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植物与其共生微生物共同构建的生命共同体(holobiont),显著提升了宿主植物的养分获取和抗逆能力。然而,当前研究更多聚焦于根际微生物在单一养分调控中的作用,而对于其如何协同调控多种养分的机制尚不明确。特别是在氮素和水分供应变化下,根际微生物如何响应并影响植物的多重养分特性仍缺乏系统研究。
近日,来自中山大学谢若瀚老师课题组,在国际著名学术期刊《Horticulture Research》(IF= 7.6,一区Top)上发表研究论文。研究团队以番茄为模式植物,利用昊为泰微生物Accu16S®细菌绝对定量测序专利技术,定量分析了氮、水供应下根际细菌群落结构、功能以及网络拓扑特性的变化对植物多重养分特性的调控作用。
中文题目:根际细菌的多样性与互作调控氮和水供应下番茄的多重养分特性
发表期刊:Horticulture Research
影响因子:7.6(一区Top)
发表时间:2024年10月
本研究在温室中分别进行多种处理设计,包括两个氮素水平(无氮处理和施氮处理,每盆0.3克氮肥)与三种灌溉条件(干旱、正常浇水和淹水),共形成六种组合,每种组合有六个重复。两周后,根据灌溉条件进行水分管理:干旱组每两天灌溉25毫升水,土壤含水量为正常浇水的45%-55%;淹水组灌溉至土壤表面完全饱和并维持2周。每组处理持续至番茄叶片轻微萎蔫。样品采集于移栽后30天(干旱处理植物开始出现轻微叶片萎蔫时)进行样本采集,进行植物组织理化性质和根际土壤微生物的扩增子绝对定量测序。
1. 微生物群落的多样性与绝对丰度检测
研究者首先通过绝对定量测序分析了氮和水分供应变化下番茄根际细菌的多样性和丰度。结果显示,水涝条件显著提高了细菌多样性(丰富度和Shannon指数),而干旱处理则显著降低多样性。同时,水涝显著增加了细菌的绝对丰度,但氮素供应对群落丰度影响较小。上述结果表明,水分供应对根际细菌群落结构的调控作用强于氮素供应,是驱动微生物群落变化的关键因素。
图1、氮水供应下根际微生物多样性和丰度的变化。(A) 丰富度;(B) Shannon指数;(C) Bray-Curtis距离的NMDS分析;(D) 微生物绝对丰度。
2. 功能通路的预测分析
研究者利用FAPROTAX工具预测了根际细菌的代谢功能通路,发现水涝条件下与氮代谢相关的功能通路(如氮固定、硝化作用)显著增强,而干旱条件则抑制了这些通路的活性。此外,氮肥施用在水涝条件下进一步促进了氮代谢通路的功能。上述结果显示,水涝条件不仅增强了氮代谢功能,还可能通过改善微生物代谢活性促进植物对氮素的利用。
图2、根际微生物功能通路预测结果。(A) 不同处理下的NMDS分布;(B) 养分相关功能通路的绝对丰度变化。
3. 共现网络复杂性与多重养分特性的关系
研究者通过共现网络分析揭示了微生物群落复杂性对植物多重养分循环的调控作用。结果表明,干旱条件下的网络复杂性(节点数量、边数、图密度等指标)显著高于水涝条件,且网络复杂性与植物多重养分循环指数(MNC)呈负相关。这表明,在胁迫条件下,过高的网络复杂性可能降低资源利用效率,而适度降低网络复杂性或有助于提升植物的养分吸收能力。
图3、不同氮水条件下微生物共现网络的拓扑特性。(A-F) 各处理下的共现网络图;(G-J) 网络节点、边数、平均度及图密度的差异分析。
4. 核心菌群的贡献
通过随机森林分析,研究者确定了由61个属组成的核心菌群,包括Candidatus、Koribacter和Streptomyces等。这些核心菌群在不同处理下均稳定存在,其丰度与植物多种养分(如氮、铁、锌)的浓度呈显著正相关。研究表明,核心菌群在多重养分吸收过程中具有关键作用,是预测植物养分吸收和调控微生物功能的主要驱动力。
其中,Massilia、Ferruginibacter、Edaphobacter和Burkholderia的绝对丰度与植物N和Mn浓度呈正相关。WPS1、Pseudolabrys、Gp3、Gemmatimonas和Candidatus Koribacter的绝对丰度与P和Mn浓度有关。WPS2、Tumebacillus、Nitrospira、Gp3、Gp1、Candidatus Koribacter、Azospirillum和Asticcacaulis的绝对丰度与Mg、Zn和Cu浓度呈负相关。Candidatus Koribacter和Nitrospira的绝对丰度与Fe浓度呈正相关。Streptomyces的绝对丰度与Zn浓度呈正相关。
图4、核心菌群丰度与植物养分的关联。核心菌群对氮、铁、镁等养分的预测重要性及相关性分析。
5. MNC与群落多样性、网络复杂性及核心类群绝对丰度的关系
研究发现,MNC指数与α多样性、β多样性及核心类群绝对丰度呈显著正相关,表明群落多样性在促进植物多营养特性中至关重要。而网络平均连接度和图密度与MNC呈负相关,表明更简单的网络结构有助于多营养吸收。此外,核心类群绝对丰度是影响MNC的关键因素,直接关联植物的多种营养元素吸收。
图5、MNC与群落多样性、网络复杂性及核心类群丰度的关系。(A, B)MNC与α多样性(A)和β多样性(B)的关系,灰色阴影区域表示95%置信区间,实线表示显著的Pearson相关性。(C, D)MNC与核心类群丰度(C)和预测功能丰度(D)的关系,其中D未显示显著相关性。(E, F)MNC与网络节点数量(E)和边数量(F)的关系,两者均未呈显著相关性。(G, H)MNC与网络平均连接度(G)和图密度(H)的关系,均显示显著负相关。
6. 氮、水供应及交互作用对MNC的影响路径
氮、水供应及其交互作用可解释MNC变化的82%,群落多样性变化的63%,网络复杂性变化的61%。氮是影响MNC的主要因素,而水对核心类群绝对丰度和预测功能的影响显著。氮-水交互作用对群落多样性有负面影响。模型表明,群落多样性(尤其是α多样性)和网络复杂性是氮、水供应调控MNC的核心中介因素。
图6、氮、水供应及其交互作用对MNC的影响路径。(A)基于结构方程模型展示氮-水供应及其交互作用通过群落多样性(α和β多样性)、核心类群绝对丰度、网络复杂性(节点数、边数、平均连接度和图密度)以及预测功能绝对丰度对MNC的直接和间接影响。红线表示正相关,灰线表示负相关,实线为显著关系,虚线为不显著关系。(B)标准化总效应条形图显示不同变量对MNC的贡献程度,氮供应和α多样性对MNC贡献大,而水供应主要通过增强预测功能绝对丰度和核心类群绝对丰度间接影响MNC。
本研究通过绝对定量测序、功能预测分析和网络复杂性解析,系统揭示了氮、水供应下根际细菌群落对植物多重养分特性的调控机制。研究发现,水分供应是影响根际细菌多样性、核心类群绝对丰度和功能的重要因子,显著高于氮素供应;核心菌群的稳定性在植物多重养分吸收中具有关键作用;共现网络的复杂性对资源利用效率起到调节作用。
通过添加spike-in内标序列进行的扩增子绝对定量测序,研究人员可以通过构建标准曲线,将样品中16S rDNA测序结果换算成绝对拷贝数。这种方法不仅能够揭示不同处理条件下微生物群落结构的变化,还能帮助我们识别核心微生物类群的具体绝对数量信息,以及它们在植物多营养循环中的潜在功能贡献,这对于理解微生物群落与植物多营养特性之间的关系至关重要。
本研究结果为通过定量微生物组学方法来优化作物养分利用提供了理论支持,同时为未来开发以核心菌群为基础的生物肥料和可持续农业实践提供了新思路。这项工作进一步强调了根际微生物在提高作物生产力和应对环境胁迫中的潜在应用价值。
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