科研 | 探究土壤微生物群落在时间和空间上对土壤变暖的持续响应
本文由熊志强编译，董小橙、江舜尧编辑。
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土壤微生物是许多陆地生物化学循环的主要驱动力，然而我们对有关土壤微生物群落是如何随着全球预测气温升高而变化以及哪些微生物类群受影响最剧烈的了解甚少。在为期100天的实验室培养中，作者对北美18个地区的土壤样本进行高通量测序分析，发现一系列普遍存在于不同土壤样本中的微生物类群，这些微生物的相对丰度随着土壤温度的升高发生变化。在与其他210份土壤数据（代表着不同空间梯度，不同年平均温度范围的独立土壤样本）进行分析比对后，作者进一步确定了一些温度敏感的微生物类群。通过研究，作者揭示了由189个普遍存在的，由土壤细菌和古菌共同组成的核心类群，并且他们在不同土壤类型中对温度的响应表现出一致性。这些微生物作为一种“生物指标”，有助于了解土壤微生物群落对气候变暖的响应，同时又可以区分土壤变暖对微生物群落的直接或间接影响。基于以上研究结果，为更好地了解土壤微生物群落对土壤变暖的响应以及变暖是如何导致土壤生物化学循环的变化提供了数据支撑。
论文ID
原名：Identifying the microbial taxa which consistently respond to soil warming across time and space
译名：在时间和空间上持续响应土壤变暖的微生物类群的鉴定
期刊：GLOBAL CHANGE BIOLOGY
IF：8.997
发表时间：2016年
通信作者：Noah Fierer
通信作者单位：University of Colorado
实验内容
1 室内培养温度对土壤细菌和古菌群落的影响
在实验室培养条件下，我们观察到18个不同的土壤样本（森林及草地样本）中的微生物多样性和群落结构的变异度很大（R2=0.78；P<0.001）。其中主要优势细菌门（所有样本中平均相对丰度>5%）包括Proteobacteria, Acidobacteria, Verrucomicrobia, Actinobacteria, Bacteroidetes, Planctomycetes以及Chloroflexi。但在不同取样地点，他们的相对丰度具有差异性（表S4）。例如，在不同的样本中，Crenarchaeota的相对丰度差异高达33倍，Chloroflexi以及Verrucomicrobia的相对丰度在不同地点之间差异度达7倍（表S4）。尽管在微生物群落组成上存在很大的差异，但仍然能够鉴定出对温度具有一致响应的微生物类群。整个实验过程中，培养温度解释了两种不同温度下土壤微生物群落组成变异度的3.9%（R2=0.039；P<0.001）。在不同培养温度条件下，土壤微生物群落结构的变化主要由不同土壤中相似的微生物类群所驱动（表S6）。我们共鉴定出1639种对实验室培养温度具有响应的微生物类群，其中1046种不同微生物类群随温度的升高而下降，而593种随温度的升高而升高。另外，共有16494个不同的微生物类群没有被进一步分析，其原因一方面由于这些微生物并非普遍存在于不同土壤样本中（少于6种土壤中被检测），另一方面，这些微生物的相对丰度低于0.05%。
表S4 主要优势细菌门（相对丰度>1%）汇总统计。
表S6 不同温度下样品中优势细菌类群的相对丰度中位数。加粗数字代表P值低于临界值（P<0.05）。
通过实验我们发现，不同土壤的理化性质也会随着在不同温度长期培养而变化，因此，尽管这些微生物会随实验室培养温度的变化而变化，但并不一定只对培养温度做出响应。在实验中，我们的目的是通过保持水分不变来尽量减少其他因素的变化，进一步通过缩小这个候选的微生物类群范围，以确定最有可能直接响应温度的微生物类群，而不是响应其他土壤因素。
2 全球土壤中温度敏感型微生物的鉴定
将本实验室结果与野外采集的土壤（不同海拔，维度采集的土壤样本）的细菌丰度进行对比，将对温度响应的微生物类群划分为冷反应类型以及暖反应类型。我们首先将分析限制在野外样本和实验室培养样本之间共有的分类群上，随后将分类群的相对丰度与平均年温度(Mats)进行关联，以评估微生物的温度敏感性。通过分析发现，基于实验室培养鉴定出的候选温度响应类群预测温度响应方向的能力要优于每个场数据的零随机响应模型下的预测温度响应方向的能力（表S7）。此外，在实验室(从12°C到28°C)和在野外（图2a）观察到的温度响应表现出正相关关系，这一结果正如预期的那样（如果从观察到的实验室对温度变化的反应中可以预测到现场的反应）。从三种野外研究中鉴定出的系统型与实验室研究的系统型呈显著正相关（全球草原数据，ρ = 0.17，P< 0.0001；Peru 海拔梯度，ρ = 0.31，P< 0.0001；US LTER样本，ρ = 0.11，P< 0.0001）。这些结果表明，在实验室和现场研究中都存在一个核心的微生物类群，持续地响应温度效应。
表S7 野外平均年温度变化与细菌和古菌相对丰度变化与实验室研究的相关性。
图2 与实地调查相比，在实验室培养过程中随着温度升高做出响应的系统型。最上面一排的点显示了实验室培养样品与单一场数据之间共有的系统类型。右下角的Spearman相关系数(Q)值表示相关的强度和方向（*代表P<0.05，***代表P<0.001）。下面一排的点表示在所有实验室培养的样本与所有场数据之间共有的系统型。蓝色和红色点突出了系统类型，在实验室研究和所有实地研究中，随着温度的升高，系统类型的相对丰度不断减少或增加。
在所有的研究中，我们发现659个重叠的微生物类群，它们在每种土壤中符合相对丰度大于0.05%，同时在每一个场数据以及实验室培养中至少存在于25%的样本中（图2）。其中，在场数据以及实验室数据中，有189种系统类型对温度表现出一致的响应（图2b），但不同分类群的响应程度可能有所不同。在189种温度响应系统类型中，有51种属于暖反应类型，他们的相对丰度随温度升高而增加，另外138种属于冷反应类型，他们的相对丰度随温度的升高而降低。这些温度敏感的系统类型分属于不同的土壤细菌门，其中包括Acidobacteria，Proteobacteria，Planctomycetes，Bacteroidetes，Verrucomicrobia等，其中在Acidobacteria中，有15种温度敏感的系统型属于Koribacteraceae科（其中13种随高温而下降）。其他优势细菌科为Acidobacteriaceae科（包括7个温度敏感类群）以及Soilbacteres细菌科（包括6个温度敏感系统型）。此外，Proteobacteria同样包含有多种温度反应的系统型（图4）。
虽然我们所发现的温度敏感系统类型较少，这在一定程度上反映了这样一个事实：虽然许多稀有分类群也可能对温度敏感，但它们不是我们研究的重点。同时，由于分析局限于那些在不同土壤类型中，对温度变化表现出一致的微生物类群，因此，我们的分析也不包括那些具有特定地点温度响应的分类群。我们所确定的189个暖冷响应的分类群可以在未来的研究中作为指示多种土壤类型土壤变暖的分类群来使用。我们同样发现，不同地点的冷暖反应类群的丰度不同，正如预期的那样，这些差异与不同取样点的年平均气温有关，在较温暖的野外地点有较高的暖反应类群的相对丰度，同时这些地点所具有的冷反应类群的相对丰度较低（图3）。暖或冷反应类群的百分比组成与现场温度之间存在显著的相关关系（图3右图，全球草原数据，R2=0.29；秘鲁海拔梯度，R2=0.92；US LTER样本，R2=0.44，所有样本中P< 0.001）。
图3 被鉴定为温度敏感的生物指示类群占土壤群落的很大一部分。左边面板表示按样本分列的每个研究数据的暖反应型(红色)和冷反应型(蓝色)系统型的总群落组成百分比，土壤按照年平均温度从左到右排序。右侧不同数据中的微生物群落组成百分比与年平均气温有关。(***)表示由冷敏型和暖反应型组成的群落组成百分比之间存在显著的相关(P<0.001)，R2表示决定系数(拟合线性回归)。
图4 在门水平上被鉴定为温度敏感的系统型，其中红色代表暖反应类型，蓝色代表冷反应类型。
3 分类学和系统发育对温度响应的预测能力较差
分类学一般不涉及细菌门和古菌门对温度的响应。本研究中，主要优势菌包括Proteobacteria，Acidobacteria，Planctomycetes以及Verrucomicrobia，这其中包括多种冷和暖反应的系统型，这表明单是鉴定门并不能预测哪一个特定的分类单元可能会对温度的变化作出反应（图4）。但仍有例外，其中所有的Chloroflexi和大多数Actinobacteria被认为对温度敏感的是暖响应类型的。这一发现与我们的实验室观测结果一致，随着温度的升高，Actinobacteria相对丰度增加了82%（P<0.01，表S6），并且不同采样地样本中Chloroflexi相对丰度增加了44%（尽管P=0.22）。在Bacteroidetes中，我们只找到了低温反应的温敏系统型，并且在实验室高温培养下，整个门的相对丰度也一直下降（-44%，P<0.05）。
进一步，研究了系统发育和温度响应之间关系的强度，看看是否可以在更精细的系统进化分辨率水平上预测温度响应。我们发现，温度响应的系统发育深度是不同的，但对大多数细菌门来说并不是非常保守的。对于已经鉴定出的冷和暖反应类群的主要细菌门，我们发现只有四分之一的细菌门具有显着的系统发育信号。Acidobacteria具有最强的系统发育信号（K=0.23，P=0.01，图5），在其他分类群上，Proteobacteria，Verrucomicrobia，Planctomycetes均没有显著的系统发育信号。这同样表明，仅仅知道一个系统型属于什么分类群或系统发育谱系并不能很好地预测其在实地或实验室研究中对温度的响应。
图5 系统进化树描述了四个优势细菌门种的温度敏感性微生物。蓝色的类群标记代表冷反应的分类群，红色的标志代表暖反应的分类群。
4 附加说明和下一步研究计划
在本研究中发现的189个微生物指标并不代表所有温度敏感的分类群。事实上，虽然这些对温度敏感的类群在大多数土壤样本中相当丰富，但我们并没有专门研究那些可能在个别地点或田间梯度上对温度有反应的系统类型（图2）。平均而言，在一项实地野外研究中相对丰度前20的温度敏感的分类群中，至少有一半的微生物分类群没有普遍存在于所有的数据中，这可能是由于普遍存在于所有土壤类型中的微生物类群较少；另一个挑战是，我们发现的一些生物指示类群对温度具有响应，但在分类学上并没有得到很好的解释。这同样也是土壤微生物研究中的挑战，因为许多分类群都没有很好的分类，同时，许多土壤微生物的特性和生态属性尚不清楚。
下一步研究应注重于确定哪些基因类别或基因组属性可以用来预测各个分类群或家系的温度响应。如果能够识别这些基因，就有可能通过分析不断扩展的细菌和古菌基因组数据库来预测各个分类群的温度敏感性。为了验证这种想法的可行性，我们将研究发现的189条温度敏感的16S rRNA序列采用BLAST方法与目前版本最大的可公开获取的微生物基因组数据库-整合的微生物基因组进行了比较。但在189个基因组中只有25个在≥97%的相似度水平上可以相匹配。测定代表生物指示系统型的分离菌株的温度最优值，将有助于进一步确定温度生长最优和对土壤温度的特异性响应。由于在实验室条件下培育和分离的土壤分类群较少，因此这样做将需要大量的努力，但在进一步解释不同分类群对温度的响应机理方面具有至关重要的作用。
评 论
土壤微生物驱动这陆地多种生物化学循环，但随着全球气候变暖，这些微生物对温度的响应以及温度对于那些微生物的影响较大还尚不清楚，为了探究土壤微生物温度的响应，建立通过土壤微生物丰度变化以预测温度变化方向，作者通过对北美18个不同尺度下的土壤样本进行高通量测序分析，并第一次将实验室研究得到的数据与实地采样获得的数据进行比对，分析两者是否有一致的模式。通过分析，作者发现了189种对温度具有不同响应的微生物类群，尽管这并不代表所有的微生物类群，但这一研究为进一步建立全球土壤微生物群落对温度变化的响应，以及通过影响土壤微生物群里结构进而影响生物地球化学循环提供更有效的数据支撑。评价仅是小编的个人看法，欢迎大家一起进行讨论。
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