2. 中国科学院大学, 北京 100049
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049
随着社会经济的快速发展,氮素污染已经成为全球性的、主要的环境污染问题(Harrington et al., 2009; Liu et al., 2013; Cui et al., 2013).在过去几十年内,人为产生的无机氮污染增加了120%(Galloway et al., 2008).正确认识自然界中的氮循环过程是解决氮素污染问题的关键.氨氧化过程作为硝化过程的第一步亦是其限速步骤,在氮循环中起着关键作用.长久以来认为,仅氨氧化细菌(AOB)具有氧化氨的能力(Prosser, 1989),直到2004年泉古菌氨单加氧酶(ammonium monooxygenase, AMO)编码amoA基因(Venter et al., 2004)的发现改变了这一观点.2005年,Könneke从海洋中成功分离出第一株自养的氨氧化古菌Nitrosopumilus maritimus(Könneke et al., 2005).由此,氨氧化过程得到重新的认识.在过去十几年中,氨氧化古菌(AOA)被报道广泛存在于海洋(Francis et al., 2005; Park et al., 2010)、土壤(Leininger et al., 2006; Tourna et al., 2011; Lehtovirta Morley et al., 2016)以及反应器(Park et al., 2006)等环境中.但与AOB相比,AOA在硝化过程中的相对重要性还存在争议(Hatzenpichler, 2012).
针对氨氧化微生物在多种生态系统中的作用研究发现,AOA、AOB在不同生态系统中的作用不同.在海洋沉积物(Wuchter et al., 2006)和土壤(Leininger et al., 2006)中,AOA的丰度是AOB的1~3倍,并且氨氮浓度的降低与AOA丰度的相关性证明古菌在氨氧化过程中发挥着更重要的作用.然而,在河口(Caffrey et al., 2007)和沿海沉积物(Mosier et al., 2008)中AOB的丰度高于AOA丰度,AOB主导氨氧化过程.范改娜等(2010)的研究亦证明在高氮负荷的河流沉积物中,AOB在氨氧化过程中起主要作用.生态系统类型的转换可能会对参与氨氧化的土壤微生物产生重要的潜在影响.Chen等(2015)研究了内蒙古典型半干旱生态系统中土地恢复对土壤AOA、AOB的丰度及多样性转换的影响,发现与未采取恢复措施的对照组相比,退田还林或退田还草会显著地降低土壤中AOB的丰度和氨氧化活性,恢复前后AOB的群落结构组成发生了显著变化,适应高无机氮浓度的AOB种群的丰度显著降低,退田还草与退田还林措施之间AOB的群落差异较小,与AOB相比,土地恢复对AOA的影响很小,研究得出的结论是:土地恢复会负面地影响AOB的丰度和土壤硝化活性,并造成硝酸盐氮向地下水中淋溶的潜在效应.以上研究都是基于通过氨氧化微生物的丰度来代表AOA、AOB的活性,但氨氧化微生物的丰度和活性的关系尚不十分清楚;而且,仅仅是氨氧化微生物amoA基因的存在并不一定能反映AOA、AOB氧化氨的能力.Lu等(2015)采用乙炔和1-辛炔双抑制剂的方法研究了森林土壤中AOA、AOB的活性,探讨了AOA、AOB的速率分别对氨氧化过程的贡献及其影响因素,这对研究AOA、AOB在不同类型土壤中对氨氮去除的贡献具有非常重要的指导意义.
鉴于AOA、AOB两大类群相对独特的生理学特征、生态学特性,对不同生境的适应性存在较大差异(Schleper, 2010; Monteiro et al., 2014),定量解析在不同生态系统中AOA、AOB对氨氧化速率的相对贡献对理解氮循环具有重要的意义.本文旨在探究AOA、AOB在不同生态系统中分别的氨氧化速率及其在硝化过程中的贡献度;同时甄别影响AOA、AOB丰度及活性的主要影响因子.为了实现这个目标,采集了包括湿地、草原、农田以及沙漠等不同生态系统的土壤.通过分子生物学技术对氨氧化微生物进行定性、定量分析,并通过双氰胺和1-辛炔抑制剂技术来区分AOA、AOB的氨氧化速率,定量分析AOA、AOB在不同的生态系统中对氨氧化过程的贡献,以期为认识氮循环提供理论依据并为治理氮污染问题提供思路.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 样品采集选取我国北方典型生态系统的土壤开展AOA、AOB丰度与活性研究.样点选择主要考虑生态系统类型、土壤类型、土壤含水率、酸碱性、有机质及养分物质含量等因素,兼顾纬度、海拔、气候、水文等因素.2016年3月15日、3月17日、3月19日、3月21日采用原位多点混合取样法(composite sampling)分别采集内蒙古自治区包头市赛汗塔拉城中草原芦苇草甸冻土、鄂尔多斯高原库布齐沙漠沙米根际土壤、黑龙江省镜泊湖流域大岗芦苇草甸冻土、河南省南阳鸭河口水库附近农田根际土壤的表层样品,分别记为草原(40°37′17.58″N, 109°54′31.85″E, 海拔1035 m)、沙漠(40°16′45.78″N, 109°55′54.38″E, 海拔1091 m)、湿地(44°04′11.77″N, 129°00′06.61″E, 海拔314 m)、农田(33°14′54.31″N, 112°36′30.53″E, 海拔165 m).草原、沙漠、湿地、农田分属4个不同的生态系统类型,在实际采样过程中考虑了各生态系统中的代表性植被,并尽可能在无人为扰动的地块进行采样.根据中国气候区划图,草原、沙漠样点隶属于中温带亚干旱大区,湿地样点隶属于中温带湿润大区,农田样点隶属于暖温带亚湿润大区.分别于4类土壤采样点内随机选取3个以上的均质地块采集土壤表层样品(0~20 cm),多点采集后原地混合样品,除去可见的石块、根系后,贮存于无菌塑封袋中密封,并低温保存带回实验室.部分样品保存于4 ℃冷库,立即进行理化性质的测定,其余样品放于-80 ℃保存待提取DNA.
2.2 理化指标测定参照《土壤农化分析》(鲍士旦, 2000)中的方法,对土壤中的氨氮(NH4+-N)、硝酸盐氮(NO3--N)、全碳(TC)、全氮(TN)进行测定.土壤中NH4+-N、NO3--N用2 mol·L-1 KCl溶液浸提,浸提液过滤后用连续流动分析仪(德国, SEAL, AA3) 测定;TC、TN含量由元素分析仪(德国, Elementar公司)测定;土壤pH值由IQ150土壤pH计原位测得.所有样品均进行3次平行测定进行质控.
2.3 DNA提取和PCR扩增根据操作手册,利用Fast Soil DNA提取试剂盒(Qbiogene. Carlsbad, CA)提取DNA,DNA于-20 ℃保存待用.为了保证提取DNA的质量,每个样品均提取3次DNA,DNA用1%琼脂糖凝胶电泳检测.
AOA扩增采用氨氧化古菌编码氨单加氧酶活性多肽位点基因(amoA基因)的特异引物amo-AF(5′-STAATGGTCTGGCTTAGACG-3′)和amo-AR(5′-GCGGCCATCCATCTGTATGT-3′)(Francis et al., 2005).PCR反应体系为50 μL,其中,10 × buffer 5 μL,2.5 mol·L-1 dNTP 4 μL,20 mmol·L-1正反向引物AF、AR各1 μL,BSA 0.25 μL,Taq酶0.5 μL,DNA模板2 μL,用ddH2O补足至50 μL.PCR扩增程序由以下3步构成:95 ℃预变性5 min;94 ℃变性45 s,53 ℃退火60 s,72 ℃延伸60 s,共30个循环;75 ℃延伸15 min.
2.4 克隆文库构建和序列分析PCR扩增产物用Promega Agarose Gel DNA(Promega, Madison, WI)纯化试剂盒进行切胶纯化,回收的PCR产物与pGEM-Teasy载体(Promega, Madison, WI)连接,转入JM109感受态细胞,最后进行蓝白斑筛选.选取100个左右白色克隆用通用引物T7、SP6进行PCR扩增,以鉴定阳性克隆,将阳性克隆进行测序(睿博生物科技有限公司,北京).返回序列在GenBank数据库中进行BLAST比对,并选取参比序列,使用Clustal_X程序进行序列对齐,独立操作单元OTU利用DOTUR软件(Schloss et al., 2005)按85%的相似度(Pester et al., 2012)进行划分,并计算多样性指数(Shannon指数).用MEGA 5.05软件以邻接法(Neighbor-Joining)构建系统发育树.
2.5 AOA和AOB丰度的测定采用实时荧光定量PCR方法分别对AOA、AOB的amoA基因进行定量分析,其定量PCR均采用SYBR Green法.AOA定量采用AOA定性分析所用引物(Francis et al., 2005),AOB定量选用amoA功能基因特异引物amoA-1F(5′-GGGGTTTC TACTGGTGGT-3′)和amoA-2R(5′-CCCCTCKGSAAA GCCTTCTTC-3′)(Rotthauwe et al., 1997).扩增体系如下:SYBRs Premix ExTaq酶(TAKARA, 大连)10 μL,ROX50 0.4 μL,浓度为200 nmol·L-1的AOA、AOB正反向引物各0.2 μL,稀释10倍的DNA模板2 μL,用ddH2O补足至20 μL.采用ABI 7500实时定量扩增PCR仪(Applied Biosystems, CA, USA)对AOA、AOB进行定量分析.定量PCR扩增程序(Wang et al., 2011):95 ℃预变性30 s;95 ℃变性10 s,53 ℃(AOA)和55 ℃(AOB)退火30 s,72 ℃延伸60 s,共40个循环;72 ℃延伸1 min.实验设置阴性对照,并将已知拷贝数的质粒DNA梯度稀释(10倍),得到6个标准样品同样进行定量扩增,得到标准曲线,每个样品3次平行.要求标线的扩增效率为95%~105%,R2大于0.98,标线和样品的溶解曲线为单一峰.
2.6 氨氧化速率测定氨氧化速率(AR)的测定采用双氰胺(dicyandiamide, DCD)(Zhang et al., 2012)和1-辛炔(1-octyne)(Taylor et al., 2013)抑制技术区分AOA、AOB对氨氧化速率的贡献(ARAOA和ARAOB).向60 mL血清瓶中加入5.0 g自然风干的土壤,在37 ℃下培养9 d.血清瓶中土壤采用3种不同处理,0.42 g(DCD)·kg-1土壤用于抑制AOA和AOB的活性,2 kPa的1-辛炔抑制AOB的活性,最后一种处理不加入任何抑制剂.培养后的0、3、6和9 d分别取样后用2 mol·L-1 KCl浸提,用流动分析仪测定亚硝酸盐氮(NO2--N)和NO3--N的含量.NO2- + NO3-累积速率(以N计)即为氨氧化速率.所有样品设置3个重复.
2.7 数据分析采用国际标准统计分析软件SAS 9.2 for Windows进行变量之间的Pearson相关性分析,在未特殊说明的情况下,统计学上的显著性水平指α=0.05(双尾检验).
3 结果(Results) 3.1 4类土壤的基本理化性质湿地、草原、农田和沙漠土壤的基本理化指标差异较大(表 1).草原(pH=8.30)、沙漠(pH=7.91) 土壤呈碱性,湿地土壤(pH=6.03) 为弱酸性,而农田土壤(pH=4.42) 呈极强酸性,这是由于长期施肥会导致土壤酸性增强.湿地土壤肥沃,有机质(26.06%±0.08%)、氨氮((32.58±1.38) mg·kg-1)含量最高,为高氨氮环境;沙漠土壤营养贫瘠,有机质(0.92%±0.01%)、氨氮((1.27±0.05) mg·kg-1)含量很低;草原土壤中有机质含量低于农田土壤,而氨氮含量高于农田土壤.4类土壤中TC、TN的规律与有机质规律相同,说明TC、TN是反映土壤有机营养物质含量的重要指标.农田((1.62 ± 0.24) mg·kg-1)、沙漠((1.66 ± 0.05) mg·kg-1)土壤的硝酸盐氮含量比湿地((0.53 ± 0.02) mg·kg-1)、草原((0.46 ± 0.03) mg·kg-1)土壤高一个数量级.因此,不同土壤中有机质、氨氮等营养物质差异可能会造成AOA、AOB分布及对氨氮去除贡献的分异.
采用荧光定量PCR技术,对湿地、草原、农田和沙漠4类土壤样品(干土)进行AOA和AOB的定量分析,结果表明4类土壤中均检测到了古菌和细菌amoA基因丰度(图 1).湿地土壤中氨氧化古菌amoA基因的丰度最高,其次是草原、农田土壤,沙漠中AOA的丰度最低;草原土壤中氨氧化细菌amoA基因丰度最高,其次是农田、湿地土壤,沙漠中AOB的丰度最低.在氨氮含量最高的湿地土壤、最低的沙漠土壤中,古菌amoA基因丰度大于细菌;在草原、农田土壤中却呈现与之相反的规律.说明AOA、AOB在不同生态系统土壤中的竞争力不同,而有机质与氨氮含量很低的沙漠土壤中AOA、AOB丰度均最低.
氨氧化微生物amoA基因丰度与理化指标之间的Pearson相关性分析结果(表 2)表明,AOA丰度与NH4+、含水率、有机质、TC、TN呈显著的正相关,说明营养底物的增加能够显著促进AOA的生长增殖.在本研究中,未发现与AOB丰度呈显著相关性的理化指标,说明在所研究的4类土壤中理化因子梯度未对AOB丰度造成显著影响,也一定程度上反映了AOB广谱的生境适应性.
为研究4类土壤中AOA的生物多样性,对土壤样品进行特异性扩增,并构建古菌amoA基因的克隆文库.本研究从4类土壤中共获得377条序列,将这377条序列在GenBank数据库中进行BLAST比对,结果表明均为氨氧化古菌amoA基因序列,证明4类土壤中均含有氨氧化古菌.用DOTUR软件对序列进行多样性分析,在相似度取85%时共得到19个OTU,同时计算了微生物多样性Shannon指数.Shannon指数为1.51~1.73,表明4类土壤中AOA的多样性较高,并且古菌amoA基因多样性显示出农田(1.73)>湿地(1.69)>草原(1.62)>沙漠(1.51).农田土壤能够提供AOA生长的生态位,有利于多种AOA的繁殖生长;而沙漠土壤由于NH4+等营养物质缺乏以及异质性低的原因不利于多种AOA的生长.
对4类土壤中古菌amoA基因的OTU代表序列和GenBank数据库中的相关序列进行比对构建系统发育树(图 2).结果表明4类土壤中古菌amoA基因序列在系统发育树中分成了两大分支,有17个OTU属于Group Ⅰ.1b,有2个OTU属于Group Ⅰ.1a;湿地、农田、沙漠中所有AOA序列均属于Group Ⅰ.1b,草原中AOA序列在Group Ⅰ.1b和Group Ⅰ.1a中均有分布,但是以Group Ⅰ.1b为主导.为了进一步分析,将AOA序列分成5个Clusters(图 2,图 3).Cluster 1与Candidatus Nitrososphaera gargensis相近,Cluster 2与Thaumarchaeota archaeon C13相近,Cluster 3与soil fosmid 54d9相近,Cluster 4没有发现与之相近的AOA纯培养菌种,推测这一聚群可能存在未分离或培养的区别于已知菌种的另一种AOA,Cluster 5与Group Ⅰ.1a相近.Cluster 1 ~ Cluster 4在湿地土壤中几乎均匀分布,说明湿地中对AOA菌种的选择性较小,而草原、农田、荒漠土壤中以Cluster 2占主导(60.4%~74.2%),说明Thaumarchaeota archaeon C13在草原、农田、荒漠土壤中广泛分布并占有绝对优势地位,同时也证明了在草原、农田、荒漠土壤中AOA的群落结构类似,而湿地中由于水成土特点及周期性水文变化使得湿地内部存在着频繁的水陆交替特征,从而导致AOA种群结构与其他3类土壤中的结构显著不同.
本研究中湿地、草原、农田、沙漠4类土壤的氨氧化速率(AR)中(图 1),其中湿地的AR最高,为3.22 mg·kg-1·d-1(以N计),其次是草原、农田土壤,AR分别为1.11和1.00 mg·kg-1·d-1.在沙漠土壤中虽然检测到了amoA基因的丰度,但是未检测到氨氧化微生物的活性.Pearson相关分析结果(表 2)表明,AR与古菌和细菌amoA基因丰度,ARAOA与AOA丰度,ARAOB与AOB丰度之间分别没有显著的相关关系,这些结果均表明由氨氧化微生物amoA基因的丰度不能推测其活性,氨氧化速率能够真正反映不同类型土壤中氧化氨的能力.AOA、AOB分别的氨氧化速率(ARAOA、ARAOB)能定量地、精确地反映氨氧化古菌、氨氧化细菌氧化氨的能力,在氨氮含量最高((32.58±1.38) mg·kg-1)的湿地土壤中氨氧化速率由AOB主导(ARAOB占AR的86.19%),而在氨氮含量相对较低的草原、农田土壤中的氨氧化速率由AOA主导(ARAOA分别占AR的65.50%、62.20%).这一研究结果证明,不同类型土壤中对氨氮去除起主导作用的氨氧化微生物不同.推测氨氮含量是影响氨氧化速率主导微生物的一个重要因素:在氨氮含量较高时AOB在氨氧化过程中起到的作用比AOA大,而在氨氮含量较低时AOA主导氨氧化速率.
为了进一步揭示不同土壤中AOA和AOB在氮循环中的作用,本研究探讨了总氨氧化速率(AR)与AOA、AOB分别的氨氧化速率(ARAOA、ARAOB)之间的关系.总氨氧化速率与AOA、AOB分别的氨氧化速率的相关性分析结果表明,AR与ARAOB呈显著的正相关(r=0.972,p=0.0284),而AR与ARAOA无统计学意义上的显著相关性(r=0.360,p=0.6395).这说明AOB对总的氨氧化速率起着决定性的作用.ARAOB与NH4+、含水率、有机质、TC、TN呈显著的正相关,营养物质的增加能够提高AOA的丰度和AOB的活性(表 2).
3.5 4类土壤中氨氧化古菌和氨氧化细菌的比细胞速率根据每个AOA细胞有1个拷贝数的古菌amoA基因,每个AOB细胞有2.5个拷贝数的细菌amoA基因(Jia et al., 2009; Xia et al., 2011),依据AOA、AOB的amoA基因丰度和活性可进一步计算AOA、AOB分别的比细胞氨氧化速率.其中湿地土壤中AOA的比细胞速率最低,为1.02 fmol·cell-1·d-1,农田土壤中AOA的比细胞速率最高,为217.61 fmol·cell-1·d-1,草原土壤中AOA的比细胞速率为44.20 fmol·cell-1·d-1.本研究中我国北方3种生态系统的土壤AOA比细胞速率比南方的洞庭湖沉积物中AOA的比细胞速率(周磊榴等, 2013)要高,说明AOA在北方湿地、草原、农田中具有较高的活性以及氨氧化潜力.湿地土壤中AOB的比细胞速率最高,为1388.28 fmol·cell-1·d-1,这与其较高的AOB活性相一致,相比于湿地中AOB的比细胞速率,草原、农田土壤AOB的比细胞速率较低,分别为38.26、58.84 fmol·cell-1·d-1,说明较高的比细胞速率是AOB活性高的一个重要条件.这3类土壤的AOB比细胞速率均在已报道的纯培养AOB菌种的比细胞速率范围内:21.6~1992 fmol·cell-1·d-1(Jia et al., 2009).因此,氨氧化微生物的比细胞速率可以作为评价微生物氨氧化能力的一个指标.
4 讨论(Discussion)氨氧化古菌的发现改变了人们对传统氮循环中氨氧化过程只由AOB来催化完成的认识,以往研究证明AOA和AOB广泛存在于各种环境中(Zhou et al., 2015),对AOA、AOB在不同生态系统中的贡献也有大量研究.但以往的研究中多是通过氨氧化古菌、细菌amoA基因丰度与硝化速率的相关性分析来衡量AOA、AOB对氨氮去除的贡献,例如:Wang等(2011)对四种氮丰富的湿地的研究中发现,高硝化速率与高AOB丰度相一致,认为AOB在硝化过程中起主导作用;在湿地沉积物的研究中(Wang et al., 2013),硝化速率与AOB的显著相关关系(r=0.873,p=0.002) 说明AOB主导硝化过程.用这种方法来研究AOA、AOB对氨氮去除的贡献有一定的缺陷,而本文通过双氰胺和1-辛炔抑制法定量测定了AOA、AOB分别的氨氧化速率,为明确氨氧化古菌、细菌的作用提供了依据.
本研究中3类土壤的氨氧化速率(沙漠土壤未检测到氨氧化速率)结果表明,氨氮含量较高(32.58 mg·kg-1)的湿地土壤由AOB主导氨氧化过程(ARAOB占总AR的86.19%),而在草原、农田土壤中AOA主导氨氧化过程(65.50%、62.20%),这与以往对不同环境中AOA、AOB的研究结果相类似:AOA普遍在低氨氮环境中主导氨氧化过程(Lu et al., 2015;Ouyang et al., 2016),而AOB在氮含量较高的湖泊、湿地土壤中起主导作用(Zhou et al., 2016).氨氧化细菌的Ks值(0.01~0.14 mmol·L-1)(Taylor et al., 2006)比氨氧化古菌的Ks值(133 nmol·L-1)(Martens-Habbena et al., 2009)大,氨氧化细菌比古菌更适合在高氨氮浓度下生长,并且Hatzenpichler等(2008)也证明了高浓度氨氮(3.08 mmol·L-1)会抑制AOA氧化氨的能力.因此,氨氮含量被认为是影响AOA、AOB相对活性的主要影响因素.相关性分析结果表明,AR与NH4+呈显著正相关,以往的研究也证明向土壤中添加氨氮能够增加硝化速率(Lu et al., 2015),说明氨氮是影响氨氧化速率的限制性因子.
本研究中AR与古菌和细菌amoA基因丰度都没有显著的相关性,并且在沙漠土壤中虽然检测到了古菌和细菌amoA基因丰度,却没有检测到氨氧化活性,说明氨氧化微生物的丰度并不能较好代表其氧化氨的能力.本文发现AR与ARAOB有显著的正相关,这与Ouyang等(2016)对农田土壤4年的研究结果一致,AOB的氨氧化速率与总的氨氧化速率更相关,可以通过控制AOB的活性来提高氨氧化速率,进而提高对氨氮的去除率.
以往的研究中通常认为细菌amoA基因丰度在高氨氮环境下大于古菌amoA基因丰度,而在低氨氮环境中小于古菌amoA基因丰度(叶磊等, 2011),而本文中所研究的高氨氮湿地土壤和低氨氮沙漠土壤,AOA的丰度均高于AOB丰度,说明不同环境中AOA与AOB的竞争力不同,并且氨氮可能不是影响AOA、AOB相对丰度的唯一因素.本文中所研究的4类土壤中AOA的丰度与氨氮、含水率、有机质、TC、TN均呈现显著的正相关,因此,以后在研究氨氧化微生物在不同环境中的分布时可以考虑这些环境因子的综合影响.
5 结论(Conclusions)1) 在湿地、草原、农田、沙漠4类土壤中,虽然均检测到了氨氧化微生物amoA基因丰度,但在沙漠土壤中未检测到氨氧化微生物活性,说明不能仅用丰度推测其活性.
2) AOA、AOB分别的氨氧化速率可以更准确地衡量2类氨氧化微生物对氨氮去除的能力,在高氨氮的湿地中,AOB主导氨氧化过程,而在草原、农田土壤中则是AOA主导氨氧化过程,氨氮是影响AOA、AOB相对活性及氨氧化速率的限制性因子,AR与ARAOB呈显著的正相关.
3) 在湿地、草原、农田、沙漠4类土壤中得到了古菌amoA基因序列,证明了AOA的存在,Shannon指数表明其具有较高的生物多样性.
致谢: 中国科学院生态环境研究中心祝贵兵研究员对本文的修改提出宝贵建议,在此表示衷心感谢.在内蒙古自治区、黑龙江省野外采样过程中得到黄维硕士的鼎力相助,谨致谢忱.
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