科研 | 山东大学Sci. Total Environ.：微生物类群及功能可作为指标诊断重金属污染状况 / 四六文摘

编译：李长超，编辑：小菌菌、江舜尧。

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导读

重金属由于其持久性危害以及生物累积性一直是研究热点。沉积物中重金属浓度远高于水体，适合作为水体重金属污染的指示物。微生物是湿地生态系统中物质转化和迁移的关键生物，其对重金属的敏感程度高于植物和动物，适合作为生物指标诊断沉积物中重金属的污染程度。深入探索重金属污染对微生物群落的具体影响有助于全面认识重金属污染对生态系统的危害；建立可以反映重金属污染状况的指标对环境监测与管理具有重要意义。本研究以调水工程水源地、濒危动物自然保护区黄金峡水库为研究地点，采集沉积物并测定分析其理化性质、重金属浓度以及微生物信息。研究表明：相对于沉积物理化性质来说，重金属对微生物群落变化的解释度更高；Cr和Mn与微生物的多样性和丰富度之间存在显著的负相关关系；重金属对微生物群落组成有显著影响，如Pb、Zn和Cr对Nitrospira (硝化螺旋菌纲) 和Bacteroidia(拟杆菌纲)有显著的负面影响；重金属显著影响微生物群落的潜在功能，包括代谢功能、遗传信息过程以及与碳氮循环相关的功能。基于对重金属具有高度敏感性的微生物类群及功能建立了反映和预测沉积物中重金属污染水平的微生物指标。本研究阐述了重金属对微生物群落的具体影响并建立了可诊断重金属污染的生物指标，为环境监测与管理提供了参考与新视角。

论文ID

原名：Effects of heavy metals on microbial communities in sediments and establishment of bioindicators based on microbial taxa and function for environmental monitoring and management

译名：重金属对沉积物微生物群落的影响及基于微生物类群和功能的指标建立

期刊：Science of the Total Environment

IF：6.551

发表时间：2020.8

第一作者：李长超

通讯作者：刘建

作者单位：山东大学环境研究院

实验设计

结果

1 重金属污染状况

不同采样点之间的元素浓度以及不同元素之间的浓度存在显著差异。各元素浓度的算术平均值为Pb (17.3 ± 7.3 mg kg⁻¹) < Ni (29.6 ± 5.1 mg kg⁻¹)< Cu (30.3 ± 9.4 mg kg⁻¹) < Cr (69.2 ± 23.6 mg kg⁻¹)< Zn (127.6 ± 18.5 mg kg⁻¹) < Mn (987.5 ± 223.5 mg kg⁻¹)；各元素变异系数升序排列为：Zn(14.5%) < Ni (17.1%) < Mn (22.6%) < Cr (31.1%) < Cu (34.1%) < Pb(42.5%)。

如图1所示，多数金属元素之间存在着正相关关系，例如Cr、Zn、Pb和Ni四种元素之间相关系数大于0.5，p值小于0.05。沉积物理化性质与金属元素浓度之间存在联系：砂质土含量与金属元素浓度之间存在负相关关系，粘质土、粉质土以及有机质含量与金属浓度之间的关系为正相关关系。

图1.重金属与土壤理化性质之间的相关性分析。

污染负荷指数（PLI）是一个将所有元素都考虑在内的综合评估指标。如图2所示，3个采样点的PLI值小于1，其余8个采样点PLI值介于1和2之间。整体而言，本研究区域的PLI_zone值介于1和2之间，处于中等污染水平。

图2.本研究区域重金属污染状况。

2 重金属对微生物群落的影响

方差分解分析（VPA）表明重金属对微生物群落变化的解释度高于沉积物理化性质（图3A）。冗余分析（RDA）结果显示重金属分别解释了微生物α多样性、物种组成、PICRUSt预测功能以及FAPROTAX预测功能变化的87.7%、56.6%、83.0%和55.1%（图3B）。

图3.A. 方差分解分析（VPA）量化重金属和理化性质对微生物群落的影响；B. 重金属与微生物多样性（B1）、物种组成（B2）、PICRUSt预测功能基因（B3）及FAPROTAX预测功能基因（B4）之间的冗余分析（RDA）。

相关性分析表明不同元素对微生物多样性的影响存在显著差异，Cr和Mn对微生物的多样性及丰富度产生显著的负影响（图4A）。非线性曲面拟合方程表明，相对于Mn而言，Cr对微生物的多样性及丰富度的变化具有更显著的影响（图4B）。

图4.A. 金属元素与微生物多样性指标之间的相关性分析；B. 多样性指标与铬（Cr）、锰（Mn）之间的非线性曲面拟合关系。

如图5所示，金属元素与微生物类群之间多存在负相关关系，不同的微生物类群对重金属污染的敏感程度不同，同种微生物对不同的金属元素的反应也不一致。但是，金属元素Cr、Pb、Zn与细菌Nitrospirae (硝化螺旋菌门) (包括Nitrospira (硝化螺旋菌纲)和Nitrospirales (硝化螺旋菌目)、Bacteroidetes(拟杆菌门) (包括Bacteroidia (拟杆菌纲)),and Verrucomicrobia (疣微菌门) 之间呈现出一致的负相关关系。

图5.重金属与微生物类群之间的相关性。

通过FAPROTAX和PICRUSt两种方法对微生物群落功能进行预测的微生物潜在功能与重金属之间的关系如图6、7所示。结果发现重金属对微生物的碳氮循环相关功能有显著影响，尤其是Pb、Zn和Cr对微生物的硝化作用（Nitrification）、好氧亚硝酸盐氧化作用（Aerobicnitrite oxidation）具有显著的负面影响；重金属对微生物的代谢功能（Metabolism）以及遗传信息过程（Geneticinformation processes）（包括蛋白质的翻译以及基因的复制和修复过程）也有负面影响。

图6.金属元素与FAPROTAX预测的微生物功能之间的相关关系。

图7.金属元素与PICRUSt预测的微生物功能之间的相关关系。

3 微生物指标的建立

筛选出对多个金属元素均具有高度敏感性的微生物类群及功能，基于其相对丰度建立能够反映重金属污染状况的指标如下：[Bacteroidia], 1/[Nitrospira],1/[Nitrification]以及1/[Aerobic nitrite oxidation]。如图8所示，重金属污染状况（PLI）与指标之间的良好的拟合关系证明了指标的适用性（R² > 0.362, p < 0.05）。

图8.基于微生物类群及功能的指标与重金属污染状况（PLI）之间的线性回归模型。

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