2019-08-15
文案 | 微生物组产品线
正 文
最近，派森诺生物与西北农林科技大学合作，在《Science of the Total Environment》（影响因子5.589）再次发表论文，以黄土高原中的土壤细菌群落为研究对象，在大空间尺度上探究了黄土高原中的细菌微生物群落，并结合黄土高原的气候、地理等多种环境变量，对黄土高原中土壤细菌群落的地理分布及其驱动因素进行了探索。
研究背景
土壤微生物在调节生态系统功能和维持生态系统稳定方面发挥着重要作用，细菌更是影响着土壤中的基本过程和物质循环。尽管目前关于微生物地理分布模式的研究很多，但我们仍然对微生物的生物地理学知之甚少（尤其是在特别干旱的地区）。比如，在干旱地区的不同纬度，土壤中的营养物质和气候驱动因子对土壤细菌生物地理模式的影响程度是否也和其余地区一样？它们的相对重要性又是怎么样的？
与此同时，研究显示，降水是驱动土壤微生物多样性与分布的重要因子，因此，研究降水对土壤细菌群落的影响可增强我们对土壤过程的了解，并探究它们对自然气候变化的贡献。
黄土高原是影响中国西部气候变化和生态系统功能的重要区域，但目前却没有人在大空间尺度上研究黄土高原森林土壤中细菌群落的构成情况。而黄土高原的东西剖面，在气候、土壤和地理距离上都具有明显梯度，且绝大部分区域降水量低于600 mm，是研究细菌多样性和群落结构对干旱地区不同环境梯度的响应的理想区域，因此，本文以黄土高原自东向西800公里横断面为研究地点，探究了该区域中细菌群落的地理分布，以及对应的驱动因子。
研究内容
①探究不同生物地理模式下土壤细菌的多样性与群落结构；
②定量评估气候、地理距离、土壤因子等多种环境变量对细菌多样性和群落结构形成的相对重要性；
③探究土壤有机碳对土壤细菌生物地理模式的影响。
研究目的
研究黄土高原自东向西800公里横断面上，土壤细菌多样性的地理分布，以及对应驱动因素。
▶ 材料与方法
测序技术：Illumina MiSeq高通量测序平台
测序模式：微生物组细菌16S rRNA基因V3V4区测序
实验对象：土壤
▶ 实验设计
本研究于2016年7月，在黄土高原自东向西800公里的横断面中，选择纬度相近，年平均气温（MAT）在7 ~ 12.4 ℃，年平均降水量（MAP）在473 ~ 547 mm，且土壤类型相似的24个取样点。
每个取样点随机选择3个样方，每个样方收集10 ~ 20份表层土，去除根、石头和植物凋落物后，将土样混匀、过筛（2 mm），随后，将所有土样分为两份，一份置于-80 ℃储存，以提取土壤中的DNA，用于高通量测序以分析土壤中的微生物群落，另一份用于分析土壤中的理化性质，包括有机碳（SOC）、总氮（TN）、总磷（TP）、pH、电导率（EC）、速效磷（AVP）、土壤硝态氮（NO3N）、土壤氨氮（NH4N）。
结 果
▶ 黄土高原土壤细菌群落多样性及影响因素
高通量测序结果显示，黄土高原的土壤样本中，微生物群落的Shannon多样性指数在9.27~10.89之间，且降水量越低的地区，多样性指数越高。如图1所示，土壤细菌的Shannon多样性指数和物种丰富度均与降水量显著相关，其余环境因子对土壤细菌群落的Alpha 多样性则无显著影响。不过，多元回归分析显示，土壤pH值是影响土壤细菌多样性的最重要因素，相对重要性为50%（表1）。
图1 土壤pH和降水量（MAP）与土壤细菌多样性的相关性
表1 土壤细菌Alpha多样性的多元回归模型（Shannon）
▶ 黄土高原土壤细菌群落结构及影响因素
在本次研究的所有黄土高原土壤样本中，共检测到了24个细菌门类，其中，最主要的五个门类为：α-变形菌门（18.2%），β-变形菌门（5.2%），放线菌门（31%）、酸杆菌门（14%）、Chloroflexi（10%）和芽单胞菌门（5%），门和纲水平的主要细菌群落见图2。同时，spearman相关性分析显示，以上这些主要微生物门类的相对丰度均与土壤化学性质显著相关（pH、SOC），这表明，土壤pH能够影响微生物群落结构的形成，而硝化螺菌、放线菌、Spartobacteria 和Subgroup_17的相对丰度则和土壤TN、SOC显著相关，另外，土壤氨态氮含量也会显著影响硝化螺菌、放线菌、Spartobacteria、Subgroup_17、α-变形菌和Solibacteres的相对丰度。这表明，土壤C、N和pH是影响土壤细菌群落组成的重要因素。此外，基于β多样性的多元回归分析显示，土壤pH是土壤群落的最佳预测因子，其次是土壤有机碳（表2）。
图2 不同取样点中的主要细菌群落结构（a为门水平，b为纲水平）
表2 土壤细菌β多样性的多元回归模型（NMDS1）
NMDS分析和PCoA分析显示，本次实验所采集的土壤样本中，细菌群落结构之间有明显的变化趋势，且这个变化趋势与样本中的土壤pH值具有很强的相关性，即土壤pH值对土壤细菌群落的组成有显著影响（图3）。
图3 基于Unweighted Unifrac distance的NMDS分析（颜色代表pH梯度）（a）；基于Bray distance的PCoA分析结果的PC1（b）和基于Unweighted Unifrac distance的NMDS1（C）与pH的回归线；气候、空间因子、土壤因子及其相互作用与细菌群落的VPA分析（d）。
▶ 影响细菌群落结构形成的环境因素
CCA分析结果显示，MAP、MAT和海拔均对土壤细菌群落结构有显著影响，在土壤理化性质中，SOC、TN、pH、EC和NH4N均为影响土壤细菌群结构的重要因素（尤其是土壤pH）。同时，相较于气候驱动因素，土壤性质对土壤群落结构有更重要的影响。另外，NMDS的第一个成分（NMDS1）与土壤环境变量之间的相关性分析也显示，土壤性质对土壤细菌结构有着强烈影响。
表3 NMDS的第一个成分（NMDS1）与土壤环境变量之间的相关性分析
本文利用距离衰减的方法，探究了细菌群落相似性与地理距离、化学距离（基于欧氏距离的土壤性质距离）和气候距离之间的关系，距离衰减曲线显示，土壤细菌群落相似性和地理距离有着显著相关性（图4），这表明，空间因素可能会通过传播距离的限制影响微生物群落结构。另外，微生物群落结构与环境距离（包括土壤欧式距离和气候欧式距离）之间也有着强相关性。回归分析的结果显示，土壤性质对细菌群落结构有更为重要的影响。
图4 基于欧式距离的环境相似性、地理距离和细菌群落相似性之间的距离衰减曲线
另外，本研究还利用VPA分析（图3d），分析了地理距离、土壤因素和气候因子对土壤细菌群落结构的影响，结果显示，总共有62%的群落变异可以用所有测量变量来解释，其中，地理距离、气候和土壤变量分别解释了群落变异的20%、9%和25%，且土壤因子与气候因子之间无交互作用，即，具有相似环境特征的土壤，无论地理距离如何，其细菌群落相似。
文章还利用DistLM分析测试了各环境因子对土壤细菌群落结构的相对解释率。结果显示，土壤pH对细菌群落的变化有着最大的解释率（23.6%），其次则是气候因素（表4）。
表4 DistLM分析结果
总 结
本文以黄土高原中的土壤细菌群落为研究对象，探究了黄土高原中的细菌微生物群落，并结合黄土高原的气候、地理等多种环境变量，对黄土高原中土壤细菌群落的地理分布及其驱动因素进行了探索，并得到以下结论：
① 气候因素（MAP）是影响黄土高原中细菌Alpha多样性最重要的因素；
② 干旱地区森林土壤中的细菌群落结构受土壤pH值的强烈影响；
③ 与土壤性质和地理距离相比，气候变量对土壤细菌群落结构的影响较小。
本研究的测序和数据分析工作由上海派森诺生物科技股份有限公司完成。
文章索引
Zeng Q, An S, Liu Y, et al. Biogeography and the driving factors affecting forest soil bacteria in an arid area[J]. Science of The Total Environment, 2019, 680: 124-131.
