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天昊微生物项目文章:水生高等植物凋落物分解过程中细菌与真菌之间的相互作用

 


原创 上海天昊生物
 

 

英文题目:Interactions between bacteria and fungi inmacrophyte leaf litter decomposition
中文题目:水生高等植物凋落物分解过程中细菌与真菌之间的相互作用
期刊名:Environmental Microbiology
影响因子:4.933
发表时间: 2021-2


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研究概要

 
微生物在浅水湖泊中水生高等植物的分解中起着重要作用,该过程在很大程度上受到细菌-真菌相互作用的影响,而这些相互作用是对物质组成和环境条件的响应。本研究在5、15和25℃温度下对茭草(Zizania latifoliaZl)、轮叶黑藻(Hydrilla verticillata, Hv)和荇菜(Nymphoides peltata, Np)三种水生高等植物凋落物分解过程中的微生物进行了分析。结果表明,随着时间的推移,细菌α多样性显著增加,而温度和植物物种对细菌群落都有显著影响,而植物类型被证明是真菌群落最重要的驱动因素。γ变形菌、拟杆菌、δ变形菌、厚壁菌和螺旋体相关的细菌类群是调查生态网络中的关键菌种,不同的水生植物中发现与担子菌和子囊菌有着显著的共生或共排除关系。这项研究表明,参与水生高等植物分解的细菌对温度变化更敏感,而真菌对植物物质的组成具有更高的特异性。轮叶黑藻的营养成分促进了细菌-真菌的正向相互作用,从而促进了凋落物的分解和再循环。
 

 

 

研究背景

 
水生高等植物经常在湖泊和湿地的沿海生境中主导初级生产,为无脊椎动物、鱼类和鸟类提供食物,并为细菌提供有机碳。水生高等植物通常会影响整个湖泊生态系统的功能,并对水流和沉积物动力学产生深远影响。水生高等植物在其生长阶段可以从水和沉积物中积累养分,而在分解过程中,有机物和无机成分(包括养分)被释放回系统中。因此,分解是一个关键的生态系统过程,它决定了初级生产者的营养供应,影响生物多样性,并对湖泊的整个食物网产生长期影响。水生高等植物的分解是一个由微生物和无脊椎动物促进的复杂过程,这些生物的作用启动了食物网中的碳和营养同化过程。
不同种类的水生高等植物在物理结构、化学成分、颗粒大小和分解过程中被微生物定殖能力方面可能有显著的差异。众所周知,水生真菌在水生生态系统中微生物分解凋落物中起着主导作用。真菌产生降解叶组织所必需的酶,其产生量足以导致显著的凋落物腐烂和有机物的大量损失。因此,真菌可以处理木质素和纤维素,并逐渐降解水生高等植物材料中的其他有机物质。与真菌相比,细菌在植物分解中的作用较少受到关注。然而,许多研究记录了在垃圾分解的初始阶段细菌数量的增加,以及凋落物后由于湿度条件改善而导致的生物群落的发展。有研究认为某些细菌在分解的后期有助于胞外降解酶的产生。
虽然细菌与真菌常常共存并可能相互作用,但对水生高等植物分解过程中细菌-真菌的关系知之甚少。在本研究中,研究者探讨了在不同温度下与水生高等植物凋落物分解相关的微生物,以及它们在分解过程中的变化。这项研究将有助于更好地理解水生高等植物凋落物分解的微生物机制。

 

 

 

研究方法

 
实验设计和样本收集
从东太湖采集了茭草(Zl)、轮叶黑藻(Hv)和荇菜(Np)的新鲜叶片。微生物样本从花神湖(定为A)和玄武湖(定为B)采集原位湖水和沉积物样品。用来自A和B的水和沉积物样品构建了三种微生态环境,分别在5℃、15℃和25℃下进行光孵育。在实验室中,用无菌去离子水冲洗叶片以去除叶片表面的杂质,离心后用刀将预处理过的叶子切片,将每种植物的5 g凋落物放入玻璃纤维网袋中。然后将沉积袋放在水槽中的沉淀物表面。实验流程图如图1所示。


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图1、三种水生高等植物凋落物在不同温度下分解过程的实验设计流程图。
 
实验在第0、1、2、4、7、15、23和31进行采样。在每个时间点收集三个重复。在实验过程中,将每种植物2 g凋落物转移到无菌的50 ml聚乙烯管中,该管含有40 ml含有0.01%(体积/体积)Tween 80的2 mM PBS溶液。
 
三种水生高等植物凋落物性质及水解酶活性测定
凋落物性质包括水生高等植物的元素组成和物质组成,如碳、氮、磷、纤维素、半纤维素和木质素含量。水解酶活性测定包括纤维素酶、木聚糖酶、多酚氧化酶和过氧化物酶的活性,使用酶联免疫ELISA试剂盒进行测定。
 
细菌16S与真菌18S扩增子测序和原始数据处理
通过震荡及超声波处理,从植物叶片中去除附生微生物,然后将含有附生微生物成分的悬浮液收集在0.2 μm孔径的聚碳酸酯滤膜上,并在-80℃下储存,用于DNA提取。将滤膜切成小块后,使用试剂盒提取基因组DNA。细菌16S和真菌18S扩增子测序由上海天昊生物完成,本研究使用细菌16S rRNA基因的V4-V5区段,以及真菌18S rRNA基因V9区段进行检测,利用Illumina MiSeq平台进行双端测序
 
数据分析
对原始读序进行合并、去噪、修整、质量过滤并与数据库进行比对后,利用Olson指数衰减模型用于计算水生高等植物凋落物分解速率。皮尔逊相关分析和ANOVA方差分析用于进一步研究生理因素。α多样性指数使用Mothur程序估计,而β多样性和NMDS图是使用R进行。使用MEN Analyses Pipeline进行了网络分析。使用线性回归和RDA研究了细菌与真菌群落组成与生理因素之间的关系。

 

 

 

研究结果

 
不同温度下水生高等植物凋落物的分解
三种水生高等植物在25℃时分解速率最高。在凋落物的物质组成中,除半纤维素含量外,水生高等植物的纤维素和木质素含量差异显著。Zl在分解过程中保持最高的纤维素和木质素含量,其次是Hv和Np。纤维素酶、木聚糖酶和多酚氧化酶在各种水生高等植物中变化显著。纤维素酶活性在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。总的来说,氮和磷的含量与分解过程中水解酶的活性呈负相关,而与水生高等植物种类无关。因此,碳氮比和碳磷比与木聚糖酶和过氧化物酶活性呈正相关。Hv和Np样品的分解率与纤维素酶和木聚糖酶活性呈显著正相关。除了氮含量与Zl凋落物的分解速率呈显著的正相关外,而其他因子均不与Zl凋落物的分解速率相关。

 

分解过程中细菌群落组成的变化
随着降解时间的增加,细菌α多样性(包括操作分类单位(OTU)丰富度和系统发育多样性(PD))显著增加(图2),并受到温度和降解时间综合效应的显著影响(表1)。一般来说,不同温度下α多样性的顺序为5℃ < 15℃ < 25℃。


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图2、α多样性分析,包括分解过程中与三种水生高等植物相关的细菌与真菌群落的操作分类单元(OUT)丰富度和系统发育多样性(PD)分析。

 

表1、对细菌与真菌群落的α多样性指数(OTU丰富度和Faith’s PD)的显著性进行多变量方差分析 (PERMANOVA)检验。


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本研究计算了每种水生高等植物类型的细菌群落组成的Bray-Curtis相异度,该相异度受植物类型和降解时间以及两个因素的组合的显著影响(表2)。在分解过程中,Zl和Np样品的细菌相异性显著增加,而Hv样品的相异度没有显著增加(图3)。从Bray-Curtis相异度得出的非度量多维标度(NMDS)图表明,时间对三种水生高等植物的细菌群落组成有影响

 

表2、对细菌与真菌群落的Bray-Curtis相异度的显著性进行多变量方差分析(PERMANOVA)检验


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所有样品的优势菌中,厚壁菌的相对丰度在Np最高,在Hv最低,而β变形菌的相对丰度在Zl最高,在Np最低。冗余分析的结果表明,剩余生物量、温度、植物类型、碳、碳氮比、木质素含量和木聚糖酶活性与细菌群落组成显著相关(图4A)。

 

不同温度下分解过程中真菌群落组成的变化
研究者的结果表明,真菌群落的α多样性在植物物种之间有显著差异,但在培养过程中没有显著增加(表1;图2)。真菌群落的不同受到降解时间和植物类型的显著影响(表2)。在分解过程中,只有Np样品的真菌相异性显著增加(图3)。


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图3、三种水生高等植物物种随分解时间变化中通过Bray-Curtis相异值反映的细菌与真菌群落的β多样性。图中的x轴和y轴都进行了ln转换。

 

根据实验设计,温度和植物类型对细菌群落组成有显著影响,而只有植物类型对真菌群落组成有显著影响。具体而言,剩余生物量、植物类型、含氮量和木聚糖酶活性与分解过程中真菌群落组成的动态变化显著相关(图4B)。


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图4、与(A)细菌和(B)真菌群落组成相关重要生理因素的冗余分析(RDA)。

 

细菌与真菌群落之间的相互联系
在这项研究中,将细菌与真菌OTUs结合起来,为每个水生高等植物物种构建了一个共生网络(图5)。总体拓扑指数显示,所有网络连通性分布曲线都符合幂律模型,这表明网络是无标度的(表3)。总的来说,在三种水生高等植物中,Hv的网络连通性分布曲线最符合幂律模型(最佳R2值),它们也具有最高的平均聚类系数,模块结构最高。


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图5、三种样本细菌与真菌群落的物种间关联网络。节点颜色代表每个门/亚门的OTU,节点大小与OTU的平方根丰度成正比。蓝色线条表示正相关,红色线条表示负相关。

 

本研究的结果显示Zl、Hv和Np网络中分别有235个节点和670条边、214个节点和554条边以及193个节点和579条边(表3)。在三种水生高等植物中,Hv的正链比例最高,表明共生优势,而Np的负链比例最高(图6)。

 

表3、不同水生高等植物凋落物分解过程中细菌与真菌群落及其随机分子生态网络的拓扑性质分析。


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为了进一步探索细菌与真菌之间的共生和共排除模式,物种-物种(OTU-OTU)关联网络按模块划分。就网络枢纽、模块枢纽和连接子而言,Zl网络中有两条正链接和两条负链接,Hv网络中有三条正链接,Np网络中有12条负链接(表4)。

 

表4、细菌与真菌物种在每个网络中的网络枢纽、模块枢纽和连接子作用


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虽然Zl (OTU 2486b)和Np (2219b)样本的网络枢纽与属于隐真菌的相同真菌物种LKM 11(246 f和231f)呈负相关,但Zl (2868b)和Hv (2199b)的模块中心与相同的担子菌门呈正相关(图6A)。值得注意的是,Hv样品中的2199b显示与三种真菌物种有关系(图6B)。Zl的连接子显示出与真菌的不同关系,而Np的连接子仅与一种真菌物种呈负相关(图6C)。与2199b相比,216f的真菌OTU与10种不同的细菌呈负相关。
 

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图6、随分解时间细菌物种和相关真菌物种的动态网络枢纽、模块枢纽和连接子分析。
 

 

 

研究总结

 
在这项研究中,研究者探讨了三种植物凋落物在不同温度下的分解。结果表明,Hv凋落物的生物量损失率最高,Zl凋落物的生物量损失率最低,分解速率对温度敏感。此外,测序分析显示,细菌α多样性明显受温度和降解时间之间相互作用的影响,而真菌α多样性受降解时间和水生高等植物物种的影响。参与分解过程的主要细菌包括变形菌、拟杆菌和厚壁菌,而优势真菌为担子菌、子囊菌和隐真菌。NMDS的结果表明,样品受到分解时间的强烈影响。细菌与真菌群落的网络图显示γ变形菌和拟杆菌与担子菌有显著的共生关系,而δ变形菌、厚壁菌和螺旋体与子囊菌和担子菌有共排关系。此外,多变量统计分析表明,影响细菌群落的主要环境因素是温度和植物物种,而影响真菌群落的主要因素是植物物种。

 

END
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