编译：橙，编辑：小菌菌、江舜尧。
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导读
水生微生物的多样性、群落组成和动力学在维持水生态系统功能方面起着至关重要的作用。然而，在淡水环境中关于细菌季节性动态的认知仍然有限。本研究探索了两年内淡水中淡水细菌群落结构的时间模式。
本文使用Illumina MiSeq测序16S rRNA基因评估了水生细菌群落组成。总体而言，该群落以α、β和γ变形杆菌、拟杆菌、黄杆菌和鞘氨醇杆菌为主。细菌组成随季节变化而变化，但在同一季节十分稳定。此外，与温暖时期相比，寒冷季节观察到更高的多样性。对不同理化参数对季节性和环境的综合影响进行了统计评估，温度、悬浮物和氮被确定为影响时间细菌聚集的主要非生物因素。这项研究丰富了关于淡水菌群的季节性演替的认知。
原名：Seasonal dynamics of lotic bacterial communitiesassessed by 16S rRNA gene amplicon deep sequencing
译名：通过16S rRNA基因测序评估乳酸菌群的季节动态
期刊：Scientific Reports
IF：3.988
发表时间：2020.9
通信作者：Adam M. Paruch
通信作者单位：挪威生物经济研究所(NIBIO)
以往报道了很多生态系统中细菌多样性的季节性模式，作者通过野外和实验室研究，使用Illumina MiSeq测序16S rRNA基因研究挪威农村小溪中淡水细菌的时间动态。作者着手解决的核心研究问题如下：
（i）小溪中的乳酸菌种群是否表现出季节性？如果是，
（ii）在主要的季节性变化之间是否有任何动态模式？
（iii）哪些非生物环境因素对塑造所研究的微生物群落结构有重大贡献？
所研究的结果可能会弥补有关乳酸菌群落结构的时空综合效应的知识空白。
研究对象为Grytelandsbekken的挪威农村小溪中对细菌群落组成进行了研究（图1），该小溪被认为是一个人为的粪便污染程度相对较低，微生物多样性和丰富度很高的生态系统。扩增子文库通过过滤水样中提取的基因组DNA上制备。平均每个样品获得98,000条序列，共得到13,322个OTU进行物种分类。根据特征化的OTU，对65个细菌门，204个类，406个目，644个科和1,068属进行了分类。大部分细菌种群（80–90％）被分配到了Proteobacteria和Bacteroidetes。其中，α、β和γ变形杆菌是变形菌门的主要种类，而黄杆菌和Sphingobacteriia在拟杆菌种则占优势。其中变形菌和拟杆菌仅在6月至11月占主导地位，而在12月，该优势变为厚壁菌门。这表明在淡水环境中，无论是流动水还是静水，例如池塘和湖泊，细菌的时间动态都比海洋环境更稳定。。图1 研究地点位于Grytelandsbekken农村小溪的卫星图像通过稀疏度分析测量的α多样性（图2）揭示了细菌种群动态的明显季节性模式。通常，细菌的多样性从寒冷的季节到温暖的季节都有所不同。此外，在寒冷时期比在温暖时期发现了更高的丰富度和多样性，这些在统计学上具有统计学差异。在为期两年的研究过程中，所有采样事件均观察到了这种趋势。Kaevska等人在河流生态系统中也观察到了相同的趋势。有利于这种趋势的因素之一与夏季期间长期且强烈的太阳紫外线辐射有关，这导致微生物多样性降低。图2 在所有冷暖的季节性气候条件下，细菌种群的系统α多样性对前700个最丰富的OTU（根据排名的相对丰度确定）的beta多样性热图分析显示了独特的季节性分类（图3）。所有寒冷季节的样本均与群落特征密切相关，并聚集在一起。另一个单独的组由所有温暖季节的样本组成。 PERMANOV分析表明，这些聚类具有统计学意义。这种独特的聚集模式表现出所研究的乳酸菌群生态系统中细菌群落确定的时间动态特征。有些分类群在寒冷和温暖的季节很常见，它们中的大多数都隶属于变形杆菌，在各种环境条件下，它们普遍存在于淡水生态系统中，并持续存在。为了关注冷季和暖季之间细菌群落的种群差异，针对两个群体（冷对热）在细菌类别水平上进行了线性判别分析（LDA）效应大小（LEfSe）工具通过合并来自同一季节样本的所有分类物种（图4）。该方法揭示了导致季节性变化后显著的群落结构差异的主要细菌成员，并发现了在寒冷季节比温暖季节分布的细菌种类更多。梭状芽胞杆菌和芽孢杆菌属于寒冷时期的菌群，温暖时期属于拟杆菌属的黄杆菌和噬菌体类，其LDA得分最高，代表了驱动季节性演替的主要细菌成员。图3 Beta多样性热图通过所有冷暖的季节性分类特征对细菌群落进行分级聚类。图4 寒冷和温暖季节差异丰富的细菌类别的LEfSe等级图，以LDA对数得分表示。冗余分析（RDA）探索了所调查的生物和非生物成分与时间模式的相关性（图5）。RDA分析解释了超过88％的变异性。每个参数的相关分数表明温度（Temp），总悬浮固体（TSS）和总氮对细菌多样性的影响最大。一些门，例如Thermi、Cyanobacteria、Bacteroidetes、Tenericutes、ZB3和GN02在温暖季节显然更为普遍，而相当数量的细菌显示与温度呈负相关。更有趣的是，大多数细菌是在寒冷时期被发现的，并且与TSS正相关（图5）。这说明Temp和TSS对所研究的乳液水中细菌多样性的季节性表现出强烈的相反影响。此外，门类的成员，例如Caldiserica、Chlamydiae、Chloroflexi、FBP、Gemmatimonadetes、TM6和TM7，对总氮的含量有积极影响，在寒冷季节更为丰富。在整个分析过程中，其他环境因素（例如化学需氧量（CODCr），电导率（EC）和pH的相关性较小；但是，pH值的这种影响主要是由于波动小/相对稳定的测量结果。值得注意的是，这些关键的环境变量在一定的时间影响下，对塑造研究的淡水细菌群落产生了深远的影响。温度通常被认为是主要的非生物环境变量之一，极大地影响了水生微生物群落的形成。例如，Mai等人确定温度是珠江口细菌群落迁移的原因。同样，温度驱使淡水太湖中细菌组成的时空变化。为了响应水中营养水平的变化，总氮和总磷经常作为两个指标一起被报道，营养因子影响水生细菌群落的季节性。但是，作者发现，在研究的乳液水中，Ntot对细菌多样性的影响比Ptot强。虽然，放线菌属与Ptot呈显著正相关（图5），这很可能与它们积极参与磷酸盐溶解有关。值得注意的是，TSS显著地驱动了细菌聚集的主要季节动态（图5）。这与最近的研究报告一致，TSS是影响不同气候区淡水中细菌多样性和组成的主要环境非生物驱动因素。在TSS的影响下，亚热带水域的许多浮游细菌和浮游细菌群落都具有相同的群落结构。它也被认为是影响北极湖流系统组合的生态系统中极性细菌组成的关键环境因素之一。图5 RDA图结合细菌细菌群落、季节性变化和环境变量之间具有显著关系。水生细菌通过参与基本生物地球化学过程的各种活动（例如有机和无机养分的循环，呼吸作用以及水生环境中生物和化学污染物的衰减）在维持自然水生态系统中发挥着至关重要的作用。但是，在某些极端情况下，这些细菌反过来可能通过引起水质恶化而对生态系统产生不利影响，例如，或者在更坏的情况下，给人类和动物都造成严重的健康问题（水传播的病原体）。显然，水生微生物群与生物水质量以及公共和环境健康关系最密切。因此，对水生微生物多样性，组成和动力学的全面了解对于可持续生态系统功能的水质评估，预测和管理策略至关重要。许多公开的数据说明了淡水生态系统中细菌群落的空间异质性。反复观察到不同水生态系统中细菌种群的季节性，例如浮游细菌群落，沉积物中细菌群落，废水处理厂和饮用水厂，以及河口生态系统。但是，季节性影响对细菌细菌群落结构的影响仍然很少得到解决。。为了研究水生微生物群落的结构和动力学，已采用各种分子方法来解决感兴趣的特定目标。例如，聚合酶链反应-变性梯度凝胶电泳（PCR-DGGE）和16S rRNA深度测序已用于研究热带淡水中的细菌群落。另外，利用自动核糖体基因间间隔子分析（ARISA）作为DNA指纹图谱方法，研究了淡水中的细菌群落。最近，随着下一代测序（NGS）技术的发展，高通量数据量和深入的数据分辨率可更快，更好地解释不同类型水中的微生物组成。Illumina测序平台（MiSeq和HiSeq）已成为有利的工具。例如，MiSeq被用于研究城市河流中微生物群落组成的变化，并检测了地表水和沉积物的空间变化。通过使用Illumina HiSeq测序的方法确定了一个大型饮用水处理厂的细菌群落的时空变化和微生物活性。显然，通过提供极高且深入的数据量，基于Illumina测序的分析可以极大地促进各种微生物生态学研究。总体而言，到目前为止，仅涉及处理环境中细菌种群动态的公开数据非常有限。因此，尽管在各种水域（淡水和海洋）生态系统中，各种研究结果都得到了一致的论证，并且仅与有关水生细菌的时间模式的一些相关科学成果相一致。作者在研究的生态系统的细菌群落中发现了明显的季节性变化，这表明寒冷季节的多样性和丰度要比温暖时期高得多。但是，在同一季节，群落相当稳定。此外，作者的研究表明，暂时的细菌集合是受到一些非生物环境因素（主要是悬浮固体，温度和氮）的影响而强烈形成的。总而言之，作者的研究提出了对细菌群落季节性异质性和相关环境因素的新颖解释，并通过分析和统计分析进行了验证。结果为在淡水生态系统中细菌群落的季节动态提供了更深刻和新颖的见解。
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