2021, Vol. 42
2. 中国科学院大学, 北京 100049
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
镉(Cd)在土壤中具有较强的化学活性, 与其他重金属相比, 有着更强的生物可利用性, 更易被植物吸收[1], 存留在植物的可食用部分, 毒性较强且易生物富集, 并通过食物链在人体中累积, 从而危害人体健康[2].大量的Cd存在于土壤中会影响作物的生长, 导致农作物产量和质量降低, 造成严重的土壤质量退化, 并限制了土壤的可持续发展[3], 对生态环境及人类健康造成严重威胁[4].据文献[5, 6], 我国耕地土壤环境质量堪忧, 其中Cd污染点位超标率达到7.0%, 调查显示我国的土壤Cd污染涉及11个省市的25个地区.因此研究重金属Cd在农田土壤的含量及其影响因素对于维持土壤健康发展至关重要.
土壤微生物是土壤生态系统中最活跃的部分, 在促进土壤质量和植物健康方面发挥着重要的作用, 被认为是最敏感的土壤质量生物学指标[7~9].微生物对土壤有机质的周转和营养元素的循环有重要意义[10].土壤重金属含量增加会影响甚至抑制微生物的生长及代谢活动[11].但有些微生物与重金属接触后, 能尽量减少毒害或受毒后迅速恢复生长, 对重金属有一定的耐受性.研究者通过含Cd培养基进行耐Cd微生物的筛选, 并通过16S rRNA基因序列比对进行耐Cd微生物进行初步鉴定[12~14].微生物Cd抗性基因含量与丰度可以作为其对Cd耐受性的评价指标, 目前主要采用实时荧光定量PCR进行分析, 但存在通量较低等问题, 需要基于宏基因组测序或基因芯片等高通量手段进行耐Cd微生物的研究, 以更直观地反映出耐Cd微生物携带的功能基因与环境的关系.
施肥方式对土壤微生物群落结构与多样性有重要的影响[15].有研究表明[16~19], 相比较无机肥, 在Cd污染土壤上施入有机肥, 不仅可改良土壤性状, 提高土壤肥力, 还可降低Cd的生物有效性, 显著降低Cd对作物的毒害程度.为了进一步研究不同施肥措施下农田土壤微生物Cd抗性功能基因的分布及影响因素, 选取了华东地区江苏、江西和福建典型水稻土土壤进行研究; 3个地区土壤类型不同, 江苏常州为黄褐土, 江西上高为棕红壤, 福建福州为赤红壤, 且土壤的理化性质和气候条件具有差异; 本研究测定了土壤中有效态Cd的含量, 利用功能基因芯片[20](GeoChip 5.0)测定了微生物Cd抗性基因.本研究目标为：①比较不同施肥方式下土壤有效态Cd含量及微生物Cd抗性基因; ②比较不同施肥方式下携带Cd抗性功能基因微生物群落分子网络特征; ③分析理化因子等对携带Cd抗性功能基因微生物群落分子生态网络的影响.
1 材料与方法 1.1 样点概况与样品采集本研究在中国江苏常州, 江西上高, 福建福州水稻种植区进行采样, 采样地区位于亚热带, 年均温度跨度在4℃以内, 年均降雨量的变化范围为1 080~1 720 mm(表 1).采样点分布在养殖场厂区内及附近的水稻种植区, 处理分为无机施肥和有机施肥(猪粪), 在50 m×50 m的范围内采集表层(0~20 cm)新鲜土壤, 并混合均匀, 每个样点平行采样13次, 共计78个样品.土壤样品分两部分保存, 一部分在-80℃条件下保存, 用于土壤微生物测序分析; 另一部分在自然条件下风干, 4℃密封保存, 用于测定土壤的理化性质.采样时间为2013年10月.
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表 1 采样区域的气候条件 Table 1 Climate conditions in the sampling area |
1.2 分析方法
土壤基本理化性质测定参照文献[21].土壤pH采用电位法进行测定, 水土比为2.5:1, 静置30 min后测定土壤pH; 含水率采用105℃烘干法测定; 土壤总有机碳采用低温外热重铬酸钾氧化-比色法测定; 全磷采用酸溶-钼锑抗比色法测定; 有效磷采用碳酸氢钠浸提法测定; 全钾采用碳酸氢钠法测定; 土壤全氮采用微波消解-纳氏试剂分光光度法测定; 总有机氮采用酸水解-蒸馏法测定; 土壤硝态氮采用酚二磺酸比色法测定; 铵态氮采用中性盐(KCl)浸提比色法测定; 硫酸盐含量采用乙二胺四乙酸(EDTA)间接滴定法测定; 土壤中有效态Cd以二乙烯三胺五乙酸(DTPA)为提取剂, 用原子吸收分光光度计进行测定[22].
土壤DNA的提取采用MO BIO试剂盒结合液氮冷冻研磨的方法, 并用琼脂糖凝胶电泳法进行纯化, 然后用苯酚-氯仿-正丁醇提取法萃取微生物基因组DNA.取约800 ng纯化的全基因组DNA用于Cy-3 (GE Heaithcare, CA, USA)荧光标记, 标记后的DNA置于杂交缓冲液中, 溶液于95℃变性3 min, 37℃下孵育30 min, 然后进行纯化和真空浓缩干燥, 再将标记后的DNA与GeoChip 5.0 (180 K, 安捷伦科技公司, Santa Clara, CA)进行杂交, 杂交后使用安捷伦洗涤缓冲液在室温下洗涤.杂交阵列干燥后由NimbleGen MS200微阵列芯片扫描仪(Roche NimbleGen, Inc., Madison, WI, USA)扫描, 扫描时采用100%, 633 nm波长激光和75%光电倍增管获取信号.图像数据通过安捷伦特征提取程序获取.微阵列数据提交至环境基因组学研究所(IEG)网站(http://ieg.ou.edu/microarray)的微阵列数据管理系统进行预处理.统计分析之前将信噪比小于2的点删除.
1.3 数据处理通过非度量多维度(NMDS)分析土壤理化性质的差异; 基于SPSS 20.0, 利用方差分析法(ANOVA)和LSD法(P < 0.05)进行功能基因及物种的丰度差异分析; 采用皮尔逊相关系数法(Pearson)进行相关分析; 以测定的土壤环境因子(Cd含量、理化指标)及检测的土壤Cd抗性微生物矩阵为基础进行冗余分析(redundancy analysis, RDA); 利用随机森林(random forest analysis)的方法, 探究土壤理化因子和Cd含量等对施无机肥和有机肥网络参数的贡献程度.NMDS、RDA和Random forest analysis使用R语言生态学函数包进行运算.最后, 使用R语言、Sigmaplot14.0等软件进行科学绘图.网络分析方法现已经被广泛用于微生物之间潜在的相互作用研究[23~26].在这里利用微生物共生网络来比较施无机肥和有机肥下携带Cd抗性基因的微生物之间的相互作用及其与环境因子的联系.微生物共生关系利用Cytoscape插件CoNet进行分析[27].然后导出网络文件用Gephi进行作图.
2 结果与分析 2.1 施无机肥和有机肥土壤的理化性质研究样地施无机肥和施有机肥土壤的基本理化性质见表 2, 施加无机肥的土壤中常州和上高两地的样品呈酸性, 施加有机肥后土壤的pH都有所升高; 福州在施加有机肥后土壤的pH都有所降低.结果表明相比较施无机肥的土壤, 施加有机肥的土壤中pH更接近中性.另外, 3个研究样地中施有机肥土壤的有机氮含量显著高于施无机肥土壤中有机氮的含量(P < 0.01).有机肥的施加使常州和上高的土壤样品中硝态氮的含量以及上高和福州样品中的铵态氮有了明显的提高.通过非度量多维度(NMDS)排序对典型农耕区施无机肥和有机肥样品的理化性质进行分析(图 1), 发现施无机肥与施有机肥的土壤样品理化性质差异明显, 不同的施肥措施下不同的施肥地点都有明显的区分, 说明不同的施肥方式, 不同的采样地点其理化性质具有一定的差异.
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表 2 施无机肥和施有机肥土壤的基本理化性质1) Table 2 Basic physical and chemical properties of the soil with organic fertilizer and inorganic fertilizer |
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图 1 施无机肥与有机肥土壤理化指标NMDS排序 Fig. 1 NMDS sorting of the soil physical and chemical index of applied organic fertilizer and inorganic fertilizer |
在施无机肥、有机肥的农耕土壤样品中有效态Cd含量分别为[(3.75±1.22) mg·kg-1]和[(1.08±0.070) mg·kg-1], 并且3个研究样地中施有机肥土壤有效态Cd的含量均显著低于施无机肥土壤中有效态Cd的含量(P < 0.05), 即施加有机肥显著降低了土壤中有效态Cd的含量(图 2).在施无机肥和有机肥的土壤中共检测到638个抗Cd功能基因, 施无机肥土壤与施有机肥土壤中的微生物Cd抗性基因丰度不同, 且施有机肥土壤微生物Cd抗性基因丰度高于施无机肥土壤(图 3).进一步分析施无机肥和有机肥土壤的Cd抗性基因发现：在表层土壤及猪粪样品中检测到的重金属Cd抗性基因主要有两类, 分别是cadA(563个)和cadBD(75个).根据图 4发现3个采样区域里猪粪中的Cd抗性基因均显著低于无机肥和有机肥土壤(P < 0.05), 而无机肥土壤中的Cd抗性基因均显著低于有机肥土壤(P < 0.001), 表明土壤中的Cd抗性基因与施加猪粪关系不大.上高、福州地区有机肥土壤Cd抗性基因比施无机肥土壤中的Cd抗性基因分别高出了26.5%和27.9%, 而常州地区有机肥土壤的Cd抗性基因的上升比例较小, 约为6.6%.所有样品中基因cadA的丰度均显著高于基因cadBD(P < 0.001), 约占总量的88%.根据Pearson相关性分析(表 3)发现土壤理化性质和Cd抗性基因有一定的关联, 结果显示cadA和cadBD与含水率(r为0.330和0.333, P < 0.01)、有机氮(r为0.283和0.312, P < 0.05)、硝态氮(r为0.342和0.347, P < 0.01)呈正相关关系, 与硫酸盐(r为-0.351和-0.244, P < 0.05)和有效态Cd(r为-0.280和-0.297, P < 0.05)表现出负相关关系.
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不同小写字母表示相同采样点施无机肥与有机肥间有效态Cd含量具有差异(P < 0. 05) 图 2 施无机肥与有机肥土壤有效态Cd的含量 Fig. 2 Content of cadmium in the effective state of the inorganic fertilizer and the organic fertilizer soil |
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A: Actinobacteria; B: α-Proteobacteria; C: Bacilli; D: δ-Proteobacteria; E: β-Proteobacteria; F: Clostridia; G: γ-Proteobacyeria; H: Bacteroidia; 不同的分类代表该纲所携带的Cd抗性功能基因(热图数据进行了0, 1标准化处理); 不同小写字母表示同一地点施无机肥和有机肥携带Cd抗性基因丰度具有显著差异(P < 0.05); CZ、SG和FZ:分别代表采样地常州、上高和福州; IF和OF:分别代表施无机肥和有机肥处理, CZ-IF：常州无机肥, 以此类推 图 3 施无机肥和有机肥土壤携带抗Cd微生物的功能基因丰度 Fig. 3 Functional gene abundance of inorganic and organic fertilizer soils carrying anti-Cd microorganisms |
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不同大写字母表示同一采样点间不同的土壤处理方式Cd抗性基因丰度含量的差异(P < 0.05) 图 4 施无机肥、有机肥与猪粪土壤中微生物所携带的Cd抗性基因丰度 Fig. 4 Cadmium-resistant gene abundance carried by microorganisms in inorganic fertilizer, organic fertilizer, and pig manure soil |
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表 3 携带Cd抗性基因的微生物与环境因子的Pearson相关性检验1) Table 3 Pearson correlation test of Cd resistance genes and their host microbiome components and environmental factors |
2.3 施无机肥和有机肥土壤中Cd抗性微生物的群落分布及其影响因子
在所有土壤样品Cd抗性微生物中变形菌门的丰度最高, 约占Cd抗性细菌的42%左右; 其次是放线菌门, 占总量31%左右; 厚壁菌门、拟杆菌门和异常球菌-栖热菌所占比例分别为19%、2%和1%.虽然各门类的细菌在相应样品中所占比例均无显著差异, 但它们的丰度在有机肥土壤和无机肥土壤中表现出一定的差异性(图 3).利用冗余分析(RDA)方法分析了环境因子对施无机肥和有机肥表层土壤Cd抗性微生物群落的影响(图 5), 第一轴与全磷、全钾、有机碳呈正相关, 与含水率呈负相关; 第二轴与有效态Cd、全氮呈正相关, 与硝态氮、铵态氮、有机氮、pH呈负相关.除有效态Cd之外, 含水率、铵态氮和pH也是影响施无机肥和有机肥表层土壤微生物群落的主要影响因素.另外, 从图 5中还可以得到：相同施肥方式的土壤样品更多地聚集在一起, 说明基于不同的施肥方式对微生物群落有一定的影响.
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图 5 施无机肥和有机肥土壤中微生物所携带的Cd抗性功能基因的RDA排序 Fig. 5 RDA sequencing of a cadmium resistance gene carried by microorganisms in soil with inorganic fertilizer and organic fertilizer |
通过对无机肥和有机肥土壤中携带Cd抗性基因的微生物群落进行共生网络的构建, 发现无机肥进入网络的节点数大于有机肥的群落, 无机肥网络较有机肥复杂(表 4和图 6), 通过比较无机肥和有机肥的连线数, 发现, 有机肥网络的正连线比例(71.4%)高于施无机肥的微生物群落(61.4%).在39个土壤样本中使用了635个OTU, 用于检测微生物的潜在相互作用.施无机肥网络总共获得了143个OTU(节点)和464个关联(连线), 其中61.4%为正连线, 38.6%为负连线; 施有机肥网络总共获得了了50个OTU(节点)和56个关联(连线), 其中71.4%为正连线, 28.6%为负连线(表 4).结果表明施有机肥的微生物正相互作用比例大于施无机肥的微生物群落, 可能施有机肥的群落之间更能够发挥微生物功能, 表现出更多的协同合作的关系.
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表 4 施无机肥和有机肥土壤中携带Cd抗性基因的微生物共生网络拓扑参数 Table 4 Microbial symbiotic network topology parameters carrying cadmium resistance genes in inorganic and organic fertilizer soils |
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不同的分类代表该门所携带的Cd抗性功能基因(图上按照种的水平进行的标注) 图 6 施无机肥和有机肥土壤中携带Cd抗性基因的微生物共生网络 Fig. 6 Microbial symbiosis network symbiosis of cadmium-resistant genes in inorganic and organic fertilizer soils |
为了了解环境因子和有效态Cd含量对于携带Cd抗性性微生物网络的贡献, 挑选了施无机肥和有机肥条件下携带Cd抗性微生物的共生网络的网络参数.通过理化因子等对网络参数的随机森林模型发现：环境因子对于网络参数的贡献在施无机肥和有机肥的条件下不同; 在施无机肥条件下, 影响网络参数的主要是pH, 含水率, 有效态Cd含量; 在施有机肥条件下, 影响网络参数的主要是全钾和含水率(表 5和图 7).影响携带Cd抗性基因微生物群落的因素在无机肥和有机肥的条件下有所不同.
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表 5 理化因子等对网络参数的贡献1) Table 5 Contribution of physical and chemical factors and other factors to network parameters |
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图中红色表示该因素对于网络参数的贡献显著(P < 0.05) 图 7 理化因子等对Cd抗性功能基因共生网络参数的贡献 Fig. 7 Contribution of physical and chemical factors to the parameters of the gene symbiosis network of cadmium resistance |
通过比较施无机肥和有机肥的土壤有效态Cd含量, 发现施有机肥的土壤有效态Cd含量低于施无机肥土壤Cd含量.分析主要原因可能如下：一是非生物因素, 土壤pH是影响镉形态的最重要因素之一[28], 通过比较无机肥土壤和有机肥土壤的pH发现, 施加有机肥使土壤的酸碱度趋于中性, 这可能是由于动物粪便含有的碳酸氢盐和有机酸缓冲作用的结果[29].Cd在酸性条件下, 活性更高, 当土壤pH＞6.5时, 随着土壤pH的增加有效态镉含量呈下降趋势[30], 施加有机肥使酸性土壤pH升高, 降低了有效态Cd的活性[31].另外, 有机肥土壤中的有机氮含量明显高于施无机肥土壤中的含量, 施加有机肥能够补充和保持土壤中氮库的供应能力, 也能够增加土壤中硝态氮及铵态氮的含量[32], 土壤中微生物携带的Cd抗性基因均与有机氮、硝态氮呈显著正相关关系, 土壤有机肥的施加增加了土壤中的有机氮和硝态氮含量, 可能更加有利于微生物对有效态Cd的吸收和转化, 从而降低土壤中有效态Cd的含量; 其次添加有机物料可能增加了土壤表面能够与有效态Cd产生络合作用的有机基团, 提高了对有效态Cd的专性吸附能力, 降低了土壤有效态Cd含量[17].二是生物因素, 土壤微生物活性与群落结构受各种因素影响, 环境条件和土壤管理方式在很大程度上决定了土壤微生物群落的结构[33, 34].通过比较携带Cd抗性微生物功能基因发现, 施有机肥土壤的基因丰度大于施无机肥的土壤, 而功能基因是确定群落功能的理想指标[35, 36], 功能基因的丰度与相应微生物的生态功能高度相关[37], 更高的基因丰度可能更加有利于耐Cd基因发挥作用; 另外网络的拓扑属性可以表示群落的稳定性或其功能的多样性[38, 39], 本研究中施无机肥网络的正连线比例低于施有机肥网络的正连线比例, 更多的正连线比例可能代表着更高的互利协作关系, 微生物之间更多的互利协助关系可能更加有利于微生物功能的发挥[24].
3.2 不同的施肥方式对于Cd抗性基因的影响通过对不同地理位置的土壤样品研究, 发现携带Cd抗性基因的微生物在Cd的胁迫下表现出不同的分布特征, 不同的施肥方式对于Cd抗性基因有很大影响.施肥作为一种重要的增产措施会显著影响土壤中重金属化学行为.土壤理化性状、植被类型以及管理措施均是影响土壤微生物群落变化的主要因素[40].Sun等[41]的研究发现, 经过有机肥处理的与传统化肥处理的土壤微生物多样性差异明显; 陶梦慧等[42]通过盆栽试验, 研究不同的施肥措施对土壤中微生物数量的影响, 发现施用生物有机肥的土壤中细菌数量比施用化肥和有机肥处理的土壤微生物数量更多, 施用生物有机肥可以更好地改善土壤微生物区系, 增加土壤肥力.不同的施肥方式会改变土壤的理化性质和营养元素, 本研究中施无机肥和有机肥土壤的理化性质差异显著, 可能会影响Cd抗性微生物的丰度水平, 进而可能会影响土壤中携带Cd抗性微生物的群落和功能[43].不同地区土壤Cd抗性基因也具有一定的差异(图 5), 这可能是由于不同地区的气候和环境条件不同所导致的.生境的异质性特征决定了土壤群落的相似度, 会直接影响微生物群落结构及其分布[44], 微生物所携带的Cd抗性功能基因, 会直接受微生物群落分布的影响; 同时, 有研究表明, 功能基因的分布也受地理环境的影响[45], 根据已有的研究结果发现理化性质对于Cd抗性基因微生物共生关系也有一定的影响; 微生物群落和地理环境的差异可能导致不同地区的土壤Cd抗性基因也具有一定的差异.
3.3 不同施肥方式对携带Cd抗性功能基因网络的影响微生物间相互作用已证明影响微生物分布和生态功能[46].网络的拓扑属性(例如复杂性和模块化)可能表示社区的稳定性或其功能的多样性[39].理化性质和有效态Cd含量对于网络参数的贡献在施无机肥和有机肥条件下不同, 在施无机肥条件下, 影响网络参数的主要是pH、含水率、有效态Cd含量; 在施有机肥条件下, 影响网络参数的主要是全钾和含水率, 表明在施无机肥和有机肥条件下环境因子对于携带Cd抗性微生物群落的影响不同.含水率能够影响土壤养分组成及农作物根系的生长, 间接影响了土壤微生物[47]; 含水率和硫酸盐通过影响土壤微生物及酶活, 进而可能影响抗重金属功能基因的传播[48, 49], pH对于微生物营养的利用、吸附、胞外酶的产生与分泌都会产生不同的影响; 施加有机肥增加了土壤Cd的抗性水平, 使重金属对微生物产生强烈的选择性压力不同, 可能导致了Cd抗性微生物群落结构和网络互作发生显著的变化[50, 51], 致使携带Cd抗性基因的微生物在不同施肥方式下对Cd的耐受性不同.
4 结论研究了施用无机肥和有机肥条件下水稻土中携带Cd抗性基因的微生物分布特征及影响因素.结果表明施无机肥和有机肥土壤中微生物携带Cd抗性基因的丰度存在显著差异, 施用有机肥能够显著提高土壤中微生物的Cd抗性基因的丰度.与施无机肥微生物分子生态网络相比, 施有机肥提高了群落的正连线比例, 可能提高了群落的功能, 增强了群落的Cd抗性水平.Cd是农耕土壤中最典型的污染物, 利用功能基因芯片技术能够较直观地反映Cd抗性基因分布, 可以为应对土壤重金属Cd污染下的农耕土壤可持续管理提供一定依据.
| [1] | 刘利, 郝小花, 田连福, 等. 植物吸收、转运和积累镉的机理研究进展[J]. 生命科学研究, 2015, 19(2): 176-184. |
| [2] | 薛永, 王苑螈, 姚泉洪, 等. 植物对土壤重金属镉抗性的研究进展[J]. 生态环境学报, 2014, 23(3): 528-534. |
| [3] | 杨蕾. 我国土壤重金属污染的来源、现状、特点及治理技术[J]. 中国资源综合利用, 2018, 36(2): 151-153. |
| [4] | 刘沙沙, 付建平, 蔡信德, 等. 重金属污染对土壤微生物生态特征的影响研究进展[J]. 生态环境学报, 2018, 27(6): 1173-1178. |
| [5] | 环境保护部, 国土资源部.环境保护部国土资源部发布全国土壤污染状况调查公报[R].北京: 环境保护部, 国土资源部, 2014. |
| [6] | Tang X, Li Q, Wu M, et al. Review of remediation practices regarding cadmium-enriched farmland soil with particular reference to China[J]. Journal of Environmental Management, 2016, 181: 646-662. |
| [7] | 孙波, 赵其国, 张桃林, 等. 土壤质量与持续环境——Ⅲ.土壤质量评价的生物学指标[J]. 土壤, 1997, 29(5): 225-234. |
| [8] | Dong W Y, Zhang X Y, Dai X Q, et al. Changes in soil microbial community composition in response to fertilization of paddy soils in subtropical China[J]. Applied Soil Ecology, 2014, 84: 140-147. |
| [9] |
张俊伶, 张江周, 申建波, 等. 土壤健康与农业绿色发展:机遇与对策[J]. 土壤学报, 2020, 57(4): 783-796. Zhang J L, Zhang J Z, Shen J B, et al. Soil health and agriculture green development:opportunities and challenges[J]. Acta Pedologica Sinica, 2020, 57(4): 783-796. |
| [10] | 张超兰, 徐建民. 外源营养物质对表征土壤质量的生物学指标的影响[J]. 广西农业生物科学, 2004, 23(1): 81-85. |
| [11] |
李静, 程雪芬, 廖萍, 等. 攀枝花矿区糙野青茅根际耐铬放线菌筛选及促生能力评价[J]. 环境科学学报, 2018, 38(3): 1197-1206. Li J, Cheng X F, Liao P, et al. Chromium-resistant rhizosphere actinomycetes from Deyeuxia scabrescens in Panzhihua mine area:Isolation, screening and plant growth promoting[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(3): 1197-1206. |
| [12] |
张旭辉, 孙斌, 魏志敏, 等. 2株耐镉微生物的筛选及其对镉的吸附钝化差异机制[J]. 南京农业大学学报, 2019, 42(5): 869-876. Zhang X H, Sun B, Wei Z M, et al. Screening of two cadmium tolerant microorganisms and their differences in adsorption and immobilization of cadmium[J]. Journal of Nanjing Agricultural University, 2019, 42(5): 869-876. |
| [13] | 沈秋悦, 曹志强, 朱月芳, 等. 一株耐镉细菌的分离鉴定及其吸附条件的优化[J]. 土壤, 2016, 48(3): 615-620. |
| [14] | Zhang W L, Du Y, Zhai M M, et al. Cadmium exposure and its health effects:a 19-year follow-up study of a polluted area in China[J]. Science of the Total Environment, 2014, 470-471: 224-228. |
| [15] | Broeckling C D, Broz A K, Bergelson J, et al. Root exudates regulate soil fungal community composition and diversity[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2008, 74(3): 738-744. |
| [16] | 华珞, 陈世宝, 白玲玉, 等. 有机肥对镉锌污染土壤的改良效应[J]. 农业环境保护, 1998, 17(2): 55-59. |
| [17] | 张大庚, 依艳丽, 李亮亮, 等. 水分和有机物料对土壤锌-镉形态及化学性质的影响[J]. 农业环境科学学报, 2006, 25(4): 939-944. |
| [18] | 罗琼, 王昆, 许靖波, 等. 我国稻田镉污染现状·危害·来源及其生产措施[J]. 安徽农业科学, 2014, 42(30): 10540-10542. |
| [19] |
汪鹏, 王静, 陈宏坪, 等. 我国稻田系统镉污染风险与阻控[J]. 农业环境科学学报, 2018, 37(7): 1409-1417. Wang P, Wang J, Chen H P, et al. Cadmium risk and mitigation in paddy systems in China[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2018, 37(7): 1409-1417. |
| [20] | Tu Q C, Yu H, He Z L, et al. GeoChip 4:a functional gene-array-based high-throughput environmental technology for microbial community analysis[J]. Molecular Ecology Resources, 2014, 14(5): 914-928. |
| [21] | 鲁如坤. 土壤农业化学分析方法[M]. 北京: 中国农业科技出版社, 2000. |
| [22] | 刘铭, 刘凤枝, 刘保峰. 土壤中有效态铅和镉的测定[J]. 农业环境科学学报, 2007, 26(S1): 300-302. |
| [23] | Ma B, Wang H Z, Dsouza M, et al. Geographic patterns of co-occurrence network topological features for soil microbiota at continental scale in eastern China[J]. The ISME Journal, 2016, 10(8): 1891-1901. |
| [24] | Morriën E, Hannula S E, Snoek L B, et al. Soil networks become more connected and take up more carbon as nature restoration progresses[J]. Nature Communications, 2017, 8: 14349. |
| [25] | Williams R J, Howe A, Hofmockel K S. Demonstrating microbial co-occurrence pattern analyses within and between ecosystems[J]. Frontiers in Microbiology, 2014, 5: 358. |
| [26] | Faust K, Raes J. Microbial interactions:from networks to models[J]. Nature Reviews Microbiology, 2012, 10(8): 538-550. |
| [27] |
顾静馨.土壤微生物生态网络的构建方法及其比较[D].扬州: 扬州大学, 2015. 11-12. Gu J X. The methods of constructing soil mircrobial ecological network and its comparison[D]. Yangzhou: Yangzhou University, 2015. 11-12. |
| [28] | 窦韦强, 安毅, 秦莉, 等. 土壤pH对镉形态影响的研究进展[J]. 土壤, 2020, 52(3): 439-444. |
| [29] | Yoon K P, Misra T K, Silver S. Regulation of the cadA cadmium resistance determinant of Staphylococcus aureus plasmid pI258[J]. Journal of Bacteriology, 1991, 173(23): 7643-7649. |
| [30] | 康六生. 土壤pH·淹水调控与低镉积累品种在水稻大田生产上的降镉效果[J]. 安徽农业科学, 2018, 46(20): 110-112. |
| [31] |
赵方杰, 谢婉滢, 汪鹏. 土壤与人体健康[J]. 土壤学报, 2020, 57(1): 1-11. Zhao F J, Xie W Y, Wang P. Soil and human health[J]. Acta Pedologica Sinica, 2020, 57(1): 1-11. |
| [32] | Whalen J K, Chang C, Clayton G W, et al. Cattle manure amendments can increase the pH of acid soils[J]. Soil Science Society of America Journal, 2000, 64(3): 962-966. |
| [33] | Steenwerth K L, Jackson L E, Calderón F J, et al. Soil microbial community composition and land use history in cultivated and grassland ecosystems of coastal California[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2003, 35(3): 489-500. |
| [34] | Wu M N, Qin H L, Chen Z, et al. Effect of long-term fertilization on bacterial composition in rice paddy soil[J]. Biology and Fertility of Soils, 2011, 47(4): 397-405. |
| [35] | Xue K, Yuan M M, Shi Z J, et al. Tundra soil carbon is vulnerable to rapid microbial decomposition under climate warming[J]. Nature Climate Change, 2016, 6(6): 595-600. |
| [36] | Wang M M, Ding J J, Sun B, et al. Microbial responses to inorganic nutrient amendment overridden by warming:consequences on soil carbon stability[J]. Environmental Microbiology, 2018, 20(7): 2509-2522. |
| [37] | Zhao M X, Sun B, Wu L W, et al. Zonal soil type determines soil microbial responses to maize cropping and fertilization[J]. Msystems, 2016, 1(4): e00075-16. |
| [38] | Dickie I A, Cooper J A, Bufford J L, et al. Loss of functional diversity and network modularity in introduced plant-fungal symbioses[J]. AoB Plants, 2017, 9(1). DOI:10.1093/aobpla/plw084 |
| [39] | Coux C, Rader R, Bartomeus I, et al. Linking species functional roles to their network roles[J]. Ecology Letters, 2016, 19(7): 762-770. |
| [40] | 胡亚林, 汪思龙, 颜绍馗. 影响土壤微生物活性与群落结构因素研究进展[J]. 土壤通报, 2006, 37(1): 170-176. |
| [41] | Sun H Y, Deng S P, Raun W R. Bacterial community structure and diversity in a century-old manure-treated agroecosystem[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2004, 70(10): 5868-5874. |
| [42] |
陶梦慧, 索全义, 张曙光, 等. 不同施肥对土壤微生物量和酶活性的影响[J]. 北方园艺, 2017(9): 154-159. Tao M H, Suo Q Y, Zhang S G, et al. Effects of different fertilization on the number of soil microbiologic and soil enzyme activities[J]. Northern Horticulture, 2017(9): 154-159. |
| [43] | Beauregard M S, Hamel C, Atul-Nayyar, et al. Long-term phosphorus fertilization impacts soil fungal and bacterial diversity but not AM fungal community in Alfalfa[J]. Microbial Ecology, 2010, 59(2): 379-389. |
| [44] | Ranjard L, Dequiedt S, Prévost-Bouré N C, et al. Turnover of soil bacterial diversity driven by wide-scale environmental heterogeneity[J]. Nature Communications, 2013, 4: 1434. |
| [45] | 丁浩, 徐慧敏, 苏芮, 等. 若尔盖花湖沉积物氨氧化与反硝化功能基因丰度垂向分布特征及其环境响应[J]. 环境科学学报, 2019, 39(10): 3482-3491. |
| [46] | Barberán A, Bates S T, Casamayor E O, et al. Using network analysis to explore co-occurrence patterns in soil microbial communities[J]. The ISME Journal, 2012, 6(2): 343-351. |
| [47] | 来雪慧, 李丹, 于波峰, 等. 东北农场农作物生长季土壤呼吸对温度和含水量的响应[J]. 水土保持研究, 2016, 23(1): 117-122. |
| [48] | Xue K, van Nostrand J D, Vangronsveld J, et al. Management with willow short rotation coppice increase the functional gene diversity and functional activity of a heavy metal polluted soil[J]. Chemosphere, 2015, 138: 469-477. |
| [49] | Roosa S, Wattiez R, Prygiel E, et al. Bacterial metal resistance genes and metal bioavailability in contaminated sediments[J]. Environmental Pollution, 2014, 189: 143-151. |
| [50] | Bååth E. Effects of heavy metals in soil on microbial processes and populations (a review)[J]. Water, Air, and Soil Pollution, 1989, 47(3-4): 335-379. |
| [51] | Giller K E, Witter E, Mcgrath S P. Toxicity of heavy metals to microorganisms and microbial processes in agricultural soils:a review[J]. Soil Biology and Biochemistry, 1998, 30(10-11): 1389-1414. |