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天昊微生物項目文章:水生高等植物凋落物分解過程中細菌與真菌之間的相互作用

發稿時間:2021-05-07來源:天昊生物

英文題目:Interactions between bacteria and fungi inmacrophyte leaf litter decomposition

中文題目:水生高等植物凋落物分解過程中細菌與真菌之間的相互作用

期刊名:Environmental Microbiology

影響因子:4.933

發表時間: 2021-2


微生物在淺水湖泊中水生高等植物的分解中起著重要作用,該過程在很大程度上受到細菌-真菌相互作用的影響,而這些相互作用是對物質組成和環境條件的響應。本研究在5、15和25℃溫度下對茭草(Zizania latifoliaZl)、輪葉黑藻(Hydrilla verticillataHv)和荇菜(Nymphoides peltata, Np)三種水生高等植物凋落物分解過程中的微生物進行了分析。結果表明,隨著時間的推移,細菌α多樣性顯著增加,而溫度和植物物種對細菌群落都有顯著影響,而植物類型被證明是真菌群落最重要的驅動因素。γ變形菌、擬桿菌、δ變形菌、厚壁菌和螺旋體相關的細菌類群是調查生態網絡中的關鍵菌種,不同的水生植物中發現與擔子菌和子囊菌有著顯著的共生或共排除關系。這項研究表明,參與水生高等植物分解的細菌對溫度變化更敏感,而真菌對植物物質的組成具有更高的特異性。輪葉黑藻的營養成分促進了細菌-真菌的正向相互作用,從而促進了凋落物的分解和再循環。



水生高等植物經常在湖泊和濕地的沿海生境中主導初級生產,為無脊椎動物、魚類和鳥類提供食物,并為細菌提供有機碳。水生高等植物通常會影響整個湖泊生態系統的功能,并對水流和沉積物動力學產生深遠影響。水生高等植物在其生長階段可以從水和沉積物中積累養分,而在分解過程中,有機物和無機成分(包括養分)被釋放回系統中。因此,分解是一個關鍵的生態系統過程,它決定了初級生產者的營養供應,影響生物多樣性,并對湖泊的整個食物網產生長期影響。水生高等植物的分解是一個由微生物和無脊椎動物促進的復雜過程,這些生物的作用啟動了食物網中的碳和營養同化過程。不同種類的水生高等植物在物理結構、化學成分、顆粒大小和分解過程中被微生物定殖能力方面可能有顯著的差異。眾所周知,水生真菌在水生生態系統中微生物分解凋落物中起著主導作用。真菌產生降解葉組織所必需的酶,其產生量足以導致顯著的凋落物腐爛和有機物的大量損失。因此,真菌可以處理木質素和纖維素,并逐漸降解水生高等植物材料中的其他有機物質。與真菌相比,細菌在植物分解中的作用較少受到關注。然而,許多研究記錄了在垃圾分解的初始階段細菌數量的增加,以及凋落物后由于濕度條件改善而導致的生物群落的發展。有研究認為某些細菌在分解的后期有助于胞外降解酶的產生。雖然細菌與真菌常常共存并可能相互作用,但對水生高等植物分解過程中細菌-真菌的關系知之甚少。在本研究中,研究者探討了在不同溫度下與水生高等植物凋落物分解相關的微生物,以及它們在分解過程中的變化。這項研究將有助于更好地理解水生高等植物凋落物分解的微生物機制。



實驗設計和樣本收集從東太湖采集了茭草(Zl)、輪葉黑藻(Hv)和荇菜(Np)的新鮮葉片。微生物樣本從花神湖(定為A)和玄武湖(定為B)采集原位湖水和沉積物樣品。用來自A和B的水和沉積物樣品構建了三種微生態環境,分別在5℃、15℃和25℃下進行光孵育。在實驗室中,用無菌去離子水沖洗葉片以去除葉片表面的雜質,離心后用刀將預處理過的葉子切片,將每種植物的5 g凋落物放入玻璃纖維網袋中。然后將沉積袋放在水槽中的沉淀物表面。實驗流程圖如圖1所示。



實驗在第0、1、2、4、7、15、23和31進行采樣。在每個時間點收集三個重復。在實驗過程中,將每種植物2 g凋落物轉移到無菌的50 ml聚乙烯管中,該管含有40 ml含有0.01%(體積/體積)Tween 80的2 mM PBS溶液。

三種水生高等植物凋落物性質及水解酶活性測定

凋落物性質包括水生高等植物的元素組成和物質組成,如碳、氮、磷、纖維素、半纖維素和木質素含量。水解酶活性測定包括纖維素酶、木聚糖酶、多酚氧化酶和過氧化物酶的活性,使用酶聯免疫ELISA試劑盒進行測定。

細菌16S與真菌18S擴增子測序和原始數據處理

通過震蕩及超聲波處理,從植物葉片中去除附生微生物,然后將含有附生微生物成分的懸浮液收集在0.2 μm孔徑的聚碳酸酯濾膜上,并在-80℃下儲存,用于DNA提取。將濾膜切成小塊后,使用試劑盒提取基因組DNA。細菌16S和真菌18S擴增子測序由上海天昊生物完成,本研究使用細菌16S rRNA基因的V4-V5區段,以及真菌18S rRNA基因V9區段進行檢測,利用Illumina MiSeq平臺進行雙端測序

數據分析

對原始讀序進行合并、去噪、修整、質量過濾并與數據庫進行比對后,利用Olson指數衰減模型用于計算水生高等植物凋落物分解速率。皮爾遜相關分析和ANOVA方差分析用于進一步研究生理因素。α多樣性指數使用Mothur程序估計,而β多樣性和NMDS圖是使用R進行。使用MEN Analyses Pipeline進行了網絡分析。使用線性回歸和RDA研究了細菌與真菌群落組成與生理因素之間的關系。



不同溫度下水生高等植物凋落物的分解

三種水生高等植物在25℃時分解速率最高。在凋落物的物質組成中,除半纖維素含量外,水生高等植物的纖維素和木質素含量差異顯著。Zl在分解過程中保持最高的纖維素和木質素含量,其次是Hv和Np。纖維素酶、木聚糖酶和多酚氧化酶在各種水生高等植物中變化顯著。纖維素酶活性在Np最高,其次是Hv和Zl,木聚糖酶活性在Hv分解初期最高,其次是Zl和Np。總的來說,氮和磷的含量與分解過程中水解酶的活性呈負相關,而與水生高等植物種類無關。因此,碳氮比和碳磷比與木聚糖酶和過氧化物酶活性呈正相關。Hv和Np樣品的分解率與纖維素酶和木聚糖酶活性呈顯著正相關。除了氮含量與Zl凋落物的分解速率呈顯著的正相關外,而其他因子均不與Zl凋落物的分解速率相關。


分解過程中細菌群落組成的變化

隨著降解時間的增加,細菌α多樣性(包括操作分類單位(OTU)豐富度和系統發育多樣性(PD))顯著增加(圖2),并受到溫度和降解時間綜合效應的顯著影響(表1)。一般來說,不同溫度下α多樣性的順序為5℃ < 15℃ < 25℃。



圖2、α多樣性分析,包括分解過程中與三種水生高等植物相關的細菌與真菌群落的操作分類單元(OUT)豐富度和系統發育多樣性(PD)分析。

表1、對細菌與真菌群落的α多樣性指數(OTU豐富度和Faith’s PD)的顯著性進行多變量方差分析 (PERMANOVA)檢驗。



本研究計算了每種水生高等植物類型的細菌群落組成的Bray-Curtis相異度,該相異度受植物類型和降解時間以及兩個因素的組合的顯著影響(表2)。在分解過程中,Zl和Np樣品的細菌相異性顯著增加,而Hv樣品的相異度沒有顯著增加(圖3)。從Bray-Curtis相異度得出的非度量多維標度(NMDS)圖表明,時間對三種水生高等植物的細菌群落組成有影響


表2、對細菌與真菌群落的Bray-Curtis相異度的顯著性進行多變量方差分析(PERMANOVA)檢驗


所有樣品的優勢菌中,厚壁菌的相對豐度在Np最高,在Hv最低,而β變形菌的相對豐度在Zl最高,在Np最低。冗余分析的結果表明,剩余生物量、溫度、植物類型、碳、碳氮比、木質素含量和木聚糖酶活性與細菌群落組成顯著相關(圖4A)。


不同溫度下分解過程中真菌群落組成的變化

研究者的結果表明,真菌群落的α多樣性在植物物種之間有顯著差異,但在培養過程中沒有顯著增加(表1;圖2)。真菌群落的不同受到降解時間和植物類型的顯著影響(表2)。在分解過程中,只有Np樣品的真菌相異性顯著增加(圖3)。





圖3、三種水生高等植物物種隨分解時間變化中通過Bray-Curtis相異值反映的細菌與真菌群落的β多樣性。圖中的x軸和y軸都進行了ln轉換。

根據實驗設計,溫度和植物類型對細菌群落組成有顯著影響,而只有植物類型對真菌群落組成有顯著影響。具體而言,剩余生物量、植物類型、含氮量和木聚糖酶活性與分解過程中真菌群落組成的動態變化顯著相關(圖4B)。


圖4、與(A)細菌和(B)真菌群落組成相關重要生理因素的冗余分析(RDA)。


細菌與真菌群落之間的相互聯系

在這項研究中,將細菌與真菌OTUs結合起來,為每個水生高等植物物種構建了一個共生網絡(圖5)。總體拓撲指數顯示,所有網絡連通性分布曲線都符合冪律模型,這表明網絡是無標度的(表3)。總的來說,在三種水生高等植物中,Hv的網絡連通性分布曲線最符合冪律模型(最佳R2值),它們也具有最高的平均聚類系數,模塊結構最高。