2020, Vol. 41
, WANG Yan , HUANG Ting-lin
, WANG Chen-xu , LU Lin-chao , SI Fan , LI Nan , LIU Kai-wen , YAN Miao-miao , MIAO Yu-tian
好氧不产氧光合细菌(aerobic anoxygenic photosynthesis bacteria, AAPB)为近年来海洋中发现的重要功能菌群, 是浮游细菌的重要组成部分[1, 2].它在好氧的条件下, 以还原性有机化合物作为电子供体, 通过其体内含有的细菌叶绿素a(bacteriochlorophyll a, BChla)来获得光能进行光合作用, 同时以环境中的有机质为营养物质来获取细胞生长及代谢所需的能量, 且这一过程不释放氧气[3~9].AAPB通过光合作用产生部分能量用于细胞生长与代谢, 减少了其对有机质的消耗, 同时增加了进入细胞的溶解有机碳(dissolved organic carbon, DOC)的量, 这一潜能可能会促进河流及淡水环境中的物质循环[10].并且能够以自身较快的生长速率来应对原生生物及浮游动物的捕食, 这对大多数水环境透光层中溶解有机质的再生意义重大[11].在污染严重的富营养化湖泊中, AAPB等功能种群的存在使得原本不稳定的生态系统得以维持和发展[12].此外, AAPB对海洋、贫营养大洋及淡水等水环境中的生物量贡献重大, 在污染物降解、环境修复、生物除污等方面潜力巨大[13].它推动着碳、氮等元素的生物地球化学循环[14~17], 在淡水生态系统元素循环中发挥着重大作用[18~20].
迄今为止, 对AAPB的研究主要集中于海洋[2, 6, 9, 21~27], 河流及河口[10, 28~30], 内陆盐湖[31], 富营养化[32]、淡水及季节性分层湖泊[5, 11, 16, 33, 34]等.基于对光合基因pufM的系统发育分析, 大部分AAPB属于α-、β-及γ-变形菌[27, 35~37], 其丰度及组成随栖息环境不同而呈现出较大的差异性[38].海洋环境中AAPB丰度较高, 其主要类群为α-和γ-变形菌[24].半/高咸湖泊中优势AAPB为α-和γ-变形菌, 但也发现了典型淡水环境中存在的β-变形菌[39].内陆湖泊中AAPB呈现出高丰度、低多样性的特点, 其大多数也属于α-和γ-变形菌[31].关于分层型水库中AAPB种群结构及多样性的相关研究却鲜见报道.
近年来, 高通量测序技术发展迅速[40], 可用于探究不同水环境中AAPB种群结构及多样性特征, qPCR(quantitative real-time PCR)技术凭借其定量准确、重现性强等特点而被广泛应用于基因表达等相关分子生物学研究中[41].Du等[41]采用qPCR方法对海洋环境中AAPB的pufM功能基因数量进行了定量分析, 结果表明AAPB丰度较高, 并且遗传多样性较大.黄春萍等[42]结合pufM-qPCR及克隆文库方法研究了川西高寒森林溪流环境中AAPB丰度和多样性变化及其环境影响因素, 认为其丰度、多样性及群落结构受环境因子共同调控, 且温度、DOC及Chla为主要调控因子.Bibiloni-Isaksson等[43]结合Illumina MiSeq高通量DNA测序及qPCR技术研究了澳大利亚沿海区域AAPB种群结构的时空变化, 发现温度、光照及Chla含量为影响其分布及多样性的主要环境因子.然而, 关于分层型水库中AAPB种群结构和多样性的水环境驱动因素尚不明确.
本研究以陕西省西安市金盆水库上游为研究对象, 在水体混合期间, 采集水体垂向断面水深水样, 监测水质参数, 结合qPCR及Illumina MiSeq高通量测序技术对样本pufM功能基因进行绝对定量及种群结构解析, 探究水库水体AAPB种群结构及多样性的时空演替特征.利用共生网络分析方法评估AAPB不同菌属间直接或间接作用, 并采用RDA(redundancy analysis)分析方法调查AAPB群落与水质参数间的相关性, 揭示水质参数对其群落结构组成影响规律, 以期为分层型水库水体AAPB群落结构时空演替研究奠定科学基础.
1 材料与方法 1.1 研究区域概况与水样采集金盆水库坐落于陕西省西安市周至县(107°43′~108°24′E、34°42′~34°13′N), 属深水型峡谷型水库, 夏季和秋季处于分层状态, 冬季上下水体混合[44].金盆水库作为西安市主要给水来源, 坝址控制流域面积1 418 km2, 主库区最大水面面积4.68 km2, 最大库容2.0×108 m3, 平均每年向西安市供应饮用原水3.0×108 m3, 日平均供水量7.8×105 m3.水库最大水深106 m, 最低水位44 m, 平均水深60 m, 夏、秋季水位波动显著[45, 46].本研究于2018年10~12月每月月中对金盆水库上游(108°11′10.71″E、34°01′15.59″N)进行水样的采集, 垂向采样深度分别为0、5、10和15 m, 采用直立式有机玻璃取样器在各水深点采集水样1 500 mL装于聚乙烯瓶中, 24 h内送回实验室进行测试分析.
1.2 水质参数测定采用Hydro-lab DS5型(HACH, 美国)多参数水质分析仪对水温(T)、pH、DO和Chla进行原位监测[46], 采用紫外-可见分光光度计(UVmini-1240, 日本岛津)测定总氮(TN)、总磷(TP)、硝氮(NO3--N)和氨氮(NH4+-N)[47], 采用TOC测定仪(Shimadzu, 日本)测定溶解性有机碳(DOC), 每个指标3次重复(n=3).
1.3 水体微生物DNA提取及检测将500 mL水样过滤到0.22 μm微孔滤膜上用于微生物DNA的提取, 具体步骤参考说明书.2%琼脂糖凝胶电泳检测, 分离鉴定DNA, 并使用Nanodrop 2000(美国)超微量核酸定量仪对其浓度和质量进行检测, 于-20℃保存、待用[48].
1.4 实时荧光定量PCR(qPCR)运用qPCR技术对样品pufM功能基因(编码光化学反应中心的小亚基)进行绝对定量从而确定其丰度[38], 采用ABI7300型荧光定量PCR仪(Applied Biosystems, 美国)和ChamQ SYBR qPCR Master Mix试剂对样品进行PCR扩增, 样本扩增在上海美吉生物医药科技有限公司进行.扩增体系(20 μL)：2倍的Taq Plus Master Mix 10 μL, 引物pufM-557F(5′-CGCACCTGGACTGGAC-3′)和pufM-WAWR(5′-AYNGCRAACCACCANGCCCA-3′)[36, 49]各0.8 μL(5 μmg ·L-1), DNA模板1 μL, ddH2 O 7.4 μL.扩增条件：95℃预变性5 min；95℃变性30 s, 58℃退火30 s, 72℃延伸60 s, 循环35次, 扩增效率为99.59%.扩增结束后分析pufM基因定量标准品扩增曲线和熔解曲线, 检查扩增反应的特异性.对扩增得到的pufM基因产物进行纯化、质检, 并与克隆载体连接.含有pufM基因序列的pMD18-T重组质粒经测序鉴定无误后用紫外分光光度计(Nano Drop2000, Hermo Fisher Scientific, 美国)测定质粒D260的值, 通过公式换算成拷贝数(copies ·μL-1), 再以10倍梯度稀释, 选取pufM标准品的10-2~10-7稀释液用于制备标准曲线.
1.5 AAPB种群结构高通量测序本研究采用Illumina MiSeq测序技术分析了金盆水库上游AAPB种群结构的时空分布特征, 样本测序在上海美吉生物医药科技有限公司进行.采用AAPB的pufM功能基因扩增引物pufM-557F和pufM-WAWR对样品DNA进行PCR扩增, 扩增体系(20 μL)：5倍的FastPfu Buffer 4 μL, 脱氧核苷2.0 μL(2.5 mmg ·L-1), 正反引物各0.8 μL(5 μmg ·L-1), FastPfu聚合酶0.4 μL, BSA 0.2 μL, DNA模板10 ng, ddH2 O补至20 μL.扩增条件如下：95℃预变性3 min；95℃变性30 s, 58℃退火30 s, 72℃延伸45 s, 循环35次；72℃终延伸10 min.全部样本按照上述实验条件进行, 每个样本3次重复(n=3).将同一样品的PCR产物混合, 以2%琼脂糖凝胶电泳检测, 对其进行分离纯化、回收及浓度测定.
1.6 数据分析Illumina MiSeq测序完成后, 采用Fast QC软件对pufM功能基因测序的原始数据进行质量控制(序列去燥、嵌合体去除、修剪及长度过滤)[50], 得到pufM功能基因序列扩增长度为244bp的优质序列.为了得到每个可操作分类单元(operational taxonomic units, OTU)对应的物种分类信息, 使用RDP classifier贝叶斯算法对97%相似水平的OTU代表序列进行分类学分析, 并分别在各个分类水平统计各样本的群落组成.pufM基因序列的原始数据全部上传至NCBI数据库, 登录号为SRP200246.
基于OTU聚类分析结果, 使用Mothur软件解析AAPB种群多样性指数, 包括：丰度评估指数(Chao1和ACE)、多样性评估指数(Shannon和Simpson).其中, Chao1、ACE值越大, 表明群落中含有的OTU数越多, 群落丰度越大, Shannon值越大, 群落多样性越高, 而Simpson值越大, 群落多样性则越低.此外, 样本覆盖度(coverage)越高, 表明其大部分序列被检测到, 测序深度足够.
基于高通量测序结果, 采用共生网络(Network)分析方法评估金盆水库不同月份各采样深度水体AAPB不同菌属间的共生关系[51, 52], 并通过RDA方法[53], 运用CANOCO4.5软件探究金盆水库AAPB功能种群时空分布特征及其环境影响因子.在由主轴RDA1和主轴RDA2构成的二维平面中, 向量的箭头所指方向为水质参数, 其长短表明对应水质参数在主轴中的作用大小, 其所在象限表示水质参数与轴间相关性的正负[43].
2 结果与讨论 2.1 金盆水库水质参数由表 1分析可知, 金盆水库水质参数时空变化显著.10、11和12月采样期间, 水体水温均在表层达到最高, 且沿垂向方向逐渐降低, 10月水温最高, 水体温度沿水深从表层为17.05℃逐渐降低为16.65℃.pH变化范围为7.61~7.88, 垂向分布上随水深增加而减小, 12月水深0 m处值最大, 为7.88；DO变化范围为7.85~8.49 mg ·L-1, 两者均在水环境指标正常范围内.TN质量浓度10月最高, 最大值出现于水深5 m处, 为(1.59±0.03)mg ·L-1；11月最低, 最小值出现于水深10 m处, 为(1.10±0.15)mg ·L-1, 这是由于10月初扬水曝气系统运行, 且降雨较多, 导致水体浊度升高, 水质较差.TP、NO3--N和NH4+-N质量浓度(mg ·L-1)波动范围分别为：(0.01±0.00)~(0.03±0.00)、(0.67±0.01)~(0.78±0.01)和(0.03±0.00)~(0.06±0.01).Chla及DOC质量浓度均在12月达到最高, Chla质量浓度最大值为4.31 μg ·L-1, 于表层最高, DOC质量浓度最大值为(4.01±0.71)mg ·L-1, 于水深15 m处最高.综上, 金盆水库水体水质较好, 且水质参数受气候变化及地理位置等条件影响.
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表 1 金盆水库水质参数时空变化 Table 1 Spatial and temporal variations in water quality parameters in Jinpen Reservoir |
有研究表明, 光照对AAPB的生长具有一定的促进作用[23], 为探究光照对金盆水库水体AAPB影响机制, 本研究于2018年10~12月每月月中上午(晴)采用照度计(Model ZDS-10W-2D, 中国)原位监测上游水体垂向光照强度(每间隔0.5 m进行检测), 如图 1所示.可以看出垂向分布上, 光照强度随水深增加呈逐渐减弱趋势, 水深16 m处几乎趋于0. 12月水深0 m处光照强度达到最大, 值为19 200 lx.比较10月和11月, 光照强度强弱：10月＞11月, 并且光照强度在水深0~5 m间存在明显差异, 在水深5~15 m间差异较小.
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图 1 金盆水库水体光照强度垂向分布 Fig. 1 Vertical distribution of light intensity in Jinpen Reservoir |
有研究表明, AAPB在淡水生态系统中意义重大[54], 其在分层型水源水库中的丰度却鲜见报道.本研究采用qPCR技术调查了金盆水库不同月份不同采样深度水体AAPB种群pufM基因丰度, 如图 2所示, 水库水体AAPB丰度(以pufM基因计)范围为(6.70±0.43)×103~(2.69±0.15)×104 copies ·mL-1.较11和12月而言, 10月AAPB丰度较大(除水深15 m处), 并且垂向分布上, 丰度随水深增加而减小, 最大值出现在水深0 m处, 为(2.69±0.15)×104 copies ·mL-1, 15 m处减小至(6.70±0.43)×103 copies ·mL-1.11月AAPB丰度最低, 最大值出现在水深0 m处, 为(1.33±0.11)×104 copies ·mL-1, 10 m处丰度最小, 为(8.13±0.79)×103 copies ·mL-1.12月各采样深度水体AAPB种群丰度差异较小, 均值为(1.23±0.15)×104 copies ·mL-1, 水深0 m处丰度最大, 为(1.35±0.16)×104 copies ·mL-1.结果表明金盆水库水体中AAPB丰度较大, 且存在较明显的时空演替特征, 即不同月份不同深度水体中AAPB丰度存在一定的差异性, 这与不同时期各水层水体环境条件息息相关.Li等[15]采用qPCR技术对亚热带喀斯特流域地表水交换系统中AAPB丰度进行研究, 发现AAPB丰度变化范围为4.01×102~6.59×104 copies ·mL-1, 且受TN、DO及pH显著影响.Bibiloni-Isaksson等[43]对澳大利亚沿海地区AAPB种群结构时空变化进行研究发现, AAPB丰度变化范围为1.1×102~1.4×105 copies ·mL-1, 且温度、光照度为主要环境调控因子.这表明AAPB丰度随地理位置及气候变化影响, 且与水体环境因素间关系密不可分.
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图 2 金盆水库水体pufM基因丰度 Fig. 2 Abundance of pufM gene copies in Jinpen Reservoir |
金盆水库水体AAPB的OTUs数及群落多样性指数解析见表 2, 可以看出AAPB群落丰富度及多样性在时空分布上均有差异, 群落覆盖度均达到99%, 表明测序深度满足要求, 测序数据可靠, 可用于AAPB多样性的评估.10月水深15 m处OTUs数目最多, 为157, 12月水深0 m处OTUs数目最少, 为103, 表明水环境条件变化对AAPB群落组成影响显著.由Chao1指数可知, 不同月份水体AAPB群落丰富度排序为：10月＞11月＞12月, 10月水深15 m处AAPB丰富度最高, 其Chao1指数为187；11月水深10 m处丰富度最低, 其Chao1指数为127；12月Chao1指数范围为133~135(除水深5 m外), 表明AAPB丰富度较低.ACE指数变化趋势与Chao1指数大致相同.水库水体AAPB群落Shannon指数变化范围为2.32~3.13, Simpson指数变化范围为0.08~0.20, 变幅较小, 说明金盆水库不同月份不同水深水体中OTUs分布差异较小.12月AAPB群落Simpson指数高于10、11月, 表明种群多样性于12月最低.
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表 2 金盆水库水体AAPB群落多样性指数解析1) Table 2 Analysis of AAPB community diversity index in Jinpen Reservoir |
2.4 金盆水库水体AAPB群落结构组成
在97%的相似度水平下, 对OTU进行生物信息统计分析, 结果如图 3所示.由分析可知, 金盆水库样本主要归为19个属(除未分类菌属外), 不同月份各水深水体中优势AAPB菌属均为慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)和甲烷菌属(Methylobacterium sp.).10月慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)在水深15 m水体中最占优势(41.64%), 甲烷菌属(Methylobacterium sp.)在水深10 m水体中最占优势(33.68%)；11月慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)在水深15 m水体中最占优势(66.42%), 甲烷菌属(Methylobacterium sp.)在水深10 m水体中则最占优势(50.55%)；12月慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)在水深5 m水体中最占优势(43.95%), 甲烷菌属(Methylobacterium sp.)在水深0 m水体中最占优势(42.49%). 比较10和11月, 尽管慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)和甲烷菌属(Methylobacterium sp.)在不同月份存在于同一水深处, 但其所占比例相差较大, 造成这一结果的原因可能是不同水深水文条件及气候等环境因素差异显著.
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图 3 金盆水库水体AAPB群落属水平结构组成 Fig. 3 Composition of AAPB community structure at the genus level in Jinpen Reservoir |
除上述优势菌属外, 在10月水深0、5、10和15 m水体中还发现了较为优势的AAPB菌属Roseateles sp.(11.38%、18.29%、5.25%和18.59%)、Limnohabitans sp.(2.66%、5.49%、13.59%和4.93%)和鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas sp.)(2.81%、3.33%、1.75%和4.23%), 其中Roseateles sp.优势相对较大.在11和12月各水深水体中也发现了Roseateles sp.、Limnohabitans sp.和鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas sp.)的存在, 通过比较这些菌属在10、11和12月不同水深中的优势大小发现, Roseateles sp.在10月水深15 m水体中最占优势(18.59%), Limnohabitans sp.在10月水深10 m水体中最占优势(13.59%), 鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas sp.)在12月水深10 m水体中最占优势(23.30%), 而在水深0 m水体中未被检测到.研究结果表明, 金盆水库水体AAPB种群结构组成及优势菌属分布存在显著的时空差异性, 这可能是由于不同月份不同水深水体理化参数影响着细菌的组成及分布.此外, 影响AAPB种群结构的因素复杂且较多, 如Auladell等[55]的研究发现部分AAPB菌群丰度与种群结构存在显著的季节性变化, 且与浮游植物之间存在较强的互作关系(如甲藻), 并已在各种海洋环境中观察到了大量附着型AAPB.可见, 微生物种群结构受各种因素综合调控.
Illumina MiSeq高通量测序结果表明, 大部分AAPB菌属隶属α-变形菌(α-Proteobacteria), 但本研究也发现了以低优势存在的β-变形菌——红长命菌属(Rubrivivax sp.)(0.21~2.06%).Waidner等[56]的研究发现河流河口中大部分AAPB为γ-变形菌, Lehours等[1]的研究发现海洋环境中AAPB主要为γ-变形菌, Cox等[57]的研究发现海洋环境表层水体AAPB主要为β-变形菌, 这与本研究结果有所不同, 可能是由于AAPB栖息环境的不同引起的.
采用热图(Heatmap)分析了金盆水库15个优势AAPB群落种水平上的组成及差异, 如图 4所示.由分析可知, 优势AAPB菌种主要为Methylobacterium aquaticum、Limnohabitans planktonicus、Roseateles depolymerans和Sphingomonas sanxanigens, 且各自所占比例及分布随时间及水深的不同而差异显著.
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图 4 金盆水库水体AAPB群落种水平热图分析 Fig. 4 AAPB community heatmap analysis at species level in Jinpen Reservoir |
菌种L. planktonicus于10月最占优势, 垂向分布上, L. planktonicus所占比例随水深的增加而逐渐增大, 水深0 m水体中最小, 为0.10%, 水深15 m水体中增大至0.80%, 而在11和12月不同水深几乎检测不到L. planktonicus的存在.菌种M. aquaticum、R. depolymerans和S. sanxanigens均存在于10、11和12月不同水深水体中.其中, 菌种M. aquaticum于12月最占优势, 垂向分布上, 随着水深的增加, M. aquaticum所占比例呈先减小后增加趋势, 水深0 m水体中其所占比例最大, 为1.68%, 水深10 m处减小至1.21%, 随后显著增加, 水深15 m水体中增加至1.61%.菌种R. depolymerans于10月最占优势, 并且在水深15 m水体中所占比例最大, 为3.27%, 而在11和12月不同水深水体中所占比例相对较小.菌种S. sanxanigens为10月水深15 m水体中优势菌种, 所占比例为0.73%, 而此菌种在11和12月水深10 m水体中为优势菌种, 其所占比例分别为1.25%和1.58%.可见, 优势菌种分布时空差异显著.
Boeuf等[18]对波弗特海表层海水水体中pufM基因进行系统发育分析, 研究发现了Methylobacterium radiotolerans、Methylobacterium extorquens、Sphingomonas ursincola及Roseateles depolymerans的存在, Tarhriz等[58]对湖泊生境中的AAPB菌属Tabrizicola aquatica进行了修订, Piwosz等[59]对海洋生境中AAPB进行研究发现菌属Dinoroseobacter shibae的生长受辐照度显著影响, 这与本研究优势AAPB菌种有不同之处, 可能是由于AAPB这一类群对不同的水体环境响应不同, 且其组成及多样性随时间、环境因子的变化而变化.
采用共生网络分析方法进一步来推断金盆水库10~12月不同采样深度AAPB重要菌属间的共生模式, 表 3为共生网络分析计算参数, 图 5将菌属间共生关系可视化.通过共生网络关系可以看出, 金盆水库10~12月AAPB种群组成网络共19个节点(属), 被划分为四大模块, 每个模块有由不同颜色表示.模块Ⅰ中除噬氢菌属(Hydrogenophaga sp.)与慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)呈负相关外, 其余菌属间均呈正相关；模块Ⅱ与模块Ⅲ中各均属间均呈较强正相关；模块Ⅳ中红长命菌属(Rubrivivax sp.)与Cyanobium sp.及其它未分类菌属间均呈明显负相关, 研究结果表明金盆水库水体AAPB群落存在不同层次上的共生现象.
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表 3 金盆水库水体AAPB菌属网络分析计算参数 Table 3 Network analysis calculation parameters of AAPB in Jinpen Reservoir |
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图 5 基于Spearman相关显著性分析的AAPB菌属共生网络分析 Fig. 5 Network of co-occurring AAPB bacterial genera based on Spearman's correlation significance analysis |
本研究通过RDA来评估金盆水库不同月份不同采样深度水质参数与AAPB种群间的关系.如图 6所示, 前两主轴可以解释金盆水库AAPB种群总变异的84.1%, RDA1解释总变异的53.9%, RDA2解释总变异的30.2%.分析可知, 金盆水库水体中AAPB种群结构主要受T、TN、NO3--N和光照强度显著影响, 并且不同月份不同采样深度水体中AAPB种群结构的主要环境影响因子及其影响程度也存在明显的差异.课题组前期相关研究也表明T、TN和NO3--N能够显著影响细菌及真菌种群结构[46, 48, 60], 表明水质参数可以综合调控诱导细菌组成及分布.
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图 6 盆水库水体AAPB群落结构与环境因子的RDA分析 Fig. 6 RDA of AAPB community and environmental factors of water samples in Jinpen Reservoir |
10月水深0、5和15 m水体中AAPB种群结构相似度高, 受T、TN和TP显著影响, 且与水深10 m水体中AAPB种群结构差异较大.11月水深0和5 m水体中AAPB种群结构存在较高的相似度, NO3--N质量浓度为主要的环境影响因子, 而水深10 m水体中AAPB种群结构主要受NH4+-N质量浓度调控.12月, 光照强度、pH、DO和Chla对水深5 m水体中AAPB群落结构影响较大.所分析的环境因子中, T、TN和TP质量浓度与DO、pH、光照强度及DOC呈负相关, NO3--N质量浓度和Chla呈负相关, TN质量浓度与NH4+-N质量浓度呈正相关, 与NO3--N质量浓度呈负相关.本研究结果表明, 不同月份各采样深度水质参数显著影响AAPB群落结构, 上述相关性进一步解析了金盆水库水体AAPB群落结构与环境参数的响应关系.
有研究报道, T、光照强度及Chla为影响海洋环境中AAPB群落结构多样性的重要因素[24, 43], AAPB在适宜温度下才表现出生长速率快, 活性高, 生存能力强等特点[22], 这与本研究结果较为一致, T、光照强度通过影响AAPB细胞代谢活性来影响其组成与分布.因此不同环境条件下的AAPB种群结构差异较大.DO、TP及pH对AAPB丰度影响也较大[61], pH和盐度为内陆湖泊中AAPB多样性与群落结构组成的主要调控因子[31], 贫营养湖泊中AAPB丰度与群落组成受pH、电导率及NO3--N等环境因素显著影响[62], 此外, AAPB丰度还与水体Chla、TP及总细菌数呈正相关, 其种群结构组成受腐殖酸水平影响[9].后续研究将重点分析金盆水库水体AAPB功能基因数量表达及种群结构组成变化特征, 并结合高通量测序及qPCR技术揭示AAPB种群在深水型水库中的时空演替规律及与水体环境参数间的偶联机制, 进一步探索人工外源增氧(如扬水曝气技术)对AAPB丰度及群落组成的调控机制.
3 结论(1) AAPB丰度变化范围为(6.70±0.43)×103~(2.69±0.15)×104 copies ·mL-1, 于10月达到最大, 且随水深增加而减小.
(2) 属水平上, 优势AAPB菌属为慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)和甲烷菌属(Methylobacterium sp.), 大部分AAPB菌属隶属α-变形菌(α-Proteobacteria), 也发现了以低比例存在的β-变形菌(β-Proteobacteria)——红长命菌属(Rubrivivax sp.).种水平上, 优势AAPB菌种为M. aquaticum、L. planktonicus、R. depolymerans和S. sanxanigens, 且时空分布差异显著.
(3) AAPB不同属间存在较强的互作关系, 如红杆菌属(Rhodobacter sp.)与小红卵菌属(Rhodovulum sp.)呈正相关, 噬氢菌属(Hydrogenophaga sp.)与慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium sp.)呈负相关等.
(4) 金盆水库水体中AAPB种群结构主要受T、TN、NO3--N和光照强度显著影响, 不同月份不同采样深度水体中AAPB种群结构组成及分布受环境因素综合调控, 并且存在较为明显的时空演替特征, 这为理解分层型水库中AAPB种群结构多样性水环境驱动因素提供理论依据.
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