科研 | 江南大学与中科院南京地湖所：物理、化学和生物因子驱动高原湖泊底栖细菌相对丰度沿水深梯度变化
本文由萍水相逢编译，十九、江舜尧编辑。
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生物多样性随水深梯度的变化是地球上典型的生物地理模式之一，然而对淡水生态系统中的细菌随水深梯度变化的研究还不足，因此对其变化的机制，尤其是底栖细菌多样性变化的潜在机制还不甚了解。在此，我们调查了中国西南部高原湖泸沽湖表层沉积物细菌门随水深的分布特征及其驱动因子。研究结果表明，11种优势菌门的相对丰度表现出不同的水深分布特征，有随水深深度增加而增加的、减少的、或驼峰形或U形模式。不同细菌门的分布特征与它们在不同的水深占据不同的生态位特征一致，而占有率与相对丰度关系并不仅局限于细菌门分类水平的影响。水深和其他理化因子，如金属Fe浓度等，能很好的解释细菌门的相对丰度的变化，同样，SiO2和pH也能解释部分细菌门的相对丰度的变化特征。化学因子是优势细菌门变化的主要驱动因素。然而，生物因子同样也显示出对一些门相对丰度变化的重要性，例如Planctomycetes，Actinobacteria和WS3。这项工作可以为淡水生态系统中细菌门相对丰度的随水深变化的特征和潜在机制提供新的见解。
论文ID
原名：The relative abundance of benthic bacterial phylum along a water-depth gradient in a plateau lake: physical, chemical and biotic drivers
译名：高原湖泊底栖细菌门的相对丰度沿水深梯度变化主要由物理、化学和生物因子驱动
期刊：Frontiers in Microbiology
IF：4.259
发表时间：2019年7月
通信作者：成小英；王建军
通信作者单位：江南大学；中科院南京地湖所
实验设计
泸沽湖海拔2685米，位于中国云南省（27º41'-27º45'N，100º45'-100º50'E），是该地区最深的淡水高原湖泊之一。该湖有很多小面积水域且具有高连通性。这种高连通性允许物种在自由分布，没有明显的扩散障碍。部分湖区没有大型水生植物生长，这有助于收集浅水区的表层沉积物。2010年8月，我们从0到93.5米的水深梯度收集了37个表层沉积物（0-1cm）样本。在每个地点，取出三个直径为6厘米的沉积物作为表层沉积物。
1 细菌群落结构分析
沉积物基因组的提取采用酚氯仿法。细菌16S rDNA 部分片段用引物27F/519R进行扩增测序。测序平台为罗氏454焦磷酸测序平台。
2 生物/非生物因子测定
所测的非生物因子：1）水体：水温、pH、电导率、TN、TP、DO、HCO3-、Si；2）上覆水：水温、pH、电导率、DO。3）沉积物：TP、loss-on-ignition (LOI)、含水率、粒径大小、porosity及金属浓度Al, Ba, Be, Ca, Co, Cr, Cu, Fe, Li, K, Mg, Mn, Na, Ni, Pb, Sr, Ti, V 和 Zn。粒径分为<4, 4-16, 16-32, 32-64 and >64 µm 共5个等级
生物因子：硅藻和摇蚊幼虫的鉴定和生物量的评估。并用以下生物指标作为预测因子：I）表层和上覆水的Chl-a浓度；II）硅藻和摇蚊幼虫的生物量；III）硅藻和摇蚊幼虫的丰富度。
3 统计分析
首先，我们的分析只包含物种出现率大于85％的高度丰富的细菌门。我们用线性或二次模型探讨了水深与细菌门的相对丰度之间的关系。基于AIC的最低值选择最合适的方程模型。
其次，我们计算了物种和门水平下的水深生态位。对于每个物种或门，我们通过平均所有样本的水深值和它们的丰度的乘积来估计加权水深位置。我们基于AIC的最低值选择合适的模型(线性或二次方程模型)来探讨了门与物种水平之间的生态位置关系。在实践中，把位点的比例认为是“占用”，把占用站点的平均丰度认为是“丰度”。通过线性或二次模型来评估细菌门的占有率和丰度之间的关系，最优模型通过AIC的最低值来确定。
第三，我们应用随机森林模型和冗余分析（RDA）确定影响每个门的重要因素。使用Pearson相关系数评估解释变量之间的统计依赖性，并且从模型中排除具有高相关系数的变量（Pearson r> 0.7）。通过主成分分析，将19种金属离子浓度降低到主成分分析的前两个轴，从而表示反映地球化学因素的环境变量。执行该过程以降低自由度，使得它们低于采样点的数量。其他测量变量用作环境变量而无需主成分分析。RDA用于评估门水平下的群落结构组成的潜在解释变量。
最后，我们应用VPA分析来定量估计主要环境影响因子的相对重要性。我们将解释变量分为三类：物理，化学和生物成分。物理组分包括水深，地表水的电导率，孔隙率和粒度。化学成分包括表面水pH，总磷，总氮，SiO2和HCO3，地层水DO和pH，表面沉积物LOI，晶粒尺寸，金属PC1和PC2。对于生物成分，我们考虑了硅藻和摇蚊的丰富度和生物量，以及表面和底部水的Chl-a。我们生成了三个解释矩阵模型，并估算了由这三个组成部分解释的细菌门相对丰度的变异比例。对于每个组成部分，通过针对Hellinger转化门水平的相对丰度数据来正向选择显著的解释变量。
结果
根据相对丰度选择11个主要的细菌门，包括Proteobacteria，Nitrospirae，Chlorobi，Chloroflexi和Bacteroidetes。在这些门中，Proteobacteria为最优势的门类，其次是Bacteroidetes，Chloroflexi和Nitrospirae（表1）。大多数门的相对丰度（11个中的7个）表现出显着的（P <0.05）和明显的水深差异特征（图1），例如呈增加，减少，驼峰形和U形趋势。例如，拟杆菌的相对丰度随着水深的增加而减少，而Nitrospirae的相对丰度则沿深水增加（图1）。此外，Acidobacteria，Planctomycetes和Gemmatimonadetes沿水深梯度呈现出驼峰状趋势（图1）。有趣的是，只有光合自养门的Chlorobi和Chloroflexi显示出U形特征。
表1 主要细菌门的缩写
在门的水平，水深的生态在26到48米处显示出很大的变化（图2a）。门水平的生态位与物种水平上的具有显著（P <0.05）正相关（图2a）。对于整个细菌群落，占有率和丰度之间存在着显著的关系（图2b）。这与在门水平上的发现一致，其也表现出占有 - 丰度之间强烈的正相关关系（图2b）。然而，在门水平上占用率和平均丰度之间的关系不显著。
图1 细菌门与水深深度梯度的相对丰度。水深和细菌门的相对丰度是基于AIC的较低值来选择的一个最优模型，线性或二次方程模型。
随机森林分析表明，水深与大部分细菌门的相对丰度的最相关。其他环境变量，如金属离子浓度，SiO2，pH，总磷，DO和电导率也对细菌门有重要影响（图3a）。有趣的是，生物因子，如摇蚊丰富度，Chl-a浓度，对某些细菌门也很重要（图3a）。RDA证实了这点，表明水深是与影响细菌门分布的最相关因子（P <0.001），而生物属性如硅藻生物量也显示出显着的（P = 0.038）相关性（图2）。
图2 细菌门水平和物种水平间的生态位关系(A)及每个门的占有率和丰度的关系。A图中不同的图标性状代表各种不同的分布模式：正方形代表驼峰型；圆形代表下降型；三角形代表上升型；菱形代表U型分布模式。B图中的点代表不同的物种，图中的线性和二次方程模型是根据AIC的一个较低值选择的。
利用三种变量因子组分进行VPA分析，化学因子对细菌门的影响最大，而非物理和生物因素。化学因子能够很好的解释大多数门的相对丰富变异，如Planctomycetes（29.9％），WS3（22.1％）和Verrucomicrobia（21.0％）。对于Verrucomicrobia和Gemmatimonadetes来说尤其如此（图4）。物理和生物变量分别对7和6个细菌门有影响。对于Nitrospirae门，物理变量尤其重要，它解释了16.3％的变异。而生物因子解释了Planctomycetes相对丰度的8.1％变异。对于Proteobacteria，生物因子只能解释0.1％变异。四种细菌门可以通过生物，化学和物理因子的组合来解释
图3 非生物和生物因子与细菌门的相对丰度的关系。这些影响因素通过随机森林模型（A）和冗余分析（RDA，B）进行确定。对于非生物因素，我们考虑了水深（深度），总磷（TP），总氮（TN），电导率和HCO3-（HCO3）和SiO2，pH（表层和底层），底层溶解氧，沉积物孔隙度，总有机碳（LOI），金属离子主成分分析的前两个轴（Comp.1和Comp.2）和粒径。粒径大小划分：<4μm（GSL4），4-16μm（GS4_16），32-64μm（GS32_64）和>64μm（GSL64）。生物因子包括硅藻和摇蚊幼虫的生物量和丰富度，以及水体表层和底层的叶绿素a。对于RDA，基于蒙特卡罗检验。
图4 物理、化学和生物因子对细菌门的相对丰度变异的贡献率。
讨论
生态学中一项长期的任务是解释生物分布模式以及这些模式背后的驱动因素。近年来，在水生系统中广泛研究了微生物群落沿水深分布的模式。然而，大多数研究都集中在海洋环境上，而淡水生态系统中很少进行研究，如湖泊沉积物。我们研究的主要目的是探索细菌在门水平上的丰度的分布模式，并分析解释影响这些分布模式的非生物和生物因子。我们的结果突出了四个主要发现首先，细菌门沿着水深梯度呈现出各种分布模式，其中一些鲜有报道，例如驼峰形和U形图案。其次，不同门的分布模式可能是由于它们的生态位置的变化所，而占有率 - 丰度关系并不依赖于门属性。第三，在所有测量的变量中，水深是细菌门相对丰度的最主要的预测因子。最后，虽然结果显示环境因子在细菌门的相对丰度方面具有关键作用，但生物变量也可以解释一些门的丰度变异，例如Planctomycetes，Actinobacteria和WS3。
变形菌是该湖沉积物中最优势的门类，其次是Bacteroidetes，Chloroflexi和Nitrospirae。这与先前的研究一致，即Proteobacteria和Bacteroidetes是沉积物中最丰富的门。这些门经常被证明在淡水细菌群落中占主导地位。目前，对淡水湖泊沉积物中细菌相对丰度的空间格局的研究表明，细菌丰度显示出明显的空间异质性。然而，细菌丰度沿着水深梯度的分布模式，尤其在门水平上的分布模式，研究较少。在淡水系统中，细菌丰度通常随水深而降低。该研究结果揭示了不同细菌门的相对丰度在水深剖面的分布模式，其中一些模式迄今为止报道很少。例如，Bacteroidetes有显着（P <0.05）减少的模式，Nitrospirae增加的模式，以及Acidobacteria，Planctomycetes和Gemmatimonadetes的驼峰模式。细菌相对丰度的随水深的分布模式与早期研究中沿着其他环境梯度（如海拔）的模式一致。例如，Actinobacteria，Bacteroidetes和Deltaproteobacteria的相对丰度随着生物膜的海拔升高而增加，而Alphaproteobacteria的相对丰度随着海拔的升高而降低。然而，Chlorobi和Chloroflexi的U形分布模式是出乎意料的，因为这种分布模式在自然界中极少观察到，并且这两种门具有光养能力。这两个门通常存在于深湖和海洋的表层水和底层水中。Chlorobi门能耐受极低光照，其主要存在于分层湖泊的缺氧环境中。然而，Chloroflexi包含光合作用和非光合作用群体（Bryant和Frigaard，2006），但是代谢见解分析表明，一些自养需氧的微生物群能通过光驱动能量激发一种异养生活型。应该注意的是，对于这种U形的Chlorobi和Chloroflexi分布模式可能需要其他解释。
这些水深分布模式可以通过细菌门的生态位来解释。与细菌门的相对丰度的各种水深分布模式一致，生态位在各门之间也存在明显差异。例如，相对分布随水深而减少的细菌门具有更低的生态位，而相对丰度随水深增加而增加的和呈驼峰形分布的门具有较高的生态位。换句话说，生态位可能对细菌门分布模式有一定影响。这种现象也被报道用于其他分类群，例如溪流昆虫的分布，其可预测性取决于生态位（Heino和de Mendoza，2016）。此外，生态位可能是区域占有率和硅藻和昆虫局部丰度的重要预测因子，如溪流中的那些。然而，所有门都具有相似的占有率 - 丰度关系趋势。由于细菌之间的嵌套性，这种结果可能已经发生，因为在一组湖泊中的硅藻和大型无脊椎动物中观察到的嵌套性对占有率和丰度的影响很小。因此，占有率- 丰度关系无法解释不同门的水深分布模式的变化。
物理化学因子对于解释细菌门沿水深梯度的相对丰度的变化非常重要。其中，水深是影响该湖泊生态系统中细菌门相对丰度的最重要环境因素，这与之前的研究结果一致，表明水深对细菌群落组成具有重要影响。然而，水深也可能与许多其他生理化学变量相关，包括温度，压力，生产力和养分可用性。水深似乎只是多个生理化学变量的代表，我们不能完全排除其他环境和生物因素对细菌门垂直分布的影响。
此外，在我们的研究中，一些其他环境因素，如金属离子浓度，SiO2，pH，总磷和电导率，也与某些细菌门丰度有关。这与环境因子对物种具有过滤作用，使其在更适合的环境条件下繁殖的结果相一致。。例如，淡水高原湖泊中的沉积物细菌丰度可能受pH和电导率的影响，离子浓度是控制湖泊系统细菌群落组成的重要因素。环境变量，例如pH，铵态氮，亚硝酸盐氮，有机氮和硅酸盐硅，对于湖泊沉积物中的细菌群落的组成起着重要的作用。
然而，我们还发现生物变量对于解释细菌门的相对丰度的重要型。例如，生物因子分别解释了Planctomycetes，Actinobacteria，WS3和Acidobacteria变异的8.1％，5.7％，3.9％和1.8％。特别是Proteobacteria的相对丰度，生物因子只能解释其变异的0.1％，说明还有其他额外的非生物和生物相互作用。生物因子，如Chl-a，硅藻和摇蚊生物量，被确定对一些细菌门的丰度的变化非常重要。这与先前的发现一致，即生物相互作用可以影响物种分布并改变生物多样性分布模式。湖泊内的细菌丰度与Chl-a呈正相关。在水生生态系统中，浮游植物分泌出的溶解性有机质，如细胞外有机碳，这可能是细菌生长的重要来源。浮游植物和细菌同样也竞争共同的无机磷资源。细菌和底栖硅藻在促进微藻生长和维持细菌群落方面具有互补效应。例如，在海洋环境中，细菌丰度和群落结构在很大程度上取决于硅藻的生长和生理状态，细菌也可以通过抑制硅藻的生长或裂解藻细胞来控制藻类种群。。此外，实验证据表明细菌群落和摇蚊幼虫具有共生关系，摇蚊可以通过摄食细菌来影响细菌密度，细菌密度又反过来限制幼虫摇蚊密度。
结论
总之，我们发现细菌门的相对丰度呈现出驼峰形和U形趋势。每个门的生态位置显著不同，这与其丰度分布模式一致。生态位可能是细菌门分布的预测因子之一。我们进一步发现水深是细菌门相对丰度的主要驱动因素。相对丰度主要受化学变量的影响，而生物变量的纯效应对于一些门，如Planctomycetes，Actinobacteria，WS3也很重要。我们从细菌门相对丰度的角度提供了关于生物变量在解释细菌群落变异中的重要作用的新证据。
评论
本文利用宏观生态的生态位和生态幅理论来阐述底栖细菌随水深深度梯度变化的分布模式，为淡水生态系统中底栖细菌在门水平上的分布模式随水深梯度变化的潜在机制提供一个新的见解和参考。
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