近日，吉林大学新能源与环境学院郭平教授在环境领域著名学术期刊Journal of Hazardous Materials 上发表了题为“Insights into the interactions of plant-associated bacteria and their role in the transfer of antibiotic resistance genes from soil to plant”的论文。本研究的创新点在于揭示了植物相关细菌群在ARGs从土壤向植物迁移中的关键作用。这一发现不仅有助于理解ARGs在土壤-植物系统中的迁移机制，还为评估ARGs从土壤向植物迁移的潜在风险提供了科学依据。此外，研究结果提示，通过调控植物相关微生物群相互作用有助于减少ARGs向植物的传播，从而为保障食品安全和人体健康提供新的策略和方法。该成果为未来的生物污染机理和防控研究提供了重要的理论基础和实践指导。
引言
抗生素抗性基因（ARGs）是一种新兴污染物，由其引起的耐药性已成为一个重大的全球公共卫生问题。土壤是ARGs的主要储存库，在可食用的小麦种子、黄瓜、番茄和果核中发现了高丰度的ARGs。食用蔬菜、农作物和水果是土壤中的ARGs向人类迁移的重要途径。ARGs随着植物内生菌的摄入进入人体，且在人体肠道定植，甚至通过MGEs（如intI1）转移进入人体病原体中，产生耐药病原体或多重耐药病原体。这将改变人类健康的轨迹，增加用抗生素治疗细菌感染的难度，甚至达到抗生素治疗无效的程度。因此，了解植物生长期ARGs从土壤向植物迁移的机制，对于有效控制和减少ARGs进入食物链至关重要。
根际菌群和植物内生菌群与寄主植物密切相关，通常被称为植物相关菌群。植物相关菌群并不是孤立的，而是通过物质、能量和信息的交换相互联系，最终形成一个互动的整体。明确植物相关菌群在ARGs从土壤向植物迁移过程中的作用将有助于深入了解微生物调控ARGs从土壤向植物迁移的过程，从而更好地控制土壤-植物系统中ARGs污染的生态风险。
植物相关菌群之间相互影响，形成细菌共生网络，以实现特定生态功能。细菌共生网络中的拓扑特性、相互作用模式、关键类群和模块是揭示植物相关菌群相互作用机制的重要参数。追踪土壤-植物系统中菌群相互作用模式，识别与ARGs迁移密切相关的关键模块和关键类群，揭示关键类群、关键模块与植物和土壤特性之间的关系，对于深入阐明植物相关菌群相互作用在ARGs从土壤向植物迁移过程中的作用机制至关重要。
图文导读
图 1. 不同污染物胁迫下根际土壤（A）、根（B）和茎叶（C）中总目标ARGs和intI1的相对丰度差异。根际土壤（D）、根（E）和茎叶（F）中目标ARGs和intI1的差异。相同字母表示差异不显著（P > 0.05），不同字母表示差异显著（P < 0.05）。
在根际土壤、根和茎叶中都检测到了目标ARGs和intI1（图1）。无论是否存在污染物胁迫，目标ARGs和intI1在根际土壤中的相对丰度最高，其次是根和茎叶（图1）。与CK相比，在SMZ胁迫下四环素类ARGs、磺胺类ARGs和intI1在根部和茎叶部的相对丰度显著增加（P < 0.05）。具体而言，四环素类ARGs在根和茎叶中的相对丰度范围分别增加了4.45 - 188.22倍和2.26 - 4.93倍，磺胺类ARGs在根和茎叶中的相对丰度范围分别增加了7.45 - 56.52倍和1.12 - 1.77倍，intI1在根和茎叶中的相对丰度分别增加了12.78倍和2.09倍（图1E和F）。这表明SMZ促进了ARGs和intI1从土壤向小麦的迁移。与SMZ相比，复合污染降低了根中目标ARGs的总相对丰度（图1B），增加了茎叶中的总丰度（图1C）。然而，在复合污染胁迫下，根和茎叶中的intI1丰度显著降低（图1B和C）。这表明复合污染抑制了目标ARGs从根际土壤向根部的迁移，但促进了其向茎叶中的迁移，抑制了intI1介导的ARGs在细菌间的水平基因迁移。
图 2. 根际土壤、根和茎叶中优势细菌在门（A）和属（B）水平上的相对丰度。
图2A和2B分别显示了根际土壤、根和茎叶的细菌群落组成。
根据OTU注释，相对丰度超过1 %的门和属可被认定为优势菌。在根际土壤中，Proteobacteria、Bacteroidetes、Firmicutes、Actinobacteria、Candidatus Saccharibacteria、Verrucomicrobia、Planctomycotes、Gemmatimonadetes和Acidobacteria为优势菌门，相对丰度分别为48.08%、18.74%、8.34%、7.54%、3.18%、2.34%、2.03%、1.11%和1.03%。其中，前七个细菌门也是根中的优势细菌门。与根际土壤相比，根中的Bacteroidetes、Firmicutes和Verrucomimicrobia的相对丰度分别下降到11.14%、2.41%和1.03%。不过，根中的Proteobacteria、Actinobacteria和Candidatus Saccharibacteri的相对丰度高于根际土壤，分别为52.45%、8.60%和3.60%。此外，根中的另一个优势细菌门是Cyanobacteria，相对丰度为7.88%。Cyanobacteria和Proteobacteria是茎叶中的优势细菌。在茎叶中，Cyanobacteria的相对丰度（68.24%）明显高于根部，而Proteobacteria的相对丰度（2.51%）明显低于根部和根际土壤（P < 0.05）（图2A）。
在根际土壤、根和茎叶中分别观察到19、20和1个优势细菌属（图2B）。根际土壤和根部共有6个细菌，分别为Rhodanobacter、Sphingomonas、Devosia、Saccharibacteria_genera_incertae_sedis、Clostridium_sensu_stricto和Shinella。其中，Rhodanobacter、Clostridium_sensu_stricto和Sphingomonas在根际土壤中的相对丰度分别为13.13%、4.20%和6.16%，在根部则显著下降到7.51%、2.27%和1.37%（P < 0.05）。不过，根中Shinella的相对丰度为5.63%，明显高于根际土壤中的1.42%（P < 0.05）。Streptophyta是茎叶中唯一的优势菌属，也是根和茎叶中的共同优势菌属。它在根中的相对丰度为7.85%，在茎叶中显著增加到68.09%（P < 0.05）。
图 3. 目标ARGs与功能通路的关系通过Mantel检验进行分析。（*显著性为P<0.05，**显著性为P <0.01，***显著性为P <0.001）
为了确定不同污染胁迫对根际土壤、根和茎叶微生物群落功能的影响，利用PICRUSt探索了KEGG二级功能通路，共发现41条功能通路。采用Mantel检验分析了ARGs与功能途径之间的关系（图3）。特别是被归入xenobiotics biodegradation的代谢途径可能与参与人工底物或/和污染物降解的基因有关，这可能表明细菌能够利用添加剂作为碳源。如图3所示，目标ARGs（tetA、tetC、tetG和sul1）和intI1与lipid metabolism、cell motility and xenobiotics biodegradation和metabolism显著正相关，这些都被定义为关键功能途径。
图 4. 根际土壤（A）、根（B）和茎叶（C）中的细菌网络。每个圆圈代表一个细菌属，其大小与其连接数（即度）呈正相关。网络中的连接表示显著的相关性。节点根据其所属模块着色。红色和蓝色连接分别代表两个节点之间的正向和负向相互作用。
如图4所示，在根际土壤、根和茎叶的细菌网络中，相互高度关联的细菌被分成若干模块。根际土壤（图4A）、根（图4B）和茎叶（图4C）网络中分别有6个、6个和4个模块。在根际土壤网络中，模块中的细菌属主要来自Proteobacteria（占总丰度的44.07%，下同）、Bacteroidetes（17.18%）、Firmicutes（7.61%）和Actinobacteria（6.62%）。在根网络中，模块中的细菌属主要属于Proteobacteria（49.71%）、Bacteroidetes（9.95%）、Cyanobacteria（7.74%）和Actinobacteria（7.67%）。在茎叶网络，模块中的细菌属主要来自Cyanobacteria（94.45%）和Proteobacteria（1.96%）。这表明根际土壤、根和茎叶中共有的细菌门是Proteobacteria，这可能与Proteobacteria是根际土壤中的主要细菌门，根和茎叶中的细菌主要来源于根际土壤有关。
图 5. 用Mantel检验分析了三个细菌网络中模块之间的联系：Rs vs R（A）、R vs S（B）和 Rs vs S（C）。Rs：根际土壤，R：根，S：茎叶。三个网络中主要模块之间的联系直观图（D），Rs、R和S细菌网络的模块分别用黄色、蓝色和绿色表示，黑色连接表示两个单个模块之间的正交互作用。（*显著性为P <0.05）
根际土壤网络中的模块1和模块2与根部网络中的模块2显著正相关（P < 0.05）（图5A），模块3与根部网络中的模块4显著正相关（P < 0.05）（图5C）。根网络中的模块3和模块4与根际土壤网络中的模块3（图5A）和茎叶网络中的模块2呈显著正相关（P < 0.05）（图5B）。这些结果表明，根际土壤网络的模块与根网络和茎叶网络的模块之间以及根网络和茎叶网络的模块之间分别存在正相关（图5D），这意味着这三个网络之间存在合作关系。
图 6. Zi-Pi 图显示了根际土壤（A）、根（B）和茎叶（C）网络中的关键分类群。红色填充圆圈代表已确定的关键类群。Zi和Pi的阈值分别为2.50和0.62。
如图6A、B和C所示，绘制了Zi-Pi图以确定根际土壤网络、根网络和茎叶网络中的关键分类群。三个网络中的关键分类群之间分别存在161、96和13条边缘。在各自的网络中，关键类群之间的关系密切，正相互作用的数量明显多于负作用的数量，表明细菌网络中的关键类群主要是相互合作。在本研究中，根际土壤、根和茎叶网络中存在共享的关键类群，如Clostridium_sensu_stricto、Pseudomonas、Shinella和Streptophyta。此外，两个网络之间还有共享的关键类群，例如，根际土壤和根网络中有54个共享的关键类群，根际土壤和茎叶网络中有2个共享的关键类。三个网络中携带ARGs的关键类群之间的正相关数量（占60.00%以上）明显高于负相关数量，表明三个网络中携带ARGs的关键类群之间主要是合作关系。
图 7. 用Mantel检验分析了三个网络中模块与ARGs和intI1（A）、植物和土壤特性（B）、关键功能通路（C）的关系。（*显著性为P <0.05，**显著性为P <0.01）
根据Spearman相关分析，通过Mantel检验确定了根际土壤、根和茎叶网络中模块与ARGs和intI1的相关性。本研究将与ARGs和intI1显著相关的模块定义为关键模块。分析了关键模块与土壤（图7A）和植物特性（图7B）、关键功能通路（图7C）之间的相关性。在根际土壤网络中，关键模块5和6分别与根际土壤中的sul2和根中的tetA显著正相关（P < 0.05）。关键模块3与根际土壤中的tetC、茎叶中的tetA和sul2呈显著正相关，与根际土壤中的EC和植物中的RW也呈显著正相关（P< 0.05）。这些结果表明，根际土壤网络中的模块主要通过影响土壤EC和植物生物量来增加根际土壤中ARGs的丰度并促进ARGs的迁移。在根系网络中，关键模块2与根际土壤中的tetA和intI1显著正相关（P < 0.05）。关键模块3与根际土壤中的tetC、根中的tetA和tetC以及茎叶中的tetA和sul2呈显著正相关，与根际土壤中的AN以及植物中的SW和RL呈显著正相关（P < 0.05）。关键模块4与根际土壤中的tetC、根中的tetA和tetC呈显著正相关，与SW呈显著正相关（P < 0.05）。此外，我们还发现关键功能通路与关键模块3和4呈显著正相关。这些发现表明，根系网络中的模块影响着土壤-植物系统中ARGs的丰度。同时，它们在ARGs从根际土壤到根部再到茎叶部的迁移过程中起到了核心枢纽的作用，这可能是因为根部网络中的模块影响了细菌代谢和植物生物量。在茎叶网络中，关键模块2与茎叶中的tetA和sul2显著正相关，与SW显著正相关（P < 0.05）。关键模块4与根际土壤和茎叶中的sul2呈显著正相关（P < 0.05）。这表明茎叶网络中的模块也主要通过影响植物生物量来促进ARGs的迁移。
小结
本研究对植物相关细菌在ARGs从土壤向植物迁移过程中的相互作用机制有了更全面和深刻的认识。小麦中的目标ARGs主要来自根际土壤中的宿主细菌。根际土壤、根和茎叶中的细菌网络密切合作，促进了ARGs的迁移。关键模块和关键类群在ARGs迁移过程中发挥了关键作用。其中，根部的关键模块和关键类群在ARGs迁移中发挥了核心枢纽的作用，它们与根际土壤和茎叶中的关键模块和关键类群合作促进了ARGs的迁移。值得注意的是，一些关键模块和一些关键类群的成员属于宿主细菌，并携带ARGs进行迁移。此外，一些关键模块和关键类群通过改善植物生理和生长特性，促进了更多ARGs、宿主细菌甚至耐药病原体进入植物体内。更重要的是，土壤-植物系统中携带ARGs的关键模块和关键类群可显著增强ARGs对人类健康威胁的持久性和稳定性。这些发现将为防控土壤中的ARGs通过食物链进入人体提供重要信息。
本项目得到了吉林省自然科学基金委和国家重点研发计划的资助。
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