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Microbiome :空间尺度上随机性与决定性对华北平原麦田土壤细菌群落中的影响

发稿时间:2018-09-29来源:天昊生物


英文题目Spatial scale affects the relative role of stochasticity versus determinism in soil bacterial communities in wheat fields across the North China Plain

中文题目:空间尺度上随机性与决定性对华北平原麦田土壤细菌群落中的影响

期刊名: Microbiome     发表时间: 2018 02 05      IF9.133

单位:  中科院南京土壤研究所 

技术: 细菌16S扩增子测序(V4

测序平台: Illumina MiSeq

研究背景随机性与决定性在土壤细菌群落中的相对重要性尚不清楚,改变细菌群落之间平衡的可能影响也是不明确的。在这里,我们研究了空间尺度上随机性和决定性在仅由小麦组成的农业单一栽培中的相对作用的影响,期望能最大限度地减少了植物物种覆盖和栽培/干扰机制差异的影响,进一步对华北平原(NCP)的土壤和气候进行研究。

研究方法:我们对华北平原北纬30-40度, 东经109-122度范围内的27个地点(图S8左),每个地点在100平方公里内对相距约3.3公里的9个地块进行了采样(图S8右),采样深度0-15cm,每个地块收集了12个样品,随后混合,总共收集了243个土壤样本。所有样本分成2份,其中一份用于测定物理和化学性质,另一份用于DNA提取并测序。测序使用MiSeq平台对16S rRNA细菌基因V4区进行了测序。作者假设,空间尺度上决定性将在最广泛的范围内发挥相对更强的作用。 为了检验假设的更普遍适用性,作者同时对青藏高原上的自然生态系统进行了比较。

 

S8华北平原采样图和样方集的位置。

研究结果

1. 从华北平原的小麦-玉米轮作系统中获得了15,184,073个质量序列,并鉴定了75,179OTU,主要是细菌和一些古细菌。放线菌、α-变形菌、酸杆菌、γ-变形菌、β-变形菌和绿弯菌门占据优势地位,占总序列的75%以上。δ变形菌纲、芽单胞菌门、浮霉菌门、拟杆菌和固氮菌等在土样中普遍存在(图S1)。

 

图S1所有土壤(华北平原)的优势细菌门/类和古菌门的相对丰度。 土壤按采样点分组

2. 在空间尺度上,随机过程在华北平原上相对更为重要,而确定性过程在青藏高原上更为重要。以下为华北平原不同空间距离下随机性与确定性的贡献比例(表1、图1)。

不同空间尺度中βNTI值的变化以及华北平原每个空间尺度中确定性和随机过程的相对贡献率(%)

βNTI值为βNTI> 2或βNTI< - 2,则确定性过程对于在所有站点中形成社区组成非常重要,而如果βNTI值在-22之间,则随机过程将发挥重要作用。)

 

 

华北平原空间尺度分组的βNTI值散布图

3. 土壤pH值是影响华北平原土壤细菌群落结构的主要因素。通过基于BC距离的非度量多维比例图展示样品之间的聚类程度,颜色用土壤PH梯度表示(图2)。利用代表α-diversityPD值与PH进行相关性分析作图(3)。其他土壤因素,如镁(Mg),钙(Ca),总磷(TP),总钾(TK),锰(Mn),砷(As),钾(K),镉(Cd),锌(Zn),有效磷(AP)和铁(Fe)也显示出与土壤细菌群落的显着关系。代表α-多样性的细菌系统发育多样性(PD),OTUChao1ShannonSimpson E指数随着土壤pHTP的增加而显着增加,土壤pH值对细菌多样性的影响最大,其次是MgCaTPCdEC(导电性),其他因素如有机碳(OC),总氮(TN),溶解有机碳(DOC)和锰与细菌多样性呈负相关。

 

华北平原(NCP)小麦土壤中的细菌群落组成结构

 

华北平原土壤pH与细菌系统发育多样性的关系

 

 

 

4. 未降水土壤微生物数据变异的23.9%可以用环境因素,线性趋势和空间尺度来解释。其中,空间尺度加上线性趋势对土壤微生物数据的变化贡献了4.1%,环境土壤因子占19.7%,6.6%可归因于环境变量与空间参数之间的相互作用(图4)。然而,所有细菌数据的大部分变异(76.1%)无法通过模型参数或它们之间的相互作用来解释。

 

图4基于分析和PCNM空间尺度分析的环境和空间参数的影响

研究结论 :

1. 我们的结果表明,随机性与确定性的相对重要性确实随着空间尺度的变化而变化。 在华北平原,随机性在150900公里(成对地点之间的分离)中占主导作用,决定性在超过900公里(大范围)中占主导地位。 在青藏高原上,决定性在1301200公里处占主导作用,随机性在不到130公里内占主导地位。

2. 在可识别的确定性因子中,土壤pH值对华北平原土壤细菌群落结构和多样性的影响最大。

3. 未降水土壤微生物数据变异的23.9%可以通过环境因子解释,其中环境因素占19.7%,空间参数4.1%。

 

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