雾霾颗粒物携带了什么，从何而来？微生物组测序告诉您！

期刊：《Science of the Total Environment》

影响因子：7.963

最近，派森诺生物与长安大学合作，在《Science of the Total Environment》上发表文章，揭示雾霾气候条件下，不同颗粒物中细菌菌群的组成特征。

研究背景

生物气溶胶，包含有细菌、真菌、病毒、花粉、孢子、动物和植物残体等，约占大气气溶胶的25%。这些生物气溶胶在地球生化循环体系中起着关键作用，通过与大气的相互作用影响大气环境质量和人体健康。特别是，大气中的微生物通过受伤的皮肤、粘膜、消化道和呼吸道引起各种疾病，比如感染、中毒、过敏、甚至癌症。近些年，随着城市化和工业化的加速发展，在我国频繁发生严重的空气污染事件。

为了加深对严重雾霾气候条件下，不同大小颗粒物中细菌多样性和菌群结构的理解，本文研究不同大小的大气颗粒物（PM2.5，PM10和TSP）中细菌菌群的组成。使用荧光显微镜收集西安市自2016年7月至2017年4月雾霾天中不同大小的PM样本，来检测细菌多样性和菌群结构。同时收集土壤和叶片样本，用以分析气溶胶微粒中微生物的潜在来源。

先了解一下样本概念：TSP（又称PM100），也称总悬浮颗粒物，其空气动力学直径小于或等于100μm。PM10，也称可吸入颗粒物，空气动力学直径小于或等于10μm。PM2.5，也称细颗粒物或可入肺颗粒物，空气动力学直径小于或等于2.5μm。TSP和PM10、PM2.5存在着层层包含的关系，即PM10为TSP的一部分，PM2.5是PM10的一部分。研究结果表明，PM10/TSP的重量比为60%-80%，而PM2.5/PM10的重量比为50%-70%。

研究方法

测序技术：Illumina MiSeq平台

测序模式：16S rRNA基因V3-V4区

研究结果

3.1 空气颗粒物PM2.5、PM10和TSP中微生物的浓度

PM2.5（BioPM2.5）、PM10（BioPM10）和TSP（BioTSP）各组中空气微生物的含量差异结果表明，在雾霾天和非雾霾天中，BioPM2.5组中空气微生物的平均含量是最低的，其次是BioPM10组，最高的是BioTSP组。雾霾天条件下，各类颗粒物中微生物的含量都显著增加。同时，空气微生物和AQI（空气质量指数）、SO2、CO和NO2是呈显著正相关的。

图1雾霾天和非雾霾天各组样本中空气微生物的含量差异

3.2 PM2.5、PM10和TSP中的细菌群落多样性

PM2.5、PM10和TSP各组样本中测到的OTUs数和空气细菌菌群多样性指数结果表明，TSP组的菌群丰富度指数（Chao1和ACE）比PM10组和PM2.5组更高。菌群多样性指数（Shannon和Simpson）在TSP组中是最高，随后是PM10组和PM2.5组。序列聚类结果表明，TSP组中门和属水平上的OTUs数量显著高于PM10组和PM2.5组。这些结果显示，不同大小的颗粒物中的细菌菌群的丰度和多样性是不同的。

表1 各组样本中空气细菌菌体的OTU数和多样性

3.3 PM2.5、PM10和TSP中细菌菌群结构

图2表明了PM2.5、PM10和TSP各组中在门和属水平上的细菌菌群结构组成。在门水平上，PM2.5、PM10和TSP各组中主要的细菌菌群是Firmicutes和Proteobacteria，Firmicutes在TSP组中是最高的。在属水平，Pseudomonas、Bacillus 和Lactococcus是各组样本中排名前三的菌属。

图2 各组样本在门和属水平上的细菌菌群分布

3.4雾霾天不同样本中的病原微生物

图3中显示了雾霾天和非雾霾天中不同大小的PM颗粒物中，按丰度高低排名前15的菌属。雾霾天和非雾霾天的样本中主要菌属是相似的，各组中主要菌属的相对丰度也没有显著差异。在属水平发现了一些潜在的病原体，例如Pseudomonas、Acinetobacter、Serratia、Streptococcus、Neisseria、Clostridium、Staphylococcus、Mycobacterium、Corynebacterium和Micrococcus。这些是已知的有害菌属，可以导致人类疾病，尽管他们的相对丰度并不是很高。雾霾天和非雾霾天中潜在病原体的相对丰度比较显示，Proteobacteria和Neisseria在雾霾天样本中是显著增加的，同时其他都是减少的。但是，目前还没有证据能证明雾霾污染和细菌病原体丰度的增加有直接联系。

图3 雾霾天和非雾霾天条件下，不同大小的PM颗粒中丰度排名前15的菌属

3.5 空气细菌菌群和环境因子之间的关联性分析

RDA分析结果表明，某些环境因子和不同样本有明显的相关性，所有环境变量的总和能解释菌群数据56.37%的差异。第一轴解释了菌属-环境关系之间39.5%的关联，并且温度（TEM），风速（WS）和SO2是相关性最高的。第二个轴占到了6.5%，湿度（RH）与其最相关。按照这些环境因子的影响程度进行排序：TEM >O3 > NO2 > SO2 > WS > CO > PM10 > VIS (visibility) > PM2.5 > RH，表明PM和其他环境因子相比，对空气细菌菌群的影响较小，一些细菌病原体的存在和生长受到气象因素的强烈影响。

图4 各组样本中细菌菌群和气象因素之间的冗余分析

3.6 空气细菌的潜在来源

来自采样点附近不同媒介的细菌样本，包括空气、土壤和叶片表面，进行比较以确认空气细菌的潜在来源（图4）。结果表明，PM10组和PM2.5组之间的细菌菌群差异比较小，但是在TSP组和PM2.5组之间和TSP组和PM10组之间都有显著差异。聚类分析结果表明，土壤及叶片表面的细菌菌群和空气细菌菌群之间没有明显的相似性，因此推测本地环境并不是空气细菌的主要来源，可能是通过大气作用远距离传播的。西安雾霾天的气团来源有两个主要途径，西南方和东南方，而不是关中平原。图5显示了11月5号（雾霾天）和10月28号（非雾霾天）的72小时的反轨迹。非雾霾天采样期间的反轨迹说明气团来自西北方，而在雾霾天气团主要来自西南方。说明西安大部分的空气细菌来自城市的其他地方或者其他城市。

图5 西安雾霾天和非雾霾天气团72h反轨迹聚类分析

总结

研究结果表明，PM2.5，PM10和TSP各组中的空气细菌菌群是很相似的。雾霾污染对细菌菌群没有显著影响，并不是所有的潜在病原菌随着雾霾污染的加重而增加的。另一个重要发现是，温度，O3和NO2对细菌菌群有着主要影响，同时其他环境因子，例如PM对细菌菌群几乎没有影响。西安细菌的潜在来源并不是本地的环境，而是通过长距离的空气运输来自城市的不同地方或者其他城市。

本研究亮点：

1、检测雾霾天中PM2.5，PM10和TSP各组样本中的细菌菌群结构；

2、通过高通量测序方法研究细菌菌群；

3、通过来源分析确认空气传播微生物的来源；

4、不同颗粒中的细菌丰度和多样性是不同的；

5、雾霾污染对细菌菌群结构没有显著性影响。

本研究为生物气溶胶在雾霾天中对人体健康的危险性评估提供了有价值的数据，也加深了我们对空气传播细菌的潜在来源的理解和认识。

参考文献：

Lu R, Li Y, Li W, et al. Bacterial community structure in atmospheric particulate matters of different sizes during the haze days in Xi’an, China[J]. Science of the Total Environment, 2018, s 637–638:244–252.

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