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浙江大学 | Environ. Microbiol.：不同海拔梯度下土壤碳循环微生物的宏基因组学研究

2021

08/02

微生态

A-

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沿海拔气候序列的土壤微生物的多样性和群落组成已得到广泛研究，而微生物代谢潜力，特别是在碳（C）循环方面，仍不清楚。

编译：微科盟清韵，编辑：微科盟木木夕、江舜尧。

微科盟原创微文，欢迎转发转载，转载须注明来源《微生态》

导读

沿海拔气候序列的土壤微生物的多样性和群落组成已得到广泛研究，而微生物代谢潜力，特别是在碳（C）循环方面，仍不清楚。本研究对乞力马扎罗山767 m至4190 m的5个不同海拔地区的碳代谢基因进行宏基因组分析，以评估不同生态系统中微生物有机碳的转化能力。研究鉴定了糖苷水解酶（GHs）、糖基转移酶（GTs）、多糖裂解酶（PLs）、碳水化合物酯酶（CEs）、辅助活性（AAs）和碳水化合物结合模块（CBMs）的微生物碳循环基因。这些基因可以反映微生物驱动的土壤有机碳分解和合成潜力。结果表明，较易矿化有机碳（如碳水化合物酯、几丁质和果胶）的降解基因丰度呈驼峰状变化规律（中海拔梯度最高）。而难分解有机碳（如木质素）和易矿化有机碳（如淀粉）的降解基因丰度出现相反的变化趋势（即U形模式，低海拔和高海拔地区丰度最高），这是由低海拔和高海拔地区土壤pH值较高和季节性所造成的。值得注意的是，淀粉、碳水化合物酯、几丁质和木质素降解基因丰度与其对应的代谢产物呈正相关关系，表明微生物功能基因和代谢产物对海拔气候序列的响应是一致的。了解微生物群落、潜在功能和代谢产物对海拔气候序列的适应性及其影响因素，为陆地生态系统的碳储量调控提供新的见解。

论文ID

原名：Metagenomic insights into soil microbial communities involved in carbon cycling along an elevation climosequences

译名：不同海拔梯度下土壤碳循环微生物的宏基因组学研究

期刊：Environmental Microbiology

IF：5.491

发表时间：2021.06.30

第一作者：戴中民

通讯作者：罗煜

第一/通讯作者单位：浙江大学

材料与方法

结果

1 环境因素对参与碳循环的微生物基因的贡献

冗余分析（RDA）表明，RAU（767 m）中参与C循环的基因组成与其他海拔地区差异很大。中海拔的FLM（1920 m）和FPO（2850 m）中具有相似的参与C循环的基因组成，高海拔的FER（3880 m）和HEL（4190 m）中也具有相似的基因组成（图1）。年平均温度（MAT）和土壤pH是造成RDA1沿线低海拔与所有其他地区分离的原因，而年平均降水量（MAP）和归一化植被指数（NDVI）对RDA1和RDA2沿线中海拔土壤的基因组成有很大贡献。高海拔与RDA2沿线的其他高海拔地区分开，但未发现其确定的具体因素。气候（8.7%）、土壤（5.8%）和植被（7.1%）因素以及它们之间的相互作用（31.2%）解释了参与C循环的整体微生物基因组成变化（图S1）。

图1. 沿乞力马扎罗山5个海拔高度的土壤中微生物C循环基因的冗余分析(RDA)。RAU中的微生物基因组成与其他海拔高度具有差异。RAU：干燥阔叶林；FLM：低山地森林；FPO：罗汉松林；FER：Erica森林；HEL：Helichrysum。NDVI：植物净生产力。

2 参与碳循环的微生物基因在海拔梯度上的分布

C循环基因的整体多样性在RAU中最低，在FLM、FPO和HEL中最高（图2）。C循环基因的多样性与海拔呈正相关，与土壤pH和MAT呈负相关（图3）。 GHs（有机碳分解）和GTs（有机碳生物合成）的基因丰度并没有随海拔的升高呈驼峰形、递减或U形模式。此外，GHs和GTs的基因丰度与气候、土壤和植被变量都没有关系。然而，PLs的基因丰度在RAU中最高，比其他海拔高两倍多。PLs（多糖分解）的基因丰度与MAT呈正相关，与海拔呈负相关。CEs（酯类分解）的基因丰度在中等海拔（即FPO和FER）最高，并且与TN、TC、MAP和海拔呈正相关，而与pH和MAT呈负相关。AAs（木质素分解）的基因丰度在RAU中最高，并且在大多数情况下与其他海拔相同。AAs的基因丰度与土壤pH呈正相关，与MAP和NDVI呈负相关。CBMs的基因丰度在RAU中最高，与MAT呈正相关，与海拔呈负相关（图S2）。

图2. 沿乞力马扎罗山5个海拔高度的土壤中C循环基因的Shannon多样性和编码糖苷水解酶(GHs)、糖基转移酶(GTs)、多糖裂解酶(PLs)、碳水化合物酯酶(CEs)和辅助活性(AAs)的微生物基因组的相对丰度差异。GHs和GTs分别参与土壤有机碳分解和生物合成。PLs、CEs和AAs分别参与多糖、碳水化合物酯和木质素的微生物分解。基因丰度是属于指定模块的每个特定基因的相对丰度之和。

图3. 沿乞力马扎罗山5个海拔高度的(A)参与C循环的6个微生物基因组的丰度与C循环基因的Shannon多样性，(B)参与有机C降解的糖苷水解酶基因，和(C)参与有机C生物合成的糖基转移酶基因的丰度，与环境因素之间的关系。

3 参与有机碳分解和生物合成的微生物基因

编码GHs的14个特定基因（如β-葡萄糖苷酶、几丁质酶等），代表了土壤有机C的分解，对梯度环境因素有明显的反应（图3；表S3）。编码GHs的基因丰度与MAP（n=8个基因）、pH值（n=6）、MAT（n=3）、NDVI（n=2）、TN（n=2）、TC（n=2）和海拔（n=3）之间存在着明显的相关性（表S4）。β-葡萄糖苷酶的基因丰度随着MAP和NDVI的变化而降低（图S4）。几丁质酶的基因丰度与MAT呈正相关。编码GTs的16个特定的基因（如淀粉合成酶等），代表了土壤有机C的生物合成，对梯度环境因素有明显的反应（图3；表S5）。编码GTs的基因丰度与MAP（n=10个基因）、pH（n=6）、NDVI（n=4）、TC（n=3）、TN（n=3）、MAT（n=2）和海拔（n=2）之间存在显著的相关性。淀粉合成酶的基因丰度与海拔呈正相关，与MAT呈负相关。与编码易矿化C（即β-葡萄糖苷酶）分解的基因相关的系统发育树与编码相对顽固C（即几丁质酶）分解的基因有很大不同（图4）。与β-葡萄糖苷酶相关的系统发育树在中等海拔地区和高海拔地区相似，其中Acidobacteria和Proteobacteria最丰富。相比之下，低海拔的系统发育树与其他海拔有很大不同，并且在不同的门中都有发现。几丁质酶基因仅在Candidatus Rokubacteria中富集，在低海拔的Acidobacteria中未发现。MAT和土壤pH主要影响高海拔地区β-葡萄糖苷酶和几丁质酶的分类分布。TC、TN、MAP和NDVI共同影响了中海拔β-葡萄糖苷酶的分类分布，而pH、NDVI和MAP影响了中海拔几丁质酶的分类分布。

图4. 沿乞力马扎罗山5个海拔高度的土壤中编码β-葡萄糖苷酶（即淀粉分解酶）和几丁质酶的基因的分类学分布。外环中显示的条形是包含编码β-葡萄糖苷酶和几丁质酶的基因的分类群的相对丰度。分类树的分支用不同的颜色标记。

4 具有顽固性梯度的土壤有机碳的微生物分解潜力

在有机碳分解（GHs）的门中，Acidobacteria、Proteobacteria、Actinobacteria和Chloroflexi是最丰富的（图S2）。Actinobacteria丰度在低海拔地区最高。Acidobacteria丰度从低海拔向中海拔增加，在高海拔减少。相比之下，Proteobacteria丰度从低海拔向中海拔下降，在高海拔增加。Chloroflexi丰度随着海拔的升高而增加。土壤pH对Acidobacteria的丰度有负面影响，而对Gemmatimonadetes和Planctomycetes的丰度有正面影响。Cyanobacteria的丰度随着MAP和NDVI的增加而降低。易矿化有机化合物（如淀粉）的分解潜力沿海拔高度呈U型分布，且在最低和最高海拔处最大（图5），且与pH呈正相关，与TN、TC、MAP和NDVI呈负相关。酯类、几丁质、果胶等中度矿化化合物的分解潜力模式沿海拔高度呈驼峰状。MAP和MAT等气候因素主要影响微生物分解潜力。顽固成分（即木质素）的微生物分解潜力沿海拔高度也呈U型模式，在RAU中的微生物分解潜力最高，且与pH呈正相关，与MAP和NDVI呈负相关。淀粉和几丁质沿海拔的分解潜力与土壤中多糖和氨基氮的有机C化合物含量呈正相关，木质素的分解潜力随海拔的变化与木质素单体和酚类物质的含量呈正相关。碳水化合物酯的分解潜力与甾醇呈正相关，与脂肪酸呈负相关。

图5. 沿乞力马扎罗山5个海拔高度的土壤中有机碳的各种成分（淀粉、碳水化合物酯、几丁质、果胶和木质素）的微生物分解潜力。

讨论

1 沿海拔气候序列的微生物碳循环基因

本研究揭示了影响土壤有机C转化相关微生物功能多样性和群落的主要环境因素。碳循环基因的整体多样性与海拔高度密切相关，表明微生物功能多样性存在海拔分布模式。土壤pH值和MAT的显著贡献表明土壤和气候因素决定了C循环的微生物功能潜力的分布模式。GHs和GTs的微生物基因分别是参与土壤有机物分解和生物合成的关键基因。GHs丰度与海拔/环境因素之间没有关系，这与整体有机C分解对海拔梯度没有反应一致。编码GTs的基因与编码GHs的基因具有相似的模式。这些结果强调了在高酶解水平上鉴定与海拔/环境因素相关的功能基因的重要性，C循环潜力可能会被几个单独基因的相反作用所抵消。编码β-葡萄糖苷酶的基因丰度随着MAP和NDVI的增加而降低，这表明微生物分解潜力在植被生产力较高的潮湿土地中较低。几丁质酶基因丰度与MAT之间的正相关，表明顽固的有机碳（几丁质）在温暖条件下更容易分解。相比之下，淀粉合酶和淀粉蔗糖酶的基因丰度随着温度的下降而增加，表明在寒冷条件下简单有机化合物的微生物合成代谢过程更高。这支持了温度下降会提高微生物碳利用效率的发现。

随着MAT的增加，PLs的基因丰度增加，表明将复杂多糖链裂解为简单结构糖的潜力对温度敏感。CEs的基因催化取代糖的脱氧或脱氮酰化，对气候和土壤因素都很敏感，对微生物有机物分解的精确调控提出了挑战。土壤pH值的增加可能会加速顽固性有机C的微生物分解。此外，与木质素分解相比，降雨和植被生产力因素可能对相对容易矿化C的分解贡献更大。因此，沿海拔梯度参与C循环潜力的微生物基因受到气候因素（MAT、MAP）、土壤因素（pH）和植被因素（NDVI）中一个或多个因素的影响，环境因素对有机C分解潜力的贡献取决于微生物基因的特异性。微生物分类和功能群落之间的一致性表明，沿海拔气候序列可能没有功能冗余，并且微生物功能潜力可能会随着微生物多样性的丧失而下降。

2 沿海拔气候序列的微生物碳循环类群

微生物的分布可以用寡营养-富营养理论来解释，对应于r和K选择的生长策略。参与碳水化合物分解（即GHs）的富营养类群（如Proteobacteria）在能量来源（TC和TN）充足的中海拔地区最为丰富。与GHs相关的寡营养类群（如Acidobacteria）在中海拔最低，在资源有限的低海拔地区较少。然而，含有GHs基因的Proteobacteria和Acidobacteria的丰度却相反，这不符合r-K理论。这些结果表明，其他环境因素可能在微生物的生态策略中发挥更重要的作用。例如，Acidobacteria在酸性土壤中占主导地位。Proteobacteria与土壤pH之间的正相关性，表明pH值对微生物生命策略的重要性。植被覆盖在微生物分布中的重要作用，特别是光合微生物，得到了最高海拔地区Chloroflexi丰度的增加以及Cyanobacteria丰度与NDVI和MAP之间的负相关性的支持。β-葡萄糖苷酶和几丁质酶分别在易矿化和相对顽固C的分解中起重要作用，并且与环境因素（如MAP和MAT）有明显关联。沿着5个海拔梯度，含有β-葡萄糖苷酶的微生物系统发育树比几丁质酶的微生物系统发育树更多样化，表明分解较易矿化的C的微生物种类较多，而只有少数个别微生物能分解几丁质等难降解的有机C。此外，RAU中β-葡萄糖苷酶的系统发育树与其他海拔高度不同，这是由于RAU具有最高的MAT和土壤pH值以及最低的MAP，极端不同的环境条件会导致独特的微生物群落。

3 微生物的碳分解潜力及相应的碳化合物

微生物调控的有机C转化潜力及其相应的C化合物在气候序列中的分布可以扩展到全球其他类似的气候带。5个海拔的气候带代表了从热带到寒带的生态系统，沿着海拔气候序列，具有MAT的递减模式，MAP、土壤TC和NDVI的驼峰型模式，以及土壤pH的U型模式。微生物活动和群落受到低海拔水分和高海拔温度的限制。最佳条件，即中海拔地区的微生物对水分和温度没有限制。此外，与季节性条件相对稳定的中海拔相比，低海拔和高海拔具有较高的季节性。有机C成分的顽固性依次为：淀粉（最易矿化）、半纤维素、碳水化合物酯、果胶、几丁质和木质素（最顽固）。碳水化合物酯类、果胶和几丁质及其相应的C化合物的微生物分解潜力呈驼峰状，在2800 m甚至更高的海拔处出现峰值。此外，这些中等可矿化有机化合物的分解潜力在RAU中最低，这可能是由于RAU中的水分限制降低了有机物衍生化合物的微生物分解率。

相比之下，淀粉及其相应的C化合物（即多糖）的分解潜力沿海拔呈U形模式，其中RAU的潜力最高。这可能是由于因频繁干扰而导致的土地利用等人类活动可能会改变易矿化碳的初始微生物分解，微生物对快速气候/温度变化的适应。此外，木质素（最顽固的C）及其相应的C化合物（即木质素单体和酚类）的分解潜力沿海拔呈U形模式，低海拔和高海拔的分解潜力最高。低海拔地区的高潜力归因于RAU中高碱度和低植物分泌物，这有利于分解木质素的微生物生长。高海拔地区相对较高的分解潜力归因于寒冷地区的高季节性和巨大的昼夜温度波动。正如预期的那样，土壤有机质微生物分解的温度敏感性在高海拔地区普遍较高。

本研究发现微生物功能基因丰度的变化（通过宏基因组学测量）与相应的土壤有机C化合物和分析热解法测量的多糖的趋势一致。这些在一定程度上支持微生物潜力和群落活性对海拔气候序列的反应是一致的。尽管基于DNA的宏基因组学是反映土壤中C循环的微生物功能潜力的可行工具，但建议在未来的研究中使用宏转录组和宏蛋白质组来揭示微生物的活性功能。微生物潜在功能和土壤有机C化合物在海拔高度上的一致分布模式为气候变化下陆地C储存的调控提供了微生物功能角度的新见解。鉴于这些结论，如在温度和降水不是限制因素的地区，分解中度可矿化化合物的最大基因丰度，也可以预测气候变化对特定土壤有机质库的储存和通量的影响。未来还应进一步研究与特定分类群沿海拔高度的碳利用效率。