WXRedian | 循证转化医学 | 【Nat Commun】兰州大学凌宁教授团队成果，微生物绝对定量技术发现温度和CO2升高强烈影响土壤细菌的生长策略

导读

温室气体排放量的增加促使全球变暖，直接和间接影响土壤和生物地球化学过程。作为地下过程的主要调节者，土壤微生物的群落组成和功能由于长期气候变化而改变。然而，这种缓慢适应忽略了分解者对突然事件（例如通过使干燥土壤重新湿润导致的营养脉冲）的响应，这对生物地球化学过程有重大影响，在气候变化情景下，关于微生物对土壤湿润响应模式仍存在知识空白。

微生物可以改变它们的增长策略以适应环境变化。微生物对干旱后水脉冲的响应取决于多种环境和生物因素。事实上降水量历史已经影响了微生物群体的进化策略，这与其基于系统发育的习性不一致。尽管如此，长期气候变化如何塑造微生物在土壤湿润后的增长策略及其系统发育结构仍然知之甚少。

微生物在系统发育上是保守的，但对气候变化的适应可能会使情况复杂化。因此，微生物的生态特性反映了系统发育限制和环境适应。然而，这些特性受系统发育和环境影响的程度仍然不确定。

针对以上问题，兰州大学凌宁教授团队在《Nature Communications》（IF=16.6）上发表题为“Elevated temperature and CO2strongly affect the growth strategies of soil bacteria”的研究论文，本研究识别了这些土壤细菌的生长策略、系统发育模式是如何受到增温和二氧化碳富集影响，同时微生物的增长策略及其系统发育模式的重塑也能够量化反应环境的变化。

方案设计&流程

1. 研究地点、田间实验及土壤采样

本研究依赖于一个模拟大气CO2富集和升温的实验站点（图1a）。气候变化处理是根据代表浓度路径（RCP）情景设定的，模拟了大约30-40年后的CO2大气浓度和温度升高。作物生长期内全天候保持升高的大气CO2浓度和作物冠层空气温度。每个处理在三个具有相同基础设施的环中重复，并且环以分段排列设计（图1b）。所有环由相邻的开放田地缓冲，以避免任何处理交叉。所有地块的水稻和小麦栽培均按照当地常规管理措施进行。

2. 通过添加18O水来模拟干燥土壤重新湿润后的营养脉冲

为了确定微生物生长在经过长期适应增温和CO2富集后对脉冲事件的响应差异，研究人员通过结合DNA定量稳定同位素探针（DNA-qSIP）技术进行18O水培养实验来估计活跃微生物的种群特异性增长率（图1c）。

3. 细菌总拷贝及16S rRNA测序技术分析微生物菌群结构‍‍

总16S rRNA基因拷贝数使用微生物扩增子测序绝对定量技术V4-V5区域引物515F（5′-GTGCCAGCMGCCGCGG-3′）和907R（5′-CCGTCAATTCMTTTRAGTTT-3′）进行量化。总共804个DNA样本（12个未分段DNA样本+ 72 × 11个分段DNA样本）用于16S rRNA扩增子测序结合使用相同引物的qPCR定量方法进行细菌总拷贝绝对定量（即515F/907R）。【16S rRNA扩增子测序和环境因子、菌群群落结果相关性分析由Genesky Biotechnologies Inc., Shanghai, China上海天昊生物科技有限公司完成】。

4. 群系生长策略的分类

研究人员在三个时间间隔比较了群系的平均增长率，并基于最大增长率的时间将其分类为快速、中间和缓慢增长策略：（1）快速响应者：物种在孵育的第1天达到最高增长率；（2）中间响应者：物种在第3天孵育时达到最高增长率；（3）缓慢响应者：物种在第6天孵育时达到最高增长率。增长率显著大于零的群系可以在每个处理中分为三种策略之一。

图1 田间和室内试验设计流程图

主要内容&结果

1. 受气候变化影响的活性细菌生长变化‍‍‍‍

eT中的细菌群落丰富度最低，而升高的eCO2浓度相比对照组（Contr）增加了α多样性（p < 0.05）。尽管门水平的群落组成相似，但气候变化处理之间OTU的丰度明显分离。因此，土壤微生物群落在小麦-水稻轮作系统中已经改变并对十年的变暖和二氧化碳浓度升高产生了适应。总共，1017个OTU被鉴定为18O“吸收者”（增长率显著高于零的OTU），并用于后续的增长评估。整个群落的累积增长率在每个三段培养期（0-1，0-3和0-6天培养，图2）内计算，湿润后的持续时间和气候都影响了微生物的增长率，在湿润后的6天培养期内，所有四种气候变化情景下的群落层面增长率在第一天达到峰值（在eCO2处理中，0-1天和0-3天的培养之间没有显著差异）。随着时间推移，增长率逐渐下降，在Contr、eT、eCO2和eTeCO2土壤中相对于第一天的6天培养期内分别下降了73%、87%、75%和50%。在四种气候条件下，eT和eCO2下的峰值群落层面增长率保持与对照组相当的水平，但在eTeCO2中下降了47%（p < 0.05）。

图2 微生物绝对定量技术结果反应水分添加后不同气候变化情景下土壤细菌群落的生长动态

具有相对较高增长率的群系属于几个细菌门（图2），包括放线菌门（平均相对增长率：新的16S rRNA基因拷贝的29%），厚壁菌门，拟杆菌门，酸杆菌门和γ-变形菌纲（分别为14%，13%，11%，和9%）。一些门在不同气候变化情景中具有相似的增长动态（即，沿着培养时间的增长率变化）。例如，在所有气候变化情景中，γ-变形菌纲，拟杆菌门和放线菌门的增长率在第一天达到峰值，而δ-变形菌纲和绿弯菌门在第三天达到峰值。一致的增长轨迹表明这些门类在未来的气候变化中可能具有稳健且可预测的增长响应。相比之下，酸杆菌门和厚壁菌门等几个门的最大增长率出现的时间点依赖于气候情景，表明直接气候敏感性或间接地由于植物根际沉积物的变化所致。

2. 由气候变化导致的环境适应重塑了微生物的生长，并部分地改变了系统发育模式

具有三种生长策略的活性微生物的比例取决于气候历史（图3a）。在对照土壤中，14%的OTUs被鉴定为快速响应者，而61%和25%的活性群系分别是中间响应者和慢速响应者。经过十年仅升温或仅二氧化碳浓度升高的适应后，快速响应者和中间响应者的比例增加（快速响应者：eT和eCO2处理中分别为21%和18%，中间响应者：分别为77%和80%），而只有2%的OTUs被鉴定为慢速响应者。然而，在经历升温与二氧化碳浓度升高结合处理的土壤中，观察到了相反的趋势：慢速响应者的比例在四种气候变化情景中最高，比对照土壤增加了164%。

图3 具有不同生长策略的微生物类群

气候变化在OTU水平上转变了生长策略（即，在对照土壤与其他三种气候变化处理比较时，同一个OTU被分配到不同的策略，图3b）。为了探索微生物生长策略对升温与二氧化碳浓度升高的响应，定义了两种转变类型：生长加速和生长延迟。“生长加速”意味着经历气候变化后，最大增长率提前出现（图4a）。反之，“生长延迟”意味着经历气候变化后，最大增长率延后出现（图4b）。共有224个OTUs，主要来自α-变形菌门、放线菌门和酸杆菌门，在升温后检测到生长加速，而二氧化碳浓度升高使217个OTUs的生长加速。然而，在对照土壤与eTeCO2处理的生长策略比较中，仅有74个OTUs检测到“生长加速”（图4a）。同时，对照土壤与eT和eCO2比较时，分别有28个和15个OTUs表现为“生长延迟”（图4b）。重要的是，经历同时升温与二氧化碳浓度升高后，“生长延迟”的OTUs数量几乎增加了近6倍。总体来说，那些适应长期仅升温或仅二氧化碳浓度升高的微生物物种对湿润事件的响应比在自然条件下的物种更快。相反，在升温与二氧化碳浓度升高结合处理下的土壤中的微生物倾向于减缓其生长响应。

图4 气候变化改变了土壤细菌的生长策略

在生长策略发生变化的群系中，共有45个OTUs在三种处理比较中共享（即，对照vs eT，对照vs eCO2，对照vs eTeCO2），其中包括42个“生长加速”的OTUs和3个“生长延迟”的OTUs（图4a，b）。基于这些OTUs的可视化的系统发育分布（图4c），42个一致“生长加速”的OTUs显示了一个广泛分布于八个主要门的情况。大多数与α-变形菌门、β-变形菌门和γ-变形菌门相关的OTUs将其策略从“中间”转变为“快速”。在适应气候变化后，与δ-变形菌门、放线菌门、绿弯菌门和酸杆菌门相关的OTUs主要将其策略从“慢速”转变为“中间”响应。总的来说，适应气候变化通过物种组成及其响应策略的转变重塑了微生物生长模式，最终影响了系统发育模式。

研究意义&总结

本研究使用微生物绝对定量技术分析发现细菌类群的3种生长策略：快速、中速和慢速响应，在系统发育上是保守的（根据生长速率峰值的时间来定义），即使在亚门水平上也是如此。然而，气候条件改变了90 %以上物种的生长策略，在一定程度上混淆了最初的系统发育模式。

细菌快速应答者的生长更多地受系统发育的影响，而慢速应答者的变化主要由环境条件影响。

总体而言，本研究土壤细菌的生长策略、系统发育模式是如何受到增温和二氧化碳富集影响，同时微生物增长策略及其系统发育模式的重塑也能够量化反应全球气候变化大背景下微生物对环境的适应。

专家风采

凌宁，男，湖南株洲人，教授、博士生导师。

主要从事土壤微生物与土壤健康相关研究，重点关注土壤微生物在肥料-土壤-植物系统中的行为特征与影响机制、以及根系分泌物介导的植物-微生物过程与机制等方面，研究成果以第一作者或通讯作者在《Nature Communications》，《New Phytologist》，《Molecular Ecology》, 《mSystems》, 《Environ Microbiol》, 《Soil Biol Biochem》等主流刊物上发表文章90余篇，他引3500余次，现H指数为33。2021年入选“2020全球前2%顶尖科学家”榜单（World's Top 2% Scientists 2020）。

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