全球土壤主要细菌图谱
转载自土壤健康与耕地可持续利用公号（2022年4月30日）
01
分享论文信息
原名：A global atlas of the dominant bacteria found in soil
译名：全球土壤主要细菌图谱
原文链接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9516
发表期刊：Science
发表年份：2018年
通讯作者：Manuel Delgado-Baquerizo; Noah Fierer
通讯作者单位：University of Colorado, USA
02
亮点
(1)确定全球最主要（即最丰富和普遍存在）的土壤细菌系统发育型；
(2)确定哪些主要系统发育型倾向于同时出现并具有相似的环境偏好；
(3)绘制全球这些优势土壤细菌生态群的丰度图；
(4)评估区分具有不同环境偏好的系统型的基因组属性。
03
文章简介
土壤细菌在调节陆地碳动态、养分循环和植物生产力方面发挥着关键作用。然而，这些生物的自然历史和分布在很大程度上仍然没有记录。文章作者对世界各地（6大洲，237个土壤样本）发现的主要细菌分类群进行调查。研究发现只有2%的细菌类群占全球土壤细菌群落的近一半，这些主要的分类群可以聚集成共享栖息地偏好的共生细菌的生态群。这些发现将有助于对土壤细菌多样性和分布有更准确的理解。
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研究背景
对于土壤细菌的研究已有一个多世纪的历史，但是大多数土壤细菌的多样性仍未得到有效描述。有研究表明，单个土壤样品中高度丰富的许多单个细菌分类群在不同地点的土壤样品中也可能很丰富。因此，推进对土壤细菌群落理解的关键是确定在土壤中丰富且普遍存在的主要细菌系统发育型，并确定他们的生态属性。了解优势种系的生态属性将提高我们在体外成功培养它们的能力，并使我们能够对土壤细菌群落如何随空间、时间和人为变化作出反应建立更具预测性的理解。最终，更好地了解优势土壤细菌类群将提高我们积极管理土壤细菌群落以促进其功能能力的能力。
05
最主要的细菌系统发育型
通过16 S rRNA基因扩增子测序确定了最主要的细菌系统发育型（在扩增的16 S rRNA基因区域中具有≥97%的序列相似性的分类群），包括那些高度丰富的（按16 S rRNA读数百分比排序的前10%最常见的系统发育型）和普遍存在的（占评估的237个土壤样本一半以上）。数据表明，全球数据集包含在多样性和整体组成方面高度可变的细菌群落；只有一小部分系统发育型被发现在土壤样本中共享，并且大多数系统发育型相对罕见，只有2%的细菌系统发育型占优势。整体上，大多数土壤细菌系统型是稀有的，相对较少是丰富的，但其中许多是在广泛的土壤中发现的，即土壤细菌群落通常由相对较小的系统型子集主导。
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栖息地偏好
使用随机森林模型来确定每个系统发育型的栖息地偏好。统计模型包括15个环境因素：气候（干旱指数、最低和最高温度、降水季节性和平均昼夜温度范围）、紫外线辐射(UV)、净初级生产力、土壤非生物特性（土壤质地；pH；总C、N和P浓度；以及C:N比）和主要生态系统类型（森林和草原）。结果发现53% (270)的主要511个系统发育型具有可预测的栖息地偏好，其中土壤pH值、气候因素（干旱指数、最高温度和降水季节性）和植物生产力始终是其在全球范围内丰度的最佳预测指标。此外，微生物群落组成与植物生产力之间存在密切联系。剩余241种系统发育型的环境预测因子则难以测量。
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具有共同栖息地偏好的系统型组
使用半偏相关和聚类分析来识别具有共同栖息地偏好的系统型组。结果显示，系统发育型分为五个定义合理的生态集群（包括270种系统型中的200种）：（i）高pH值的环境偏好；(ii)低pH值；(iii)旱地；(iv)低植物生产力；(v)干旱森林环境。剩下的70个系统发育型被分为三个小集群，包括一个由六种系统发育型组成的小集群（高pH值森林偏好）和两个集群，其中包括偏好的系统发育型，包括温暖的森林、季节性低的地点降水、中质环境和低磷土壤的变化。结果表明，主要的细菌系统发育型可以聚集成具有相似栖息地偏好的可预测生态群。
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土壤中发现优势细菌的全球图谱
使用面向预测的回归模型（Cubist）和关于12个环境变量的信息，对四个主要生态集群（即低pH、高pH、旱地和低生产力）进行了分析，获得全球分布的信息。模型证实，pH、干旱水平和净初级生产力分别是观察到的低pH、高pH、旱地和低生产力集群的主要驱动因素。值得注意的是，图谱提供了预计优势土壤细菌系统型组最丰富的区域的估计值。正如预期的那样，旱地和低生产力集群在全球旱地和低生产力地区相对丰富，而低pH值集群和高pH值集群分别在以其低pH值或高pH值土壤而闻名的地区特别丰富。
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结论与展望
这个全球主要土壤细菌系统发育清单代表了一小部分系统发育型，几乎占从土壤中回收的16个S rRNA 序列的一半。研究结果表明，我们可以预测这些主要系统型中超过一半的环境偏好，从而可以预测未来的环境变化将如何影响这些分类群的空间分布。此外，鉴于全球细菌系统型分布与其功能属性之间的密切联系，以及观察到的优势和次优势系统型之间的关联，作者预计这些优势细菌将成为关键驱动因素、指标、全球关键土壤过程。作者还发现栖息地偏好不能仅从门级身份来预测，因为所有生态集群都包括来自多个门的系统发育型。通过将未来研究中针对的系统发育型的数量从数万个缩小到数百个，此研究为更准确地了解土壤细菌群落铺平了道路，这对于准确预测正在进行的全球环境的生态后果至关重要改变。
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