родственные виду B. mycoides. Выделенный изолят nc5.1 был наиболее отдалённым от остальных в пределах группы Bacillus и, возможно, представляет собой неописанную таксономическую единицу. Анализ спектра инсектицидных токсинов показал, что некоторые штаммы содержат локус, кодирующий малоизученный токсин Cry70Bb1, что дает возможность определить активность этого токсина. Было выделено три штамма с широким спектром синтезируемых инсектицидных токсинов, включая токсины Cry. На следующем этапе выполнения проекта нами были отработаны протоколы тестирования бактерицидной и фунгицидной активности изолятов и проведен анализ активности 37 исследуемых бактериальных изолятов. По результатам скрининга на предмет наличия бактерицидной активности изолятов в отношении патогенов были выявлены 20 изолятов с активностью против 5 важных фитопатогенов сельскохозяйственных культур. Из них рост Pectobacterium atrospecticum подавляли 8 изолятов, Xanthomonas campestris – 9 изолятов, Pseudomonas syringae pv. tomato – 20 изолята, Pectobacterium carotovorum – 10 изолятов, Clavibacter michiganensis – 10 изолятов. Определены 7 изолятов, проявивших бактерицидную активность в отношении всех 5 бактерий-патогенов. Исследование фунгицидной активности изолятов в отношении грибов Alternaria solani, Bipolaris sorokiniana, Fusarium oxysporum показало отсутствие фунгицидного эффекта у всех 37 изолятов. Тем не менее, нами отобраны изоляты, потенциально способные снижать урон сельскохозяйственно-значимых культур от бактериальных инфекций. По результатам первого года было показано, что предсказательный потенциал разработанного программного конвейера BacPack позволил подтвердить экспериментально изученные свойства штаммов.

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В рамках второго года выполнения Проекта получены важные научные результаты изучения генетических основ антибактериальной активности бактериальных изолятов и совершенствования инструментов биоинформационного анализа бактериальных геномов. Так, в отчётный период проведена масштабная доработка программного конвейера BacPack. В его архитектуру успешно интегрирован этап деконтаминации прочтений с применением программ KneadData v0.12.1 и minimap2, что существенно повысило качество входных данных. Для расширения таксономической характеристики конвейера осуществлено внедрение инструментов RefSeq Masher v0.1.2 и isolateR v1.0.1. Важным шагом стало внедрение программы gapseq v1.3.1, позволившей реализовать определение метаболических путей на основе геномных данных. Особого внимания заслуживает разработка системы визуализации геномной карты исследуемого изолята посредством интеграции программы CGView v2.0.3. Выходные данные конвейера были качественно усовершенствованы за счёт добавления геномных треков с выявленными детерминантами вирулентности — инсектицидными кластерами, биосинтетическими кластерами генов, ферментами и мобильными генетическими элементами. Ключевым достижением стала реализация генерации интерактивного визуального представления данных функциональных локусов на геномной карте, что значительно повысило наглядность и информативность анализа. Параллельно с совершенствованием инструментария проведён комплексный анализ антибактериальной активности бактериальных изолятов, изучаемых в рамках Проекта. Фенотипический скрининг и исследование метаболического потенциала были дополнены системным анализом генетических факторов, лежащих в основе наблюдаемой активности. С применением метода полногеномного анализа ассоциаций (panGWAS) на расширенной фенотипически охарактеризованной выборке удалось установить связь между антибактериальной активностью изолятов и вариабельностью их геномов. Полученные данные продемонстрировали патоген специфичный характер ассоциаций биосинтетических кластеров вторичных метаболитов с антибактериальной активностью в отношении ряда фитопатогенов, включая Pectobacterium atrosepticum, Pectobacterium carotovorum, Xanthomonas campestris, Pseudomonas syringae pv. tomato и Clavibacter michiganensis. В ходе panGWAS анализа выявлено устойчивое ассоциирование антибактериальной активности с наличием кластеров сидерофоров (петробактина и бациллибактина), а также с биосинтетическими кластерами 12 эпи фишериндола, пениноидина и пениломицина. Дополнительно был проведён анализ сопредставленности вторичных метаболитов в геномах исследуемой выборки изолятов. Установлено, что наиболее распространёнными являются два метаболитных профиля: сочетание бациллибактина, петробактина, 12 эпи фишериндола и пениноидина (10 геномов), а также комбинация бациллибактина, петробактина и генов молибденового кофактора (9 геномов). Примечательно, что наибольшая доля активных изолятов (5 из 9–10 геномов) наблюдалась в отношении Pseudomonas syringae pv. tomato, тогда как против других патогенов активность проявлялась реже. Одним из ключевых достижений отчётного периода стало выявление значительного массива генов, ассоциированных с антибактериальной активностью, но не входящих в состав биосинтетических кластеров вторичных метаболитов. По результатам panGWAS анализа после исключения генов биосинтетических кластеров обнаружено 466 уникальных ортологичных кластеров, связанных с фенотипами антибактериальной активности. Из них 252 кластера ассоциированы с активностью против двух и более фитопатогенов, а 20 кластеров демонстрировали ассоциации в отношении четырёх и более патогенов. Функциональный анализ показал, что значительная часть этих генов вовлечена в процессы клеточной физиологии и регуляции, включая транспорт и секрецию, модификацию клеточной поверхности, регуляцию клеточного ответа и реакцию на стрессовые воздействия. Особое внимание привлекли 132 ортологичных кластера, аннотированных как гипотетические белки. Из них 70 кластеров были связаны с активностью против нескольких фитопатогенов, причём 20 кластеров ассоциировались сразу с четырьмя и более патогенами. Эти данные указывают на существование ранее не охарактеризованных генетических детерминант антибактериальной активности, не выявляемых при анализе биосинтетических кластеров. Важным результатом работы стала создание масштабной базы данных “Bacillus genomics database”. В её основу легли 1176 высококачественных геномных сборок штаммов рода Bacillus. Сборки были проанализированы с помощью конвейера BacPack. Разработана система интеграции конвейера с базой данных, включающей 11 связанных таблиц. База данных реализована на технологии YDB и интегрирована с DataLens, обеспечивающей аналитическую обработку информации. Ресурс размещён в открытом доступе по адресу https://k-antonets.sourcecraft.site/bacillus-db/. Отличительной чертой базы является наличие наглядного визуального материала, включающего данные географического распределения, таксономического разнообразия и биологических активностей штаммов. По итогам работы в отчетный период опубликована одна статья в журнале International Journal of Molecular Sciences (Q1) и приняты в печать две статьи в журнале Biological Communications.