项目文章 | 总石油烃-重金属污染与土壤微生态系统:细菌多样性、组装和生态功能研究

发布时间 2023-11-06 14:16:31作者: 深圳市易基因科技

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2023年9月30日,中南大学张杜博士为第一作者、李骞教授为通讯作者在《Chemosphere》杂志上发表题为“Effects of single and combined contamination of total petroleum hydrocarbons and heavy metals on soil microecosystems: Insights into bacterial diversity, assembly, and ecological function”的研究论文,该研究采用16S rRNA测序技术,研究了总石油烃(total petroleum hydrocarbons,TPH)单一污染、重金属单一污染以及总石油烃-重金属复合污染的土壤微生物群落特征,并与相应的低污染对照进行比较。

本研究主要目的:(1)研究不同污染胁迫下群落多样性、组装机制、组成、生态功能和土壤抗性变化。(2)评价和比较单一污染和复合污染的生态效应。研究结果将为理解TPH-重金属单污染及复合污染下土壤微生态系统的形成机制提供新的见解,并为污染物的环境微生态和风险评估提供重要启示。深圳易基因科技为本研究提供微生物组学技术服务。

标题:Effects of single and combined contamination of total petroleum hydrocarbons and heavy metals on soil microecosystems: Insights into bacterial diversity, assembly, and ecological function(总石油烃-重金属的单一和复合污染对土壤微生态系统的影响:细菌多样性、组装和生态功能研究)

时间:2023-09-30

期刊:Chemosphere

影响因子:8.8

研究摘要:

探究总石油烃(TPH)和重金属单一及复合污染对土壤微生态系统的影响对于生态环境(生境)修复至关重要,但目前尚不完全清楚。本研究采用高通量测序方法研究了单一TPH污染、单一金属污染及其复合污染对土壤微生物多样性、组装机制、组成、生态功能和抗性的影响。研究结果显示,污染导致α多样性减少,与复合污染相比,单一污染显示较低的多样性,这取决于污染物浓度。群落β多样性主要受周转(turnover)而非嵌入(nestedness)驱动,在污染条件下,群落的生态位较窄。中性群落模型(neutral community model,NCM)表明,在单一TPH或复合污染条件下,均质分散在群落组装过程中起重要作用,而在重金属污染条件下,均质选择起主导作用。Procrustes分析揭示了群落组成与功能差异之间的相关性,而Mantel分析则将这种差异与Cr、Cr6+、Pb和TPH的浓度相关联。结果显示,TPH和重金属复合污染的土壤表现出与单一金属污染的土壤具有相似的属、群落功能和抗性,突显了重金属的显著影响。与碳(C)、氮(N)和硫(S)循环相关的生态功能在TPH污染下增强,但在重金属胁迫下受损。这些研究结果增强了对TPH、重金属及其复合污染下土壤微生态系统的理解,并对环境微生态和污染物风险评估具有重要意义。

研究图形摘要

 

研究结果

(1)污染土壤的物理化学性质

表1:受污染土壤的物理化学性质

注:重金属总量、水溶性含量、DTPA可提取量、TPH和pH值以平均值±SD(标准差)表示,n=3。一行中不同字母表明组间存在统计学显著差异,p<0.05。污染物总量方面,星号(*)表示工业用地土壤环境质量国家标准(GB36600-2018)(Cr6+、Cu、Pb、Ni、TPH)和湖南省标准(DB43/T165-2016)(Cr和Zn)中含量超过开发用地土壤污染风险筛选值的污染物。对于水溶性含量,“#”是指含量超过GB14848-2017中IV类的污染物。“-”表示低于检测限值。

图1:污染土壤的pH值和主要污染物含量差异。

(A) 总Cr含量。

(B) Cr6+含量。

(C) TPH含量。

(D) pH值。

通过Mann-Whitney U检验分析组间的统计学显著性。不同字母表明组间存在统计学上显著差异,p<0.05。Ctrl:轻度污染对照;TPH:TPH污染严重的土壤;HM:重金属污染严重的土壤;Comb,TPH和重金属的复合污染。

 

(2)群落多样性

图2:Ctrl组、TPH组、HM组和Comb组土壤微生物多样性变化。

A–D. 土壤微生物组α多样性指数差异:(A)Shannon多样性指数(B)观察到的特征(C)均质性(D)Faith pd。

E–F. 基于未加权unifac距离(E)和加权unifrac距离(F)的土壤微生物组β多样性差异。

G–H. 基于Bray-Curtis距离的细菌群落β多样性模式的周转(turnover)差异(G)和嵌入性(nestedness)(H)差异。组间比较采用Mann - Whitney U检验。不同字母表示组间差异有统计学显著性,p < 0.05。PCoA,主坐标分析。PERMANOVA,置换多元方差分析(Permutational multivariate analysis of variance)。

 

(3)微生物群落组装过程

图3:微生物群落组装过程。

  1. TPH、HM和Comb中微生物组群落的贝叶斯溯源,以Ctrl为来源预测推定微生物组比例。B
  2. 条形图说明了微生物组生境生态位宽度差异。
  3. 条形图说明了Bray-Curtis距离差异。
  4. 群落构建的中性群落模型(neutral community model,NCM)分析。当βNTI绝对值<2时,表明均质分散在微生物组装中占主导地位。βNTI<-2表明均质选择主导微生物组装过程。
  5. Mantel试验说明了群落组成、功能和污染物含量之间的相关性。通过Mann-Whitney U检验评估组间的统计学显著性。不同字母表明组间存在统计学上显著差异,p<0.05。

 

(4)微生物组成

图4:Ctrl组、TPH组、HM组和Comb组的微生物群分类组成差异。

A–B. Circos图显示TOP10富集的门(phyla)(A)和TOP20富集的属(genera)(B)。

C. Venn图显示群落中共有和特有的属(group)。

D. 线性判别分析(LDA)效应大小(LEfSe)显示TPH、HM和Comb中显著的土壤微生物类群富集。显示LDA评分>4.0和p<0.05。

 

(5)主要生态功能预测

图5:Ctrl组、TPH组、HM组和Comb组的微生物群落功能差异。

  1. 基于属丰度的NMDS (Bray-Curtis)结果和KEGG 3级分类丰度的Procrustes分析结果,表明微生物群组成与微生物群落功能之间的相关性。
  2. 使用picrust预测的前50个KEGG通路对四个组进行热图分析。

C-F. 微生物群落主要生物地球化学功能(biogeochemical functions)变化。C、N和S循环功能组(cycle functional groups)(C)的相对丰度,C循环功能组(D)的相对丰度、N循环功能组(E)的相对丰度,S循环功能组(F)的相对丰度。

 

(6)抗性相关功能挖掘

图6:Ctrl组、TPH组、HM组和Comb组的微生物组抗性差异。

  1. 条形图显示总Cr抗性基因的丰度差异。
  2. 热图显示10个Cr抗性基因的丰度差异。
  3. 条形图显示参与外源生物降解和代谢基因的丰度差异。
  4. 热图显示22种外源生物降解和代谢通路的丰度差异。
  5. 热图显示石油烃降解酶(essential hydrocarbon-degradation enzymes)的丰度差异。组间比较采用Mann-Whitney U检验。不同字母表示组间有统计学显著差异,p < 0.05。

 

研究结论

本研究中从微生物多样性、群落组装机制、微生物组成、生态系统功能和土壤抗性等方面全面分析了单一TPH污染、单一重金属污染及TPH-重金属复合污染对土壤微生态系统的影响。分析结果表明,群落物种周转(turnover)导致群落β多样性,在污染条件下观察到的生态位较窄。重金属污染对土壤微生物群落产生均质选择胁迫,而TPH污染对土壤生物群落产生均质分散胁迫。Cr、Cr6+、Pb和TPH浓度对群落组成和功能相关变化具有显著影响。复合污染土壤表现出与单一金属污染土壤相似的属、群落功能和抗性。C、 N和S循环功能在TPH污染下增强而在金属污染下受损。本研究有助于加深理解土壤微生态系统对TPH、重金属及其复合污染的潜在机制,对环境微生物生态学和污染物风险评估具有重要指导意义。

 

参考文献:

Zhang D, Hu Q, Wang B, Wang J, Li C, You P, Zhou R, Zeng W, Liu X, Li Q. Effects of single and combined contamination of total petroleum hydrocarbons and heavy metals on soil microecosystems: Insights into bacterial diversity, assembly, and ecological function. Chemosphere. 2023 Sep 30:140288. pii: S0045-6535(23)02558-4. doi: 10.1016/j.chemosphere.2023.140288. PubMed PMID: 37783354.

 

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