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题目：Coexistence patterns of soil methanogens are closely tied to methane generation and community assembly in rice paddies

稻田土壤产甲烷菌的共存模式与（甲烷的产生和群落构建）密切相关

期刊：Microbiome

上线时间：2021.1

三年均IF：10.402

通讯作者：梁玉婷

摘要

背景：土壤产甲烷菌参与复杂的互作，决定了群落的结构和功能。研究继续探寻土壤产甲烷菌的共存模式、影响因素和对甲烷(CH4)产生的贡献(主要受物种相互作用的调节)以及这些相互作用的功能意义。对整个亚洲大陆的稻田甲烷排放进行了测量，共生网络中的成对连接表示产甲烷古菌群落共存模式中涉及的复杂相互作用。

结果:在所有生物和非生物因素中，与年均温正相关的网络拓扑性质是CH4排放的最重要预测因子。在39个局域网络中，参与共存连接的产甲烷菌群对CH4排放的贡献最大(53.3%)，远高于特定地连接的产甲烷菌群的贡献(36.8%)。Methanobacterium, Methanocella, Methanothrix与 Methanosarcin关键类群与甲烷生成功能基因mcrA、fwdB、mtbA和mtbC具有高度关联。此外，共存的分类群表现出非常不同的构建模式，约30%的确定性和约70%的随机性。相反，更高比例的随机性(93~99%)表征了特定地共存分类群的构建模式。

结论：这些结果表明，微生物的共存模式与其功能意义密切相关，普遍共存的潜在重要性进一步表明，复杂的相互作用网络可能比物种多样性对土壤功能的贡献更大。

背景

现阶段产甲烷菌的组成、结构、功能与生物地理分布被广泛研究，产甲烷菌的共存模式受非生物环境（温度、PH）过滤与生物共生与竞争的互作影响。在稻田中，频繁的水分管理可能会增强生态漂变和扩散限制等随机性过程。由于认识到微生物共存的至关重要性，破译土壤产甲烷菌的共存模式和潜在的群落构建机制可能有助于确定在大的空间尺度上产生CH4的潜在重点(微生物群落)。

本文三个假设：

(1) 产甲烷菌的复杂共生关系由大陆稻田的年平均温度介导，这种共存模式可以部分预测甲烷排放的变化。

(2) 在不同位置共存广泛分布的微生物群落可能在维持群落和土壤生态系统功能方面发挥重要作用。

(3) 随机性主导产甲烷群落的构建，但随机性和确定性的重要性在普遍和特定地共存的类群之间有所不同。

实验设计

中国北方至南方13个地区的39个稻田中采集了429个土壤样品。四种水稻种植管理模式(单季稻、稻麦轮作、双季稻、三季稻)、五种土壤类型(源于壤土黄土的中性黑土、源于黄河冲积沉积物的碱性潮土、源于湖泊沉积物的水文地貌水稻土、源于第四纪红粘土的酸性红壤、源于浅海沉积物的水稻土)、13个采样区的地理信息（包括经度、纬度、最大降雨量和平均年降雨量)。

图1a：中国南北39个典型稻田(绿色)产甲烷古菌群落的丰富度(橙色)和CH4排放潜力(紫色)。

以上土壤样品16S rRNA基因测定产甲烷菌群落，土壤理化（SOC、DOC、TN、NO3−-N、NH4+-N、TP、AP、TK、AK），收集MAT、MAP。GeoChip 测定相关功能基因 。

分析方法：richness与香农指数计算α多样性，BC计算β多样性，CCA衡量微生物群落与土壤、气候间的关系，DDR计算β多样性随距离变化，这里分了三个尺度：local（1-100m）、meso（0.1-50km）、regional（100-3500km）。CoNet形成共发生网络，这里用了四种成对相关方法：Pearson, Spearman, Bray-Curtis, Kullback-Leibler correlation。满足四种方法条件下进行整合，最后用 Cytoscape 3.7.1可视化。非线性关系和多元相互作用，进行了随机森林分析，以确定多个变量之间CH4排放的重要预测因子，包括气候和土壤因子、微生物共现网络和多样性。

根据39个网络中成对的otu之间的连接频率，将这些成对的otu分成5组:总是特有链接、条件特有链接、中度链接、条件共有链接和总是共有链接。

MNTD用于测试这些过程是生态位过程还是扩散限制。βNTI 衡量群落构建过程的确定性/随机性。

主要结果

1.水稻土产甲烷群落的多样性

图1：b产甲烷菌的α多样性。c产甲烷古菌群落结构的典范对应分析(CCA)。产甲烷群落在三个尺度上的距离衰减关系。

2.产甲烷菌群落的共发生网络

图2：共发生网络和与CH4排放的联系。a产甲烷菌群落在所有39个稻田中的共发生网络结构。b基于随机森林回归分析的气候变量(MAT、MAP)、主要土壤理化变量(TOC、TN、TP和pH)、产甲烷古菌群落网络（网络指标是共现网络8个主要拓扑属性(节点数、边数、模块化、正相关、负相关、平均聚类系数、network直径、特征路径长度)主成分分析的第一个成分(56.9%)）和多样性（香农）对CH4排放的预测。c网络拓扑属性与MAT的Spearman相关分析。下图表示MAT与八个网络属性的相关性最高。说明温度对产甲烷菌的网络共存影响更大。

3.土壤产甲烷菌中普遍和特有的共存类群

图3：CH4排放的潜在关键分类群。a图基于随机森林回归模型的5组产甲烷群落对CH4排放的贡献。根据两两共现关系的出现频率，将五个群进行了分类。A.endemic, 永久特有组; C.endemic, 条件特有组; Moderate, 中度组; C.common, 条件普遍组; A.common, 永久普遍组)。b图CH4排放的生物标志分类群。应用相对丰度的随机森林分类方法，确定了前19个属。生物标志分类群按照对模型准确性的重要性降序排列。c图33个关键类群和参与CH4生成的功能基因的功能共发生网络。D：基因和物种与CH4排放关系的线性回归分析。

构建了一个随机森林模型来预测五组共发生关系对CH4排放的影响(图3a)。普遍(有条件和总是共有)共发生关系的贡献率最高(53.3%)，而特有(有条件和总是共有)共发生关系的贡献率为36.8%。因此，通常共存的33个OTU可能被认为是CH4排放的潜在重点。在33个关键类群和功能基因之间观察到紧密的关系（图3c）。基因与基因、物种与基因、物种与物种的边缘权重之和分别为1.26、1.01和0.40，表明关键类群与功能基因之间存在较强的联系。线性回归分析表明物种和基因相关权重与CH4排放量呈正相关。

4.普遍和特有性共存分类群的不同群落构建

图4：图aβNTI的分布。每个观察值都是零模型标准偏差的数量。观测值来自其相关零分布的平均值，b五组总βNTI的值。

群落构建由随机过程主导，而永久普遍分类群的确定性过程的比例增加。永久普遍类群的βNTI值分布范围更广，频率相对较低(图4）。

结论

在大陆范围内对稻田中甲烷生成的共存模式进行了研究，发现紧密的网络结构是由MAT高度介导的。在产甲烷的微生物功能中普遍共存关系可能比特定共存更重要。随机过程和确定性过程的相对重要性在普遍共存的群落和特定性共存的群落之间是不同的。这些结果表明，微生物共存模式与群落的功能意义密切相关，特别是普遍共存的分类群的重要性，进一步表明复杂的相互作用网络可能比物种多样性对土壤功能的贡献更大。需要进行野外和实验室实验来进一步研究产甲烷菌共存模式，该模式在生态时间尺度上驱动群落组成和功能以及物种相互作用的进化。

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