A biogáztermelés a szerves anyag bontásának hatékonyságán alapul. Ebben a folyamatban egy összetett mikrobiális közösség vesz részt, amelyben minden mikroorganizmusnak meghatározott szerepe van. A mikrobiális közösség összetételét és aktivitását különböző tényezők, mint például a mikrobák közötti interakciók, a biomassza összetétele, valamint az anaerob degradáció során keletkező metabolitok befolyásolják.
A mikrobiális kölcsönhatások és mechanizmusaik feltárása összetett feladat, mivel a legtöbb mikroba a partnereinek hálózata nélkül laboratóriumban nem vizsgálható.
Így a komplex közösségekben működő szintrófikus kölcsönhatások feltárása speciális megközelítést igényel. Az egyre fejlettebb szekvenálási technológiák és bioinformatikai algoritmusok megoldást nyújthatnak ennek a problémának a feloldására. Ezek segítségével lehetővé válik az egyedi mikrobafajok teljes genomjainak rekonstrukciója, illetve az egyes mikrobákhoz kapcsolható funkciók azonosítása és kvantitatív jellemzése még olyan összetett közösségekben is, mint a biogáztermelő rendszerek. Ebben a tanulmányban a szerzők ipari méretű biogázreaktorok metagenom adatainak mélyelemzése során nagyszámú baktérium- és archaeagenomot rekonstruáltak mesterséges neurális hálózatot alkalmazó genomcentrikus eljárással.
A kutatás eredményei rávilágítottak, hogy ismereteink hiányosak a biogáztermelő közösségek tevékenységéről és az ezekben a közösségekben élő mikroorganizmusok kapcsolatairól.
A tanulmányban számos eddig ismeretlen mikrobát azonosítottak a kutatók, illetve az egyes mikrobák aktivitását, funkcionális szerepét és más mikrobákkal alkotott kölcsönhatásaikat is feltárták.
A metanogén archaeák és szintrófikus baktériumpartnereik között a biomassza-metán konverzióban kulcsszerepet játszó metabolikus útvonalakat azonosítottak. A kutatás eredményei rámutattak arra is, hogy a metanogén mikroorganizmusok diverzitása jelentős szerepet játszik a közösség funkcionális stabilitásában.
(Forrás: Eötvös Loránd Kutatási Hálózat Titkársága: http://www.elkh.org/)