环境科学  2023, Vol. 44 Issue (4): 2304-2314   PDF    
不同海拔鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌群落多样性及PICRUSt功能预测
李媛媛1,2,3, 徐婷婷4, 艾喆3, 魏庐潞1, 马飞1,2     
1. 宁夏大学生态环境学院, 银川 750021;
2. 宁夏大学西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地, 银川 750021;
3. 宁夏大学地理科学与规划学院, 银川 750021;
4. 宁夏大学生命科学学院, 银川 750021
摘要: 鬼箭锦鸡儿作为我国北方高山和亚高山地区的主要建群植物,是区域生态系统的重要组成部分,但是很少有研究关注其对土壤生态系统的影响及其对环境变化的响应.因而,以鬼箭锦鸡儿为研究对象,采用高通量测序技术,分析了不同海拔鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌群落多样性特征,并进行了功能预测分析.结果表明,所有样品共检测到43门、112纲、251目、324科和542属,变形菌门、酸杆菌门和放线菌门是根际和非根际土壤中的优势菌群.虽然不同海拔之间,鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌多样性指数和群落结构不存在显著差异,但是在同一海拔水平上,根际和非根际土壤细菌多样性指数和群落结构组成存在显著差异.PICRUSt功能预测表明,细菌群落主要涉及氨基酸代谢、碳水化合物代谢、辅助因子和维生素代谢等29个子功能,表现出功能上的丰富性,且代谢为最主要的功能.土壤细菌二级代谢通路预测基因相对丰度的变化与变形菌门、酸杆菌门和绿弯菌门等菌群丰度显著相关,并且土壤细菌预测功能基因组成的差异与土壤细菌群落结构的差异呈显著正相关,说明细菌群落结构与功能基因可能存在密切联系.研究初步探讨了不同海拔梯度下鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌群落特征及其功能预测分析,为高海拔地区建群植物的生态学效应及其对环境变化的响应提供了数据支撑.
关键词: 鬼箭锦鸡儿      海拔      土壤细菌      群落结构      PICRUSt功能预测     
Diversity and Predictive Functional of Caragana jubata Bacterial Community in Rhizosphere and Non-rhizosphere Soil at Different Altitudes
LI Yuan-yuan1,2,3 , XU Ting-ting4 , AI Zhe3 , WEI Lu-lu1 , MA Fei1,2     
1. School of Ecology and Environment, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
2. Breeding Base for State Key Laboratory of Land Degradation and Ecological Restoration in Northwest China, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
3. School of Geography and Planning, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
4. School of Life Science, Ningxia University, Yinchuan 750021, China
Abstract: Caragana jubata, as the main dominant plant in the alpine and subalpine regions of northern China, is an important component of the local ecosystem. However, few studies have paid attention to its impact on the soil ecosystem and its response to environmental changes. Thus, in this study, we used high-throughput sequencing technology to investigate diversity and predictive function of rhizosphere and bulk soil bacteria communities of C.jubata from different altitudes. The results indicated that 43 phyla, 112 classes, 251 orders, 324 families, and 542 genera were obtained from the soil. The dominant phyla in all sample sites were Proteobacteria, Acidobacteria, and Actinobacteria. There were significant differences in bacterial diversity index and community structure between the rhizosphere and bulk soil at the same altitude, whereas the differences across altitudes were insignificant. PICRUSt analysis showed that the functional gene families were mainly related to 29 sub-functions, including amino acid metabolism, carbohydrate metabolism, and metabolism of cofactors and vitamins, and the abundance of metabolism was highest. There were significant correlations between the relative abundances of genes involved in the level Ⅱ metabolic pathway of bacteria and phylum-level taxa, such as Proteobacteria, Acidobacteria, and Chloroflexi. The predicted functional compositions of soil bacteria also showed a significantly positive correlation with the dissimilarity in bacterial community structure, indicating that there was a strong relationship between bacterial community structure and functional genes. This study preliminarily discussed the characteristics and functional prediction analysis of bacterial communities in the rhizosphere and bulk soil of C.jubata at different altitudinal gradients, which provided data support for the ecological effects of constructive plants and their responses to environmental changes in high altitude areas.
Key words: Caragana jubata      altitude      soil bacteria      community structure      function prediction with PICRUSt     

土壤微生物是土壤生态系统的重要组成部分, 通过参与物质循环及碳素转换, 影响土壤结构和质量的变化.有研究表明, 土壤微生物群落多样性可以用来表征土壤生态系统功能稳定性及其环境影响[1, 2].根际是受植物根系活动影响的微域环境, 在这一区域内植物、土壤和微生物间互作关系十分复杂[3].根际土壤微生物介导着根系与土壤间养分的转换和运输, 在促进植物生长和调节资源分配方面发挥着重要作用[3].近年来, 随着高通量测序技术(high-throughput sequencing)的发展, 研究土壤微生物群落结构组成及其分布规律已经引起学者们的极大关注[4], 而且PICRUSt(phylogenetic investigation of communities by reconstruction of unobserved ststes)能够通过比对微生物16S rRNA的信息与代谢功能的参考基因组数据库, 实现对微生物菌群代谢功能的预测[5], 为进一步深刻认识和理解土壤微生物群落结构组成及功能特征提供了新途径.

土壤微生物对环境变化极为敏感, 环境因子的微小改变会引起微生物群落多样性的显著变化[6].有研究表明, 降水量、海拔、土壤pH、有机质和植物功能性状均能引起土壤细菌群落多样性改变[7~11].其中, 海拔梯度的变化会引起较短地理距离内降水和温度的改变, 对植被类型及土壤属性产生影响[10], 进而影响土壤微生物多样性和群落结构组成.然而, 现有研究中土壤细菌群落多样性与海拔的关系并无统一定论, 如Shen等[9]研究乞力马扎罗山时发现, 随海拔的升高土壤细菌多样性呈下凹型; Ren等[11]对太白山不同海拔梯度的研究中, 发现土壤细菌多样性与海拔呈现驼峰型; 安前东等[12]研究指出, 在西藏色季拉山植被带, 土壤细菌多样性随海拔升高而显著降低, 且土壤细菌优势菌与海拔呈显著相关性.而且, 目前的研究多关注于不同类型生态系统下土壤微生物的响应及影响因素, 对于植物根际微生物, 特别是对于具有固氮能力的豆科植物, 其根际微生物如何响应海拔梯度的变化却鲜见研究.

鬼箭锦鸡儿(Caragana jubata)隶属豆科锦鸡儿属, 是我国北方高山和亚高山地区的主要建群植物, 在维持区域生态系统结构和功能稳定方面发挥着重要作用[13].然而, 在气候变化背景下, 温度升高、降水格局变化将对陆地生态系统, 尤其是对高山生态系统产生重要的影响[14], 研究高山建群植物如何影响生态系统结构及其对环境变化的响应, 将有助于深刻理解未来气候变化的生态效应及应对策略的制定.目前, 关于鬼箭锦鸡儿的研究多集中在叶片形态结构、抗旱性及药用价值方面[15~17], 虽然Na等[18]对不同生境下鬼箭锦鸡儿根际土壤细菌多样性及群落结构进行了报道, 但是, 其研究并没有明确植物根际和非根际土壤微生物群落多样性之间的差异及其如何响应海拔梯度的变化, 而且对于细菌代谢功能的预测也缺乏相应分析.鉴于此, 本文以高山建群灌木种鬼箭锦鸡儿为研究对象, 通过分析不同海拔梯度下鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌多样性及群落结构差异, 探讨建群种鬼箭锦鸡儿如何影响土壤细菌多样性和群落结构, 并利用PICRUSt方法对土壤细菌群落生态功能进行预测, 通过阐明不同海拔下鬼箭锦鸡儿的生态学效应, 以期为研究其对环境变化的响应和适应提供数据支持.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

研究区位于我国北方半干旱区(E99.67°~102.84°, N34.50°~38.16°), 该区域气候类型东部属于温带大陆性气候, 西部为高原山地气候, 海拔变化范围为2 901~3 957 m, 年均温在-3.55~-0.98℃, 年均降水量在315.65~524.58 mm.各采样点详细地理及气候因子信息见表 1, 获取方法参考文献[15].

表 1 鬼箭锦鸡儿各采样点地理和气候因子信息 Table 1 Geographical and climatic information of each sampling site of C. jubata

1.2 土壤样本采集与分析

本试验于2020年8月进行, 在鬼箭锦鸡儿的每个采样点, 设置3个20 m×20 m的样方, 在每个样方内选取长势一致的3株植株, 挖取植株根系, 用无菌剪刀快速剪下直径小于2 mm的根, 混合成1个样本后, 转至5 mL无菌离心管中, 用于提取根际土壤; 同时, 在每个样方的植株根系附近(< 3 cm)采集非根际土壤样品, 混合后, 装入5 mL无菌离心管中, 置于液氮中保存[19, 20], 即每个样点分别采集根际和非根际土壤样本各18个, 共计36个土壤样本.然后, 利用土钻在每株植株根系附近采集0~20 cm土壤, 每个样方采集3个混合样品, 共计18个土样样品, 带回实验室后测定土壤理化性质, 用于表征每个样点的土壤状况.

土壤理化性质测定参照文献[21], 测定指标包括土壤pH、土壤含水量(soil water content, SWC)、全磷(total phosphorus, TP)、全氮(total nitrogen, TN)和土壤有机碳(soil organic carbon, SOC).

1.3 土壤细菌DNA提取、PCR扩增和测序

采用ALFA-SEQ Advanced Soil DNA Kit试剂盒提取土壤细菌DNA, 方法参照操作说明.使用ThermoNanoDrop One检测DNA的纯度和浓度.以基因组DNA为模板, 根据测序区域的选择, 使用带barcode的特异引物及TaKaRa Premix Taq® Version 2.0(TaKaRa Biotechnology Co., Dalian, China)对细菌16S rDNA V4-V5区进行PCR扩增, 引物为“GTGCCAGCMGCCGCGGTAA”和“CCGTCAATTCMT TTRAGTTT”.PCR扩增反应体系和条件参照文献[22].使用1%琼脂糖凝胶进行电泳检测PCR产物, 采用Illumina Nova 6000平台对构建的扩增子文库进行PE250测序.基因测序由广东美格基因科技有限公司提供技术支持.

1.4 数据分析

使用FASTP V0.14.1软件对原始数据进行过滤, 用FLASH V1.2.11软件对数据进行拼接; 利用USEARCH V8.1.1861软件去掉嵌合体并对处理后的序列进行聚类分析, 相似性水平为97%; 采用UPARSE软件将OTU的代表序列与Silva 16S数据库进行比对, 得到OTU分类学信息并进行分析.通过PICRUSt对OTU丰度表进行标准化, 将OTU对应的greengene id比对KEGG数据库进行功能通路预测.使用QIIME V1.9.1软件对OTU进行多样性指数计算.利用SPSS 22.0对土壤理化性质、土壤细菌群落优势门和属进行单因素方差分析.通过广东美格基因科技有限公司平台绘制OTU数目Venn图、细菌多样性指数箱线图、主坐标分析(principal coordinate analysis, PCoA)图、门水平相对丰度、属水平热图和PICRUSt基因功能预测.运用R(V. 4.1.2)软件Vegan包进行相似性分析(analysis of similarities, ANOSIM)表征同一海拔植物根际和非根际土壤细菌群落结构的差异性.利用Canoco 5.0进行生态因子与土壤细菌群落结构的冗余分析(redundancy analysis, RDA).

2 结果与分析 2.1 样地土壤理化性质分析

表 2可知, 高海拔土壤中, 鬼箭锦鸡儿土壤pH变化范围为6.60~8.07, 土壤含水量(SWC)为0.27%~0.59%, ω(SOC)为41.31~69.71 g·kg-1, ω(TN)为2.86~5.24 g·kg-1ω(TP)为0.50~0.88 g·kg-1.低海拔土壤中, 鬼箭锦鸡儿土壤pH变化范围为8.04~8.15, 土壤SWC为0.47%~0.69%, ω(SOC)为55.15~72.21 g·kg-1, ω(TN)为3.14~5.91 g·kg-1ω(TP)为0.64~0.71 g·kg-1.在高海拔和低海拔土壤中, 鬼箭锦鸡儿土壤pH和SWC存在显著性差异.

表 2 不同海拔梯度下鬼箭锦鸡儿土壤理化性质1) Table 2 Soil physicochemical properties of C. jubataat different altitudes

2.2 土壤细菌DNA测序分析

由测序结果可知, 不同海拔鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤中, 共得到有效序列3 179 657条, 质控过滤和去除嵌合体后得到3 069 541条优质序列.依据物种Venn图分析所有样品测得的总OTU数目为39 100个[图 1(a)], 其中共有的OTU数为12 086个, 约占总数的30.9%.高海拔根际土壤中特有的OTU数目为6 332个, 约占16.2%, 而非根际为9 101个, 约占23.3%.低海拔根际土壤中特有的OTU数目为2 371个, 约占6.1%, 而非根际为9 210个, 约占23.6%.从图 1(b)可以看出, 不同海拔根际和非根际土壤中OTU分布数目由大到小的排序为:LB>HB>HR>LR.

HB:高海拔非根际土壤, LB:低海拔非根际土壤, LR:低海拔根际土壤, HR为高海拔根际土壤, 下同 图 1 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌OTU数量比较 Fig. 1 Comparison of bacteria OTU number between rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

2.3 根际和非根际土壤细菌多样性分析

图 2可知, 在同一海拔, 鬼箭锦鸡儿根际土壤中细菌Chao1指数和香农指数均显著低于非根际.然而, 鬼箭锦鸡儿根际、非根际, 在不同海拔梯度下土壤细菌多样性无显著差异.此外, 本研究结果表明, 根际和非根际土壤细菌多样性指数与海拔之间无显著相关性(图 3).

*表示P < 0.05 图 2 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌多样性指数 Fig. 2 Bacterial diversity indexesin rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

图 3 海拔与根际和非根际土壤细菌多样性指数的关系 Fig. 3 Relationships between altitude and bacterial diversity indexes in rhizosphere and bulk soil of C. jubata

2.4 根际和非根际土壤细菌群落结构及优势物种差异

基于Bray-Curtis距离的主坐标分析(PCoA)结果表明, 同一海拔鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌群落结构存在差异.如图 4所示, 在OTU水平上, 第一轴和第二轴对结果的解释率分别为41.7%和14.1%, ANOSIM组间差异检验显示, 高海拔土壤中, 根际和非根际土壤细菌群落结构差异显著(R=0.656, P=0.001); 低海拔土壤中, 根际和非根际土壤细菌群落结构也存在显著差异(R=0.717, P=0.001).

图 4 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌群落结构的主坐标分析(PCoA) Fig. 4 Principal coordinate analysis (PCoA) of soil bacterial community structures in rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

所有样品共检测到细菌43门、112纲、251目、324科和542属.门水平上, 鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤中相对丰度排名前10的优势细菌门分别为变形菌门(Proteobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、浮霉菌门(Planctomycetes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、绿弯菌门(Chloroflexi)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)、未分类菌门(Unassigned)、疣微菌门(Verrucomicrobia)和Patescibacteria(图 5).由表 3可知, 鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌优势门存在显著差异, 其中, 根际土壤中变形菌门和放线菌门相对丰度显著高于非根际, 而酸杆菌门、浮霉菌门、芽单胞菌门和疣微菌门相对丰度显著低于非根际.

图 5 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌门水平相对丰度 Fig. 5 Bacterial abundance of rhizosphere and bulk soil at the phylum level at different altitudes

表 3 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌优势菌群相对丰度差异1) Table 3 Differences in relative abundances of bacterial phyla and genera in rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

属水平上, 在已被注释的细菌属中, 优势属为中慢生根瘤菌属(Mesorhizobium)、RB41MND1、黄杆菌属(Flavobacterium)、Ellin6067Gaiella、土壤红色杆菌属(Soilrubrobacter)、Pir4_lineageCandidatus_Udeaobacter和亚硝化螺旋菌属(Nitrospira)(图 6).由表 3可知, 根际土壤中根瘤杆菌属(Rhizobacter)、慢生根瘤菌属(Bradyrhizobium)、假单胞菌属(Pseudomonas)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)、中慢生根瘤菌属(Mesorhizobium)、Gaiella、黄杆菌属(Flavobacterium)和类诺卡氏菌属(Nocardioides)相对丰度显著高于非根际, 而RB41、小梨型菌属(Pirellula)和发菌属(Terrimonas)相对丰度显著低于非根际.

图 6 属水平上不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌群落结构热图 Fig. 6 Heat map of bacterial community structures at genus level in rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

2.5 根际和非根际土壤细菌的功能注释

基于KEGG数据库, 通过PICRUSt软件将16S rDNA的OTU信息进行功能预测, 共获得6类一级生物代谢通路, 各功能通路在样本中的相对丰度依次为:代谢(A, metabolism)、环境信息处理(D, environmental information processing)、人类疾病(E, human diseases)、有机系统(F, organismal systems)、遗传信息处理(B, genetic information processing)和细胞过程(C, cellular processes).表 4结果显示, 根际细菌的代谢、环境信息处理和人类疾病功能基因相对丰度显著高于非根际土壤, 而有机系统、遗传信息处理和细胞过程功能基因显著低于非根际土壤.

表 4 土壤细菌一级功能基因在不同海拔根际和非根际土壤中相对丰度差异 Table 4 Differences in relative abundances of primary functional genes in rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

二级功能预测发现(图 7), 根际和非根际土壤中均有其他次级代谢产物的生物合成(A9, biosynthesis of other secondary metabolites)、传染病细菌(E3, infectious disease bacterial)、环境适应(F1, environmental adaptation)、免疫系统疾病(F4, immune system)、细胞运动(C1, cell motility)和消化系统(F3, digestive system)等30个子功能, 其中氨基酸代谢(A1, amino acid metabolism)(12.92%~14.50%)、碳水化合物代谢(A2, carbohydrate metabolism)(12.90%~13.72%)和辅助因子和维生素代谢(A3, metabolism of cofactors and vitamins)(10.47%~12.28%)为主要子功能.与非根际相比, 根际细菌的癌症概述(E4, cancer overview)、脂质代谢(A7, lipid metabolism)、碳水化合物代谢、外源物质降解及代谢(A6, xenobiotics biodegradation and metabolism)、神经退行性疾病(E1, neurodegenerative disease)、氨基酸代谢、其他氨基酸代谢(A5, metabolism of other amino acids)和膜运输(D1, membrane transport)功能相对丰度显著增加; 复制和修复(B1, replication and repair)、辅助因子和维生素代谢、内分泌系统(F2, endocrine system)、翻译(B3, translation)、折叠分类和降解(B2, folding sorting and degradation)、核苷酸代谢(A11, nucleotide metabolism)、萜类和酮类化合物代谢(A4, metabolism of terpenoids and polyketides)、转录(B4, transcription)、信号转导(D2, signal transduction)、能量代谢(A8, energy metabolism)、糖的生物合成和代谢(A10, glycan biosynthesis and metabolism)和细胞群落-原核生物(C3, cellular community-prokaryotes)功能显著降低.

A12:转运和分解(transport and catabolism), C2:细胞生长和死亡(cell growth and death), E2: 寄生虫传染病(infectious disease parasitic) of C. jubata at different altitudes 图 7 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌二级代谢通路功能基因相对丰度热图 Fig. 7 Heatmap of relative abundances of pathway (level Ⅱ) functional genes in rhizosphere and bulk soil

2.6 土壤细菌群落结构与预测功能的关系

不同海拔梯度下, 根际土壤细菌二级代谢通路预测功能基因相对丰度的变化与变形菌门显著正相关, 与酸杆菌门、放线菌门、绿弯菌门、芽单胞菌门、疣微菌门和Patescibacteria显著负相关[图 8(a)].非根际土壤细菌二级代谢通路预测功能基因相对丰度的变化与酸杆菌门、浮霉菌门、拟杆菌门和芽单胞菌门显著正相关, 与疣微菌门和Patescibacteria显著负相关[图 8(b)], 表明这些细菌类群对代谢功能的发挥具有重要作用.

(a)根际; (b)非根际; Pearson相关性热图, X轴和Y轴分别为土壤细菌二级代谢通路功能基因丰度和优势菌门, 色柱表示不同R值的颜色区间; *表示P < 0.05, **表示P < 0.01; Pro:变形菌门(Proteobacteria), Aci:酸杆菌门(Acidobacteria), Act:放线菌门(Actinobacteria), Pla:浮霉菌门(Planctomycetes), Bac:拟杆菌门(Bacteroidetes), Chl:绿弯菌门(Chloroflexi), Gem:芽单胞菌门(Gemmatimonadetes), Ver:疣微菌门(Verrucomicrobia), Pat:Patescibacteria 图 8 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌二级代谢通路功能基因丰度与优势菌门的相关性热图 Fig. 8 Heatmap of the correlation between the abundance of pathway (level Ⅱ) functional genesand bacterial phyla in rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

Mantel检验分析表明, 在根际和非根际土壤中, 不同海拔细菌二级代谢通路预测功能基因组成的差异性(即β多样性)与群落结构的差异性(β多样性)呈显著正相关(图 9), 表明不同海拔下土壤细菌群落结构的差异越大, 其功能基因组成的差异也越大.

(a)根际, (b)非根际 图 9 不同海拔梯度下根际和非根际土壤细菌二级代谢通路功能基因组成差异与细菌群落结构差异性的关系 Fig. 9 Relationships between the dissimilarities in the composition of metabolic pathway (level Ⅱ) functional genes and the dissimilarities in the composition of soil bacterial community structure in rhizosphere and bulk soil of C. jubata at different altitudes

3 讨论 3.1 根际和非根际土壤细菌多样性和群落结构差异

研究土壤微生物多样性与海拔梯度分布模式的关系, 是全面认识和了解环境变化对生态系统影响的关键过程[23].已有研究结果表明, 海拔与土壤细菌多样性存在显著相关性[9~12].然而, 在本研究中, 海拔梯度变化并未对鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌多样性产生显著影响(图 3), 这与Zhang等[24]、Fierer等[25]和Shen等[26]研究的结果一致, 说明鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌分布可能不遵循植物和动物沿海拔的变化模式.

根际和非根际土壤微生物多样性的趋异化来源于根系, 根系活动对根际土壤微生物群落构建起着重要作用[27].植物通过根际沉淀和根系分泌物为根际土壤细菌提供了大量营养物质, 选择性地塑造了根际土壤细菌群落结构[28].汪其同等[29]对杨树人工林研究指出, 植物根际和非根际土壤细菌群落结构组成中, 以纤维素降解菌属和固氮菌属为主的优势属相对丰度具有显著性差异.李岩等[30]通过研究不同生境黑果枸杞根际和非根际土壤细菌时发现, 根际土壤细菌多样性高于非根际土壤.然而, 丁新景等[31]对黄河三角洲刺槐林研究, 发现根际土壤细菌Chao1指数低于非根际土壤, 这与采样时间为11月, 该区域降水较少, 植物受干旱胁迫有关.本研究中, 鬼箭锦鸡儿根际土壤细菌Chao1指数和香农指数显著低于非根际土壤, 可能是由于鬼箭锦鸡儿生长在高海拔地区, 植物经常遭受低温和干旱胁迫的影响, 促使根系分泌物显著增加, 提高了植物根系对根际细菌的选择性, 使部分细菌丰度升高, 其他细菌丰度降低, 进而导致植物非根际土壤细菌多样性高于根际土壤[29].

在同一海拔下, 鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌群落结构存在显著差异(图 4), 这是由于植物通过影响根系分泌物的质量, 改变了根际土壤性质, 进而影响了根际和非根际土壤细菌群落结构组成[31].变形菌门、酸杆菌门和放线菌门是研究区三大优势菌群, 这与徐忠山等[32]、马欣等[2]和杨菁等[33]对黑土、黄绵土和砂壤土细菌群落优势菌群的研究结果相同, 表明变形菌门、酸杆菌门和放线菌门能够适应各种土壤环境, 环境条件变化对其影响较弱.门水平上, 根际土壤中变形菌门和放线菌门相对丰度显著高于非根际土壤, 而酸杆菌门、浮霉菌门、芽单胞菌门和疣微菌门相对丰度显著低于非根际土壤.变形菌门是土壤中最主要的细菌类群, 包含多种代谢种类的细菌, 属于r策略细菌(富营养菌), 能够增强土壤固氮能力, 土壤有机质含量越高, 其生长状况越好[34].放线菌门为革兰氏阳性细菌, 具有降解木质素和分解纤维素的能力[35].属水平上: 根瘤杆菌属、慢生根瘤菌属、假单胞菌属、鞘氨醇单胞菌属、中慢生根瘤菌属、Gaiella、黄杆菌属、类诺卡氏菌属、RB41、小梨型菌属和发菌属这11属细菌在根际和非根际土壤中相对丰度差异显著.其中, 根瘤杆菌属、慢生根瘤菌属、假单胞菌属、中慢生根瘤菌属和黄杆菌属均为固氮微生物, 在根际土壤中相对丰度含量显著高于非根际土壤, 这是因为固氮菌能与宿主植物根系形成根瘤固定大气中的氮元素[36], 进而影响了根际土壤中氮素含量.有研究发现, 固氮微生物的数量和群落结构组成会对土壤固氮速率和氮循环产生直接的影响, 其群落多样性是指示土壤质量状况的重要指标[37].

3.2 根际和非根际土壤细菌功能预测

土壤微生物群落是土壤生态功能的基础, 可以调节和指示土壤功能基因的变化[38].本研究中, 土壤细菌共涉及代谢、环境信息处理和人类疾病等6个代谢通路功能基因, 分属于30个子功能, 其中, 代谢功能的相对丰度最高, 这与刘晓华等[39]研究的结果一致, 表明代谢通路是细菌群落主要的核心功能.土壤代谢一般以摄取碳水化合物、氨基酸和能量等方式来维持细菌的存活, 从而成为细菌群落中最主要的功能基因[2].有研究发现, 土壤细菌通过代谢活动来参与土壤物质循环与转化, 进而促进植物生长和增加作物产量, 如固氮和解磷等作用的发挥是依靠代谢提高根系对氮、磷营养元素的吸收[40], 类诺卡氏菌、链霉菌和芽孢杆菌等能够通过代谢过程产生类抗生素物质、抑制蛋白和植物生长激素等, 抑制植物病原菌及促进植物生长[41].本研究表明, 鬼箭锦鸡儿根际土壤细菌的代谢功能基因显著高于非根际, 原因可能与根系活动能够为根际细菌提供更多能量有关.鬼箭锦鸡儿生长过程中相关代谢途径主要包括脂质代谢、碳水化合物代谢、外源物质降解及代谢、氨基酸代谢和其他氨基酸代谢, 其中, 碳水化合物代谢是植物通过光合作用产生, 可以调控生物体内碳水化合物的代谢形成、分解和转换过程[42], 鬼箭锦鸡儿根际土壤中丰富的固氮菌, 能够有效增加土壤碳、氮养分, 提高土壤细菌碳水化合物代谢, 使其功能基因丰度升高.氨基酸代谢通过脱氨作用、转氨作用、联合脱氨或脱羧作用分解成α-酮酸、胺类和二氧化碳, 氨基酸代谢与植株氮素的循环密切相关[40].

土壤细菌的功能基因及其相关过程与群落结构组成密切相关[43].现已发现, 变形菌门、绿弯菌门和放线菌门等菌群具有异养生理机能, 对土壤养分周转及有机质的分解至关重要[44].林惠瑛等[45]对亚热带武夷山不同海拔黄山松林土壤细菌群落特征分析, 发现土壤细菌二级代谢通路预测基因与变形菌门、绿弯菌门和放线菌门具有显著相关性.在西藏色季拉山4个不同海拔土壤细菌群落的研究中, 发现土壤细菌群落代谢通路基因组成的差异随细菌群落结构而变化[12].本研究中, 根际土壤中变形菌门、绿弯菌门和放线菌门与细菌的代谢、遗传信息处理、细胞过程和环境信息处理功能基因具有显著相关性, 表明这些细菌对植物土壤细菌群落功能的发挥可能起着关键作用.同时, 鬼箭锦鸡儿土壤细菌群落功能基因的差异与细菌群落结构的差异呈显著正相关, 进一步证实了细菌群落结构和预测功能基因存在潜在耦合关系.此外, 其他研究发现, 土壤微生物多样性和功能多样性也具有紧密的联系, 如Kerfahi等[46]对日本乘鞍岳研究发现, 土壤细菌功能基因多样性与细菌Shannon指数存在显著负相关关系.García-García等[47]研究指出, 微生物多样性能够确保群落功能在环境变化时的稳定性.然而, 目前PICRUSt预测相关细菌的功能, 仍存在较大的局限性, 后续可结合宏基因组学测序[48]与氮磷元素循环功能基因分析, 全面分析锦鸡儿属植物在适应高海拔环境过程中细菌的群落功能.

4 结论

鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤中, 变形菌门、酸杆菌门和放线菌门是共同优势菌群, 且这3类优势菌在根际和非根际土壤中差异显著.海拔与根际和非根际土壤细菌多样性指数无显著相关性, 但是在同一海拔梯度下, 鬼箭锦鸡儿根际和非根际土壤细菌多样性指数差异显著, 且土壤细菌群落结构组成也存在显著性差异.根际土壤细菌一级代谢通路中代谢、环境信息处理和人类疾病功能基因相对丰度显著高于非根际.土壤细菌二级代谢功能基因与变形菌门、酸杆菌门、放线菌门和绿弯菌门等土壤细菌优势菌群的相对丰度呈显著相关性, 且土壤细菌群落功能基因的差异(β多样性)随着细菌群落结构的差异增大而显著增加, 表明细菌群落结构与功能可能具有紧密的联系.

参考文献
[1] Cui Y X, Fang L C, Guo X B, et al. Responses of soil microbial communities to nutrient limitation in the desert-grassland ecological transition zone[J]. Science of the Total Environment, 2018, 642: 45-55. DOI:10.1016/j.scitotenv.2018.06.033
[2] 马欣, 罗珠珠, 张耀全, 等. 黄土高原雨养区不同种植年限紫花苜蓿土壤细菌群落特征与生态功能预测[J]. 草业学报, 2021, 30(3): 54-67.
Ma X, Luo Z Z, Zhang Y Q, et al. Distribution characteristics and ecological function predictions of soil bacterial communities in rainfed alfalfa fields on the Loess Plateau[J]. Acta PrataculturaeSinica, 2021, 30(3): 54-67.
[3] Zhou X G, Gao D M, Liu J, et al. Changes in rhizosphere soil microbial communities in a continuously monocropped cucumber (Cucumis sativus L.) system[J]. European Journal of Soil Biology, 2014, 60: 1-8. DOI:10.1016/j.ejsobi.2013.10.005
[4] Nilsson R H, Anslan S, Bahram M, et al. Mycobiome diversity: high-throughput sequencing and identification of fungi[J]. Nature Reviews Microbiology, 2019, 17(2): 95-109. DOI:10.1038/s41579-018-0116-y
[5] Aßhauer K P, Wemheuer B, Daniel R, et al. Tax4 Fun: Predicting functional profiles from metagenomic 16S rRNA data[J]. Bioinformatics, 2015, 31(17): 2882-2884. DOI:10.1093/bioinformatics/btv287
[6] 孙良杰, 齐玉春, 董云社, 等. 全球变化对草地土壤微生物群落多样性的影响研究进展[J]. 地理科学进展, 2012, 31(12): 1715-1723.
Sun L J, Qi Y C, Dong Y S, et al. Research progresses on the effects of global change on microbial community diversity of grassland soils[J]. Progress in Geography, 2012, 31(12): 1715-1723. DOI:10.11820/dlkxjz.2012.12.018
[7] Delgado-Baquerizo M, Fry E L, Eldridge D J, et al. Plant attributes explain the distribution of soil microbial communities in two contrasting regions of the globe[J]. New Phytologist, 2018, 219(2): 574-587. DOI:10.1111/nph.15161
[8] 李娜, 王宝荣, 安韶山, 等. 黄土高原草地土壤细菌群落结构对于降水变化的响应[J]. 环境科学, 2020, 41(9): 4284-4293.
Li N, Wang B R, An S S, et al. Response of soil bacterial community structure to precipitation change in grassland of loess plateau[J]. Environmental Science, 2020, 41(9): 4284-4293.
[9] Shen C C, Gunina A, Luo Y, et al. Contrasting patterns and drivers of soil bacterial and fungal diversity across a mountain gradient[J]. Environmental Microbiology, 2020, 22(9): 3287-3301.
[10] 李玉倩, 马俊伟, 高超, 等. 青藏高原高寒湿地春夏两季根际与非根际土壤反硝化速率及nirS型反硝化细菌群落特征分析[J]. 环境科学, 2021, 42(10): 4959-4967.
Li Y Q, Ma J W, Gao C, et al. Denitrification rates and nirS-type denitrifying bacteria community structure characteristics of bulk and rhizosphere soil in spring and summer in the alpine wetlands of the Qinghai-Tibet Plateau[J]. Environmental Science, 2021, 42(10): 4959-4967.
[11] Ren C J, Zhang W, Zhong Z K, et al. Differential responses of soil microbial biomass, diversity, and compositions to altitudinal gradients depend on plant and soil characteristics[J]. Science of the Total Environment, 2018, 610-611: 750-758. DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.08.110
[12] 安前东, 徐梦, 张旭博, 等. 西藏色季拉山垂直植被带土壤细菌群落组成及功能潜势[J]. 应用生态学报, 2021, 32(6): 2147-2157.
An Q D, Xu M, Zhang X B, et al. Soil bacterial community composition and functional potentials along the vertical vegetation transect on Mount Segrila, Tibet, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2021, 32(6): 2147-2157.
[13] 马成仓, 高玉葆, 李清芳, 等. 内蒙古高原荒漠区几种锦鸡儿属(Caragana)优势植物的生理生态适应特性[J]. 生态学报, 2007, 27(11): 4643-4650.
Ma C C, Gao Y B, Li Q F, et al. A comparison of ecophysiological characteristics of four dominant Caragana species in adaptation to desert habitat of the Inner Mongolia Plateau[J]. Acta EcologicaSinica, 2007, 27(11): 4643-4650. DOI:10.3321/j.issn:1000-0933.2007.11.032
[14] Intergovernmental Panel on Climate Change. Climate Change 2013-the physical science basis: contribution of working group Ⅰ to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
[15] 艾喆, 徐婷婷, 李媛媛, 等. 鬼箭锦鸡儿叶片和土壤碳稳定同位素特征及其影响因素[J]. 应用生态学报, 2021, 32(5): 1744-1752.
Ai Z, Xu T T, Li Y Y, et al. Characteristics and influence factors in leaf and soil carbon stable isotopes of Caragana jubata[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2021, 32(5): 1744-1752.
[16] 李蒙蒙, 刘丹, 刘玉冰. 基于叶片微形态结构评价10种锦鸡儿属(Caragana)植物的抗旱特征[J]. 中国沙漠, 2016, 36(3): 708-717.
Li M M, Liu D, Liu Y B. Evaluation on drought-resistant characteristics of ten Caragana species based on leaf micromorphological structure[J]. Journal of Desert Resarch, 2016, 36(3): 708-717.
[17] 贺春荣, 郭丽娜, 张怡, 等. 鬼箭锦鸡儿抗血栓活性部位筛选[J]. 中国中药杂志, 2016, 41(13): 2473-2480.
He C R, Guo L N, Zhang Y, et al. Screening of active fractions with antithrombotic effect from Caragana jubata[J]. China Journal of Chinese Materia Medica, 2016, 41(13): 2473-2480.
[18] Na X F, Xu T T, Li M, et al. Bacterial diversity in the rhizosphere of two phylogenetically closely related plant species across environmental gradients[J]. Journal of Soils and Sediments, 2017, 17(1): 122-132. DOI:10.1007/s11368-016-1486-2
[19] Na X S, Xu TT, Li M, et al. Variations of bacterial community diversity within the rhizosphere of three phylogenetically related perennial shrub plant species across environmental gradients[J]. Frontiers in Microbiology, 2018, 9. DOI:10.3389/fmicb.2018.00709
[20] 纳小凡, 郑国旗, 邢正操, 等. 连作对再植枸杞根际细菌群落多样性和群落结构的影响[J]. 土壤学报, 2017, 54(5): 1280-1292.
Na X F, Zheng G Q, Xing Z C, et al. Effects of Monocropping on diversity and structure of the bacterial community in rhizosphere of replanted Lyciumbarbarum L.[J]. Acta PedologicaSinica, 2017, 54(5): 1280-1292.
[21] 鲍士旦. 土壤农化分析[M]. (第三版). 北京: 中国农业出版社, 2000.
[22] Walters W, Hyde E R, Berg-Lyons D, et al. Improved bacterial 16S rRNA gene (V4 and V4-5) and fungal internal transcribed spacer marker gene primers for microbial community surveys[J]. mSystems, 2016, 1. DOI:10.1128/mSystems.00009-15
[23] Malhi Y, Silman M, Salinas N, et al. Introduction: Elevation gradients in the tropics: Laboratories for ecosystem ecology and global change research[J]. Global Change Biology, 2010, 16(12): 3171-3175. DOI:10.1111/j.1365-2486.2010.02323.x
[24] Zhang L M, Wang M, Prosser J I, et al. Altitude ammonia-oxidizing bacteria and archaea in soils of Mount Everest[J]. FEMS Microbiology Ecology, 2009, 70(2): 208-217. DOI:10.1111/j.1574-6941.2009.00775.x
[25] Fierer N, McCain C M, Meir P, et al. Microbes do not follow the elevational diversity patterns of plants and animals[J]. Ecology, 2011, 92(4): 797-804. DOI:10.1890/10-1170.1
[26] Shen C C, Xiong J B, Zhang H Y, et al. Soil pH drives the spatial distribution of bacterial communities along elevation on Changbai Mountain[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2013, 57: 204-211. DOI:10.1016/j.soilbio.2012.07.013
[27] Jones R T, Robeson M S, Lauber C L, et al. A comprehensive survey of soil acidobacterial diversity using pyrosequencing and clone library analyses[J]. The ISME Journal, 2009, 3(4): 442-453. DOI:10.1038/ismej.2008.127
[28] 吴林坤, 林向民, 林文雄. 根系分泌物介导下植物-土壤-微生物互作关系研究进展与展望[J]. 植物生态学报, 2014, 38(3): 298-310.
Wu L K, Lin X M, Lin W X. Advances and perspective in research on plant-soil-microbe interactions mediated by root exudates[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2014, 38(3): 298-310.
[29] 汪其同, 朱婉芮, 刘梦玲, 等. 基于高通量测序的杨树人工林根际和非根际细菌群落结构比较[J]. 应用与环境生物学报, 2015, 21(5): 967-973.
Wang Q T, Zhu W R, Liu M L, et al. Comparison on bacterial community of rhizosphere and bulk soil of poplar plantation based on pyrosequencing[J]. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology, 2015, 21(5): 967-973.
[30] 李岩, 何学敏, 杨晓东, 等. 不同生境黑果枸杞根际与非根际土壤微生物群落多样性[J]. 生态学报, 2018, 38(17): 5983-5995.
Li Y, He X M, Yang X D, et al. The microbial community diversity of the rhizosphere and bulk soils of Lycium ruthenicum in different habitats[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(17): 5983-5995.
[31] 丁新景, 敬如岩, 黄雅丽, 等. 黄河三角洲刺槐根际与非根际细菌结构及多样性[J]. 土壤学报, 2017, 54(5): 1293-1302.
Ding X J, Jing R Y, Huang Y L, et al. Bacterial structure and diversity of rhizosphere and bulk soil of Robinia pseudoacacia forests in Yellow River Delta[J]. Acta Pedologica Sinica, 2017, 54(5): 1293-1302.
[32] 徐忠山, 刘景辉, 逯晓萍, 等. 秸秆颗粒还田对黑土土壤酶活性及细菌群落的影响[J]. 生态学报, 2019, 39(12): 4347-4355.
Xu Z S, Liu J H, Lu X P, et al. Effects of returning granulated corn stover on soil enzyme activities and bacterial community in black soil[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(12): 4347-4355.
[33] 杨菁, 周国英, 田媛媛, 等. 降香黄檀不同混交林土壤细菌多样性差异分析[J]. 生态学报, 2015, 35(24): 8117-8127.
Yang J, Zhou G Y, Tian Y Y, et al. Differential analysis of soil bacteria diversity in different mixed forests of Dalbergia odorifera[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(24): 8117-8127.
[34] Zhang C, Liu G B, Xue S, et al. Soil bacterial community dynamics reflect changes in plant community and soil properties during the secondary succession of abandoned farmland in the Loess Plateau[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2016, 97: 40-49.
[35] Piao Z, Yang L Z, Zhao L P, et al. Actinobacterial community structure in soils receiving long-term organic and inorganic amendments[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2008, 74(2): 526-530.
[36] Reis de Andrade da Silva M S, de Melo Silveira dos Santos B, Hidalgo Chávez D W, et al. K-humate as an agricultural alternative to increase nodulation of soybeans inoculated with Bradyrhizobium[J]. Biocatalysis and Agricultural Biotechnology, 2021, 36. DOI:10.1016/j.bcab.2021.102129
[37] 赵辉, 周运超. 不同母岩发育马尾松土壤固氮菌群落结构和丰度特征[J]. 生态学报, 2020, 40(17): 6189-6201.
Zhao H, Zhou Y C. Characteristics of structure and abundance of the nitrogen-fixing bacterial community in Pinus massoniana soil developed from different parent rocks[J]. Acta EcologicaSinica, 2020, 40(17): 6189-6201.
[38] 刘坤和, 薛玉琴, 竹兰萍, 等. 嘉陵江滨岸带不同土地利用类型对土壤细菌群落多样性的影响[J]. 环境科学, 2022, 43(3): 1620-1629.
Liu K H, Xue Y Q, Zhu L P, et al. Effect of different land use types on the diversity of soil bacterial community in the coastal zone of Jialing River[J]. Environmental Science, 2022, 43(3): 1620-1629.
[39] 刘晓华, 魏天兴. 高通量测序分析黄土高原退耕还林区土壤细菌群落特征[J]. 环境科学, 2021, 42(9): 4489-4499.
Liu X H, Wei T X. High-throughput sequencing analysis of soil bacterial community in the grain for green project areas of the Loess Plateau[J]. Environmental Science, 2021, 42(9): 4489-4499.
[40] 杨盼, 翟亚萍, 赵祥, 等. 丛枝菌根真菌和根瘤菌互作对苜蓿根际土壤细菌群落结构的影响及PICRUSt功能预测分析[J]. 微生物学通报, 2020, 47(11): 3868-3879.
Yang P, Zhai Y P, Zhao X, et al. Effect of interaction between arbuscular mycorrhizal fungi and Rhizobium on Medicago sativa rhizosphere soil bacterial community structure and PICRUSt functional prediction[J]. Microbiology China, 2020, 47(11): 3868-3879.
[41] 汪钱龙, 张德智, 王菊芬, 等. 不同植物促生细菌对玉米生长的影响及其生长素分泌能力研究[J]. 云南农业大学学报, 2015, 30(4): 494-498.
Wang Q L, Zhang D Z, Wang J F, et al. Effects of plant growth-promoting bacterial on the growth of maize and the IAA secrete ability detection[J]. Journal of Yunnan Agricultural University, 2015, 30(4): 494-498.
[42] 孙晓, 林余霖, 李葆莉, 等. 干旱区沙生药用植物锁阳土壤微生物群落分析与功能预测[J]. 药学学报, 2020, 55(6): 1334-1344.
Sun X, Lin Y L, Li B L, et al. Analysis and function prediction of soil microbial communities of Cynomorium songaricum in two Daodi-origins[J]. Acta pharmaceutica Sinica, 2020, 55(6): 1334-1344.
[43] Liang Y T, Xiao X, Nuccio E E, et al. Differentiation strategies of soil rare and abundant microbial taxa in response to changing climatic regimes[J]. Environmental Microbiology, 2020, 22(4): 1327-1340.
[44] Wei H, Peng CH, Yang B, et al. Contrasting soil bacterial community, diversity, and function in two forests in China[J]. Frontiers in Microbiology, 2018, 9. DOI:10.3389/fmicb.2018.01693
[45] 林惠瑛, 周嘉聪, 曾泉鑫, 等. 武夷山黄山松林土壤细菌群落特征沿海拔梯度的分布模式[J]. 生态学杂志, 2022, 41(8): 1482-1492.
Lin H Y, Zhou J C, Zeng Q X, et al. Distribution pattern of soil bacterial community characteristics along an elevational gradient in a Pinus taiwanensis forest of Wuyi Mountains[J]. Chinese Journal of Ecology, 2022, 41(8): 1482-1492.
[46] Kerfahi D, Dong K, Yang Y, et al. Elevation trend in bacterial functional gene diversity decouples from taxonomic diversity[J]. CATENA, 2021, 199. DOI:10.1016/j.catena.2020.105099
[47] García-García N, Tamames J, Linz A M, et al. Microdiversity ensures the maintenance of functional microbial communities under changing environmental conditions[J]. The ISME Journal, 2019, 13(12): 2969-2983.
[48] Gibbons S M, Lekberg Y, Mummey D L, et al. Invasive plants rapidly reshape soil properties in a grassland ecosystem[J]. Msystems, 2017, 2(2). DOI:10.1128/mSystems.00178-16