王 鵬,陳 波,李傳瓊,李 燕

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贛江南昌段豐水期細菌群落特征

王 鵬1,2*,陳 波1,2,李傳瓊1,2,李 燕1,2

(1.江西師范大學(xué)鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室,江西 南昌 330022；2.江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院,江西 南昌 330022)

細菌群落是河流生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,本次研究基于高通量測序技術(shù)分析了贛江南昌段豐水期(4~8月)細菌群落特征.結(jié)果表明,贛江南昌段細菌優(yōu)勢類群為放線菌門(Actinobacteria,41.18%)和變形菌門(Proteobacteria,31.79%),其次為厚壁菌門(Firmicutes,10.04%),擬桿菌門(,7.26%),藍藻菌門(,4.01%).在屬分類水平上,相對豐度最高的是(16.39%).贛江南昌段細菌豐度和多樣性在城區(qū)上游、城區(qū)中心和城區(qū)下游采樣點間沒有顯著差別,在不同月份有顯著差別.除變形菌門(Proteobacteria)和疣微菌門(Verrucomicrobia)外,其它門水平分類細菌相對豐度在不同月份都有顯著差異;不同采樣點中,只有Proteobacteria差異顯著(主要是Betaproteobacteria差異顯著),其它門水平分類細菌相對豐度在不同采樣點的差異均不顯著.溫度和流量是影響河流細菌群落的主要因子,其中溫度與細菌可操作分類單元(OTU)相關(guān)性更高,流量則與門分類水平細菌相關(guān)性更高,暴雨徑流中Firmicutes取代Actinobacteria和Proteobacteria成為豐度最高的菌群.溫度、流量和電導(dǎo)率(EC)是影響OTU的最佳環(huán)境因子組合,流量和溫度是影響門水平細菌群落的最佳環(huán)境因子組合.河水化學(xué)指標對細菌群落的影響小于溫度、流量等水文氣象條件.

贛江南昌段；高通量測序；細菌群落結(jié)構(gòu)；環(huán)境影響因子

河流是人類工農(nóng)業(yè)用水和生活用水的主要來源,同時也是水循環(huán)和碳、氮、磷等元素循環(huán)的重要環(huán)節(jié)[1].細菌群落是河流生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在河流污染物降解和轉(zhuǎn)化中起著關(guān)鍵作用[2].掌握細菌群落結(jié)構(gòu)特征及其影響因素,有助于理解河流的生態(tài)功能及其與環(huán)境因子的關(guān)系.近年來分子生物學(xué)得到快速發(fā)展,尤其是低成本、自動化的高通量測序技術(shù)[3-4],能同時對樣品中的優(yōu)勢物種、稀有物種及一些未知的物種進行檢測,快速準確獲得樣品中的微生物群落組成,在河流[5-8]、湖泊水庫[9-11]和海洋[12]等水體細菌群落結(jié)構(gòu)研究中得到廣泛應(yīng)用.

贛江是鄱陽湖的第一大支流,長江的重要支流.目前針對贛江水環(huán)境的研究主要包括非點源污染負荷[13],重金屬分布[14],營養(yǎng)鹽濃度[15-16]、懸浮有機質(zhì)來源[17]和土地利用對水質(zhì)的影響[18],但未有微生物群落的相關(guān)研究,尚不清楚贛江水體的微生物群落特征及其與環(huán)境因子的關(guān)系.贛江南昌段位于贛江下游,是鄱陽湖水體的直接補給來源,也是南昌市的主要飲用水水源.本次研究基于高通量測序技術(shù),在豐水期對贛江南昌段進行連續(xù)采樣,分析細菌群落特征及其與環(huán)境因子的關(guān)系,以期為鄱陽湖和贛江流域的環(huán)境監(jiān)測和污染防治提供科學(xué)依據(jù).

1 材料與方法

1.1 樣品采集與水化學(xué)分析

贛江進入南昌城區(qū)后逐漸分為三支,分別為南支、中支和北支,然后注入鄱陽湖(圖 1).其中贛江南支環(huán)繞老城區(qū)及高新開發(fā)區(qū),北支流經(jīng)部分新城區(qū)和城郊農(nóng)業(yè)區(qū),中支主要流經(jīng)城郊農(nóng)業(yè)區(qū).本次采樣點分別位于贛江進入南昌城區(qū)前(G1),城區(qū)分支前(G2),流出城區(qū)后的贛江南支(G3),贛江中支(G4)和贛江北支(G5).

受東亞季風氣候影響,4月、5月和6月降水量占全年降水量的45%,7月和8月受臺風影響贛江流域降水也較多.選擇降水較多,溫度也較高的4~8月作為研究月份;良好的水熱條件有助于細菌的生長.分別在2015年4月、5月、6月、7月和8月中旬在河中心取50cm深度水樣,利用便攜式電導(dǎo)率儀(哈納HI98360)現(xiàn)場測量水體電導(dǎo)率(EC).用于水化學(xué)分析的水樣采集250ml,用于高通量測序的水樣采集3L.水樣采集后冷藏運回實驗室進一步分析.氨態(tài)氮(NH4+-N),硝態(tài)氮(NO3－-N)和總磷(TP)利用全自動間斷化學(xué)分析儀(SmartChem 200)測定,其中用于NH4+-N和NO3－-N測定的水樣通過0.45μm孔徑濾膜過濾.用于高通量測序的水樣先通過5μm孔徑濾膜過濾去除顆粒雜質(zhì),再通過0.22μm孔徑濾膜過濾.將過濾后的0.22μm孔徑濾膜放入-80℃冰箱保存,進行后續(xù)DNA提取.

1.2 DNA提取與高通量測序

采用E.Z.N.A.? Soil DNA Kit(Omega Bio-tek, Norcross, GA, U.S.)提取基因組DNA,采用1%瓊脂糖凝膠電泳檢測抽提的DNA.對16S rRNA基因的V3-V4高變區(qū)片段進行PCR擴增,引物序列[19]為338F(5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCA- 3')和806R(5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT- 3').擴增條件為:95℃預(yù)變性2min,接著進行25個循環(huán),包括95℃變性30s,55℃退火30s,72℃延伸30s;循環(huán)結(jié)束后72℃最終延伸5min.每個樣本3個重復(fù),將同一樣本的PCR產(chǎn)物混合后用2%瓊脂糖凝膠電泳檢測,使用AxyPrepDNA凝膠回收試劑盒(AXYGEN公司)切膠回收PCR產(chǎn)物, Tris_HCl洗脫;2%瓊脂糖電泳檢測.參照電泳初步定量結(jié)果,將PCR產(chǎn)物用QuantiFluorTM-ST藍色熒光定量系統(tǒng)(Promega公司)進行檢測定量,按照每個樣本的測序量要求,進行相應(yīng)比例的混合.測序在上海美吉生物醫(yī)藥科技有限公司的Illumina Miseq PE300平臺進行.

1.3 統(tǒng)計分析

利用Mothur(V.1.36.1)對原始DNA序列進行過濾處理,去除嵌合體,得到優(yōu)化序列;按照97%相似性將優(yōu)化序列劃分可操作分類單元(OTU, Operational Taxonomic Units);基于OTU進行稀釋性曲線分析,并計算覆蓋度(Coverage)、Chao1豐度指數(shù)和Simpson多樣性指數(shù),利用方差分析對比不同月份、不同采樣點的細菌群落豐度與多樣性.利用Mothur(V.1.36.1)計算采樣點細菌群落的Bray-Curtis距離矩陣,R語言vegan軟件包做非度量多維尺度(NMDS)分析和作圖.對比Silva (Release119, http://www.arb-silva.de)16S rRNA數(shù)據(jù)庫,采用RDP Classifier (http://rdp.cme.msu. edu/)貝葉斯算法對OTU代表序列進行分類學(xué)分析,并在各個分類水平上統(tǒng)計每個樣品的群落組成;利用方差分析對比不同月份、不同采樣點門分類和屬分類細菌豐度差異.基于R語言vegan軟件包BioEnv程序判斷不同環(huán)境因子組合對微生物群落(OTU組成和門分類群落)的影響,通過冗余分析(RDA)研究環(huán)境因子與細菌門分類群落的關(guān)系.

2 結(jié)果

2.1 細菌群落豐度與多樣性

25個水樣的高通量測序共得到618 245條高質(zhì)量基因序列,以97%相似度劃分,得到811條OTUs,單個水樣的OTU數(shù)量為343~562,平均值為472.表1為樣品中的OTU數(shù)量、多樣性指數(shù)以及相應(yīng)環(huán)境因子.各樣本文庫的覆蓋率(Coverage)范圍均在99.3%以上,能夠代表贛江水體細菌群落的真實情況.

表1 水樣細菌群落的豐度、多樣性以及環(huán)境因子 Table 1 Bacterial community abundance, diversity and environmental factors in the Ganjiang River

采樣編號aOTUChao1CoverageShannonEC(μS/cm)NH4+-N(mg/L)TP(mg/L)DOC(mg/L)流量b(m3/s)氣溫c(℃) G5_75536220.99614.6964.50.290.0123.42 G1_84705600.99604.3871.50.320.0451.65136028.5 G2_84655280.99714.3671.30.300.0292.22 G3_84715570.99644.5298.70.620.1193.51 G4_83434390.99633.4077.10.280.0373.22 G5_84335260.99484.0973.90.380.0452.87

注:a采樣點G_,G為采樣點位置(=1,2,3,4,5),為采樣月份(=4,5,6,7,8);b采樣當日贛江外洲站早8:00流量,數(shù)據(jù)來源:http://www.jxncsw.com/list.jsp?classid=19;c采樣當日的日平均氣溫.

Chao1指數(shù)的平均值為554,最大值出現(xiàn)在5月的G2采樣點(657),最小值出現(xiàn)在4月的G3采樣點(434);Shannon指數(shù)的平均值為4.23,最大值出現(xiàn)在6月的G3采樣點(4.70),最小值出現(xiàn)在5月的G1采樣點(3.01).單因素方差分析表明不同采樣點Chao1指數(shù)和Shannon指數(shù)不存在顯著差異(值分別為0.899和0.548);不同月份的Chao1指數(shù)和Shannon指數(shù)差異性顯著(值分別為0.001和0.006),Chao1指數(shù)的大小順序為:7月>5月>6月>8月>4月,Shannon指數(shù)的大小順序為7月>6月>4月>8月>5月.

NMDS分析(圖2)表明,相同月份的采樣點具有類似的細菌群落結(jié)構(gòu),不同采樣點細菌群落沒有明顯的差異;不同月份之間,6月和7月細菌種群結(jié)構(gòu)較為類似,而4月、5月和8月差異較大.

2.2 細菌群落結(jié)構(gòu)

25個贛江水樣高通量分析得到的811條OTUs中,在門、綱、目、科、屬和種分類水平上未能進行分類的OTU比例分別為0.74%,1.73%, 4.44%,8.26%,13.81%和44.88%,表明在種分類水平上贛江水體存在大量未知類型細菌.各分類水平上符合分類要求的OTU分屬于26個門,49個綱,75個目,123個科,166個屬,149個種.圖 3為門水平上的細菌分類.相對豐度最高的是放線菌門(Actinobacteria,41.18%),其次為變形菌門(Proteobacteria,31.79%),兩者占總基因序列的比例達到了72.97%.Actinobacteria中豐度最高的是放線菌綱(Actinobacteria,31.19%),其次為酸微菌綱(Acidimicrobiia,9.49%),另外還含有少量的嗜熱油菌綱(Thermoleophilia,0.50%).Proteobacteria中豐度最高的是β-變形菌綱(Betaproteobacteria,23.07%),其次為α-變形菌綱(Alphaproteobacteria,5.19%),γ-變形菌綱(Gammaproteobacteria,2.08%),δ-變形菌綱(Deltaproteobacteria,1.01%)和ε-變形菌綱(Epsilonproteobacteria,0.21%).厚壁菌門(Firmicutes,10.04%)是平均豐度第三高的類群,但只在5月份的相對豐度很高(18.26%~66.57%),其它月份的相對豐度都在5%以下.此外,相對豐度較高的依次為擬桿菌門(Bacteroidetes,7.26%),藍藻菌門(Cyanobacteria,4.01%),疣微菌門(Verrucomicrobia,1.01%),浮霉菌門(Planctomycetes,0.93%),綠彎菌門(Chloroflexi,0.88%),綠菌門(Chlorobi,0.84%),芽單胞菌門(Gemmatimonadetes,0.79%)和酸桿菌門(Acidobacteria,0.55%).其它門類別的平均相對豐度均小于0.5%.

圖 4為細菌群落的屬水平分類,將平均豐度低于1%的部分合并為others在圖中顯示,剩余17種屬水平分類中有2種屬于分類學(xué)數(shù)據(jù)庫分類學(xué)譜系的中間等級,沒有科學(xué)名稱,以作為標記;1種細菌屬于未培養(yǎng)細菌,以表示.根據(jù)置信度閾值的篩選,2種細菌在屬分類級別分值較低,在統(tǒng)計時以標記.相對豐度最高的是中的(16.39%),其次為中的CL500-29__(8.48%),中的乳球菌屬(,7.89%)排在第3位,但豐度只是在5月較高(14.90%~ 52.36%),其它月份的豐度均在4%以下.

表2為25個水樣中門水平分類細菌相對豐度統(tǒng)計量.根據(jù)變差系數(shù)判斷,Firmicutes, Chlorobi和Cyanobacteria的動態(tài)變化最大, Proteobacteria,Actinobacteria和Verrucomicrobia的動態(tài)變化最小.單因素方差分析表明,多數(shù)門水平分類細菌相對豐度在不同月份有顯著差異(<0.05),只有Proteobacteria(=0.337)和Verrucomicrobia(=0.795)差異不顯著; Proteobacteria中在不同月份差異不顯著的為Betaproteobacteria(=0.533)和Epsilonproteobacteria(=0.680).在G1-G5不同采樣點中,只有Proteobacteria(=0.037)差異顯著,其它門水平分類細菌相對豐度在不同采樣點的差異均不顯著(>0.05).Proteobacteria在5個采樣點的大小順序為:G3>G1>G2>G5>G4.在Proteobacteria中只有Betaproteobacteria(=0.024)在不同采樣點差異顯著,在5個采樣點的大小順序同樣為:G3> G1>G2>G5>G4.

在屬水平分類上,對平均豐度大于1%的屬分類細菌進行單因素方差分析(文中未給出數(shù)據(jù)列表),結(jié)果表明多數(shù)屬分類細菌相對豐度在不同月份有顯著差異(<0.05),只有(=0.083)、(= 0.199)、(=0.230)和(=0.217)差異不顯著;絕大多數(shù)細菌相對豐度在不同地點沒有顯著差異(>0.05),只有(=0.006)有顯著差異.

表2 贛江南昌段主要門水平分類細菌相對豐度統(tǒng)計量及月份、采樣點差異顯著性 Table 2 Statistics of Relative abundance of main bacterial phyla in Nanchang section of Ganjiang River and the significance of difference between months and sites

2.3 細菌群落結(jié)構(gòu)與環(huán)境因子關(guān)系

表3為不同環(huán)境因子組合對細菌群落結(jié)構(gòu)的影響.OTU是細菌分類的最小基本單元,門分類則是細菌分類中最大的分類單元.在不同分類尺度上環(huán)境因子對細菌群落結(jié)構(gòu)的影響不同,溫度是影響OTU的最主要環(huán)境因子,相關(guān)系數(shù)為0.6159;溫度、流量和EC是影響OTU的最佳環(huán)境因子組合,相關(guān)系數(shù)為0.7164.流量是影響門分類水平細菌的最主要環(huán)境因子,相關(guān)系數(shù)為0.6379;流量和溫度是影響門水平細菌群落的最佳環(huán)境因子組合,相關(guān)系數(shù)為0.6424.因此,溫度和流量是影響贛江細菌群落結(jié)構(gòu)的主要因素;在水化學(xué)因子中,體現(xiàn)水體可溶性化合物總量的EC和DOC對OTU的影響較大,而DOC和TP對門分類水平細菌影響較大.化學(xué)因子對細菌群落的影響小于溫度、流量等水文氣象條件.

表3 細菌群落與不同環(huán)境因子組合的相關(guān)關(guān)系 Table 3 Correlations between different environmental variables combination and bacterial community

圖5為環(huán)境因子對主要門分類種群(平均豐度大于0.5%)的冗余分析結(jié)果,第一主軸解釋了門分類群落63.35%的方差變化,第一主軸和第二主軸一共解釋了69.88%;其中流量對門分類種群變化的顯著性最高(=0.002),其次為溫度(= 0.004),TP(=0.012)和DOC(=0.05);EC和 NH4+-N的影響顯著性值大于0.05,所以流量、溫度、TP和DOC是影響主要門分類種群顯著環(huán)境因子.除Firmicutes和Bacteroidetes外,其它門分類細菌均與溫度呈正相關(guān)關(guān)系;與流量呈較強正相關(guān)性,在5月暴雨徑流中, Firmicutes取代Actinobacteria和Proteobacteria成為豐度最高的菌群;Bacteroidetes與NH4+-N、DOC和EC有較強正相關(guān)性.第一大門分類種群Actinobacteria受溫度影響較小,與流量呈較強負相關(guān)關(guān)系;第二大門分類種群Proteobacteria受各種環(huán)境因子的影響相對較小.

3 討論

3.1 細菌群落結(jié)構(gòu)

細菌群落在河流生態(tài)系統(tǒng)中起著重要作用,是營養(yǎng)物質(zhì)的轉(zhuǎn)化者和能量流動的承擔者[20].贛江南昌段相對豐度最高的是Actinobacteria(41.18%),其次為Proteobacteria(31.79%,其中Betaproteobacteria相對豐度為23.07%),(10.04%)和Bacteroidetes(7.26%).國內(nèi)外研究(表4)表明, Actinobacteria, Proteobacteria和Bacteroidetes是河水中的優(yōu)勢細菌門類;Read等[8]在英國泰晤士河的研究表明,河水細菌的最大門類群由上游的Bacteroidetes和Proteobacteria逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橄掠蔚腁ctinobacteria,并認為這種細菌群落結(jié)構(gòu)的變化是由河流水流特性引起的,即體型更小的Actinobacteria細菌不易被捕食,在水體滯留時間更長的河流下游逐漸成為優(yōu)勢類型;Savio等[21]在多瑙河和Kolmakova等[22]在葉尼塞河的研究也得到了類似結(jié)論.本次研究區(qū)位于贛江下游,Actinobacteria為相對豐度最高的門分類群落,與以上研究成果相符;但Bacteroidetes的豐度位于Firmicutes之后,這主要是由于5月Firmicutes的相對豐度較高;如果不考慮5月數(shù)據(jù),Bacteroidetes為位于Actinobacteria和Proteobacteria之后的第三大門分類細菌.Jeon等[23]研究發(fā)現(xiàn),沙塵細菌的優(yōu)勢群落為Firmicutes(53%)和Actinobacteria(18%);5月采樣時,受前期全流域暴雨影響,贛江流量明顯升高(表1),細菌群落與其它月份有顯著區(qū)別,優(yōu)勢群落為Firmicutes(43.38%)和Actinobacteria(21.42%),與Jeon等[23]研究中的沙塵細菌非常類似,可以推測暴雨將大量地表沙塵帶入河流,沙塵細菌的加入導(dǎo)致贛江5月Firmicutes的相對豐度明顯偏高.

表4 國內(nèi)外河流基于16S rRNA方法的細菌群落及影響因子研究結(jié)果 Table 4 Bacteria communities and the influencing factors in domestic and oversea rivers based on 16S rRNA

注:——表示文獻中未進行細菌群落影響因子的研究.

方差分析結(jié)果表明,分別位于城區(qū)上游,城區(qū)中心和城區(qū)下游的5個采樣點細菌群落豐度與多樣性不存在顯著差別,除Proteobacteria以外的其它門分類菌群也不存在顯著差別(表 2).這表明南昌城區(qū)污水排放沒有明顯影響贛江河水的細菌群落結(jié)構(gòu).Vannote等[30]提出了河流連續(xù)體概念,認為河流生態(tài)群落能夠改變自己的結(jié)構(gòu)和功能牲,使之適應(yīng)具有連續(xù)梯度的非生物環(huán)境.本次研究區(qū)上、下游河流長度約為80km,較短的距離使各采樣點間的生物多樣性及群落結(jié)構(gòu)差異不顯著. 5個采樣點中具有顯著差別的是Betaproteobacteria,流經(jīng)更多城區(qū)的G3采樣點具有最高豐度的Betaproteobacteria.人類排泄物中Bacteroidetes和Firmicutes是主要的細菌類型[31-32],但Shanks等[33]對13個城市未處理污水的研究發(fā)現(xiàn)污水中的主要細菌類型為Gammaproteobacteria和Betaproteobacteria,并認為城市排水管道不利于Bacteroidetes等排泄物細菌的生存,導(dǎo)致城市污水中排泄物細菌豐度并不高.本次對贛江南昌段的研究中,只有Betaproteobacteria在不同采樣點有顯著區(qū)別,且在不同月份沒有顯著區(qū)別,說明Betaproteobacteria受上游來水的影響較小,主要受城區(qū)污水排放的影響.Betaproteobacteria是淡水細菌群落的主要菌群,與營養(yǎng)物質(zhì)關(guān)系密切[34],經(jīng)常利用有機物分解產(chǎn)生的氨氣、甲烷等物質(zhì)[35],富含有機物的城區(qū)排水系統(tǒng)可能為Betaproteobacteria提供了有利的生存條件.

3.2 環(huán)境影響因子

河流細菌群落受到氣候、水文、營養(yǎng)物質(zhì)、重金屬污染等眾多環(huán)境因子的影響[36],不同河流自然地理條件的差異,以及采樣方案與測試指標的差異使不同研究得到不同的環(huán)境影響因子(表 4).局部河段的單次采樣不能反映水文氣象條件變化,只能分析C N P濃度以及pH值等水化學(xué)指標對河流細菌群落的影響[6,24,26];Savio等[21]和Kolmakova等[22]對全河段的研究表明,沿河流上游至下游細菌群落結(jié)構(gòu)經(jīng)常發(fā)生規(guī)律性的變化,如多樣性降低,優(yōu)勢菌群豐度變化等,與河水化學(xué)指標并沒有顯著關(guān)系,而是與河流本身的特性,如河水滯留時間、濕周等因素有關(guān);按不同季節(jié)進行多次采樣的研究[7,29]則發(fā)現(xiàn)溫度、降水量、河流補給來源等水文氣象因素是河流細菌群落的主要影響因子.本次研究通過贛江南昌段豐水期4月-8月的5次采樣,發(fā)現(xiàn)溫度和流量是影響河流細菌群落的主要因子,其中溫度與最小的細菌分類單元OTU相關(guān)性更高,流量則與門分類水平細菌相關(guān)性更高.溫度影響河流細菌的生長速度[37]和運動能力[38],影響河水中各種細菌的豐度;徑流量的大小體現(xiàn)了河水補給來源和水文特性的改變,引起河水中優(yōu)勢細菌群落的變化[7-8,21],如5月暴雨徑流水樣中Firmicutes取代Actinobacteria和Proteobacteria成為豐度最高的菌群.化學(xué)污染物一般會減小河流細菌群落多樣性,或者導(dǎo)致可利用污染物的某些細菌群落豐度增加[36],目前贛江水質(zhì)相對較好,化學(xué)污染物不是影響細菌群落的主要影響因素.河水的化學(xué)指標,包括EC, DOC, TP和NH4+-N對細菌群落的影響小于溫度、流量等水文氣象條件(表3和圖5).

4 結(jié)論

4.1 贛江南昌段細菌優(yōu)勢類群為放線菌門(Actinobacteria,41.18%)和變形菌門(Proteobacteria, 31.79%),其次為厚壁菌門(Firmicutes, 10.04%),擬桿菌門(Bacteroidetes, 7.26%),藍藻菌門(Cyanobacteria,4.01%).在屬分類水平上,相對豐度最高的是(16.39%),其次為CL500-29__(8.48%)和(7.89%).在種分類水平上,贛江水體存在大量未知類型細菌.

4.2 贛江南昌段細菌豐度和多樣性在城區(qū)上游、城區(qū)中心和城區(qū)下游采樣點間沒有顯著差別,在不同月份有顯著差別.絕多數(shù)門水平分類細菌相對豐度在不同月份有顯著差異,只有Proteobacteria和Verrucomicrobia差異不顯著;不同采樣點中,只有Proteobacteria差異顯著(主要是Betaproteobacteria差異顯著),其它門水平分類細菌相對豐度在不同采樣點的差異均不顯著.

4.3 溫度和流量是河流細菌群落的主要影響因子,其中溫度與OTU相關(guān)性更高,流量則與門分類水平細菌群落相關(guān)性更高,暴雨徑流中Firmicutes取代Actinobacteria和Proteobacteria成為豐度最高的菌群.溫度、流量和EC是影響OTU的最佳環(huán)境因子組合;流量和溫度是影響門水平細菌群落的最佳環(huán)境因子組合.河水的化學(xué)指標對細菌群落的影響小于水文氣象條件.

[1] Cole J J, Prairie Y T, Caraco N F, et al. Plumbing the global carbon cycle: Integrating inland waters into the terrestrial carbon budget [J]. Ecosystems, 2007,10(1):172-185.

[2] Findlay S. Stream microbial ecology [J]. Journal of the North American Benthological Society, 2010,29(1):170-181.

[3] 劉 馳,李家寶,芮俊鵬,等.16S rRNA基因在微生物生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用 [J]. 生態(tài)學(xué)報, 2015,35(9):2769-2788.

[4] Caporaso J G, Lauber C L, Walters W A, et al. Global patterns of 16S rRNA diversity at a depth of millions of sequences per sample [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2011,108(Supplement 1):4516- 4522.

[5] Staley C, Johnson D, Gould T J, et al. Frequencies of heavy metal resistance are associated with land cover type in the Upper Mississippi River [J]. Science of The Total Environment, 2015, 511:461-468.

[6] 唐 婧,徐小蓉,商傳禹,等.南明河城區(qū)河段細菌多樣性與環(huán)境因子的關(guān)系 [J]. 微生物學(xué)報, 2015,55(8):1050-1059.

[7] de Oliveira L F V, Margis R. The Source of the River as a Nursery for Microbial Diversity [J]. PLoS ONE, 2015,10(3): e120608.

[8] Read D S, Gweon H S, Bowes M J, et al. Catchment-scale biogeography of riverine bacterioplankton [J]. The ISME Journal, 2015,9(2):516-526.

[9] Sun Z, Li G, Wang C, et al. Community dynamics of prokaryotic and eukaryotic microbes in an estuary reservoir [J]. Scientific Reports, 2014,4:6966.

[10] 徐 超,張軍毅,朱冰川,等.夏季太湖梅梁灣水體中細菌的群落結(jié)構(gòu) [J]. 環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警, 2015,7(1):37-40.

[11] 孫寓姣,陳 程,丁愛中,等.官廳水庫水質(zhì)特征及水體微生物多樣性的響應(yīng) [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2015,35(5):1547-1553.

[12] 白 潔,劉小沙,侯 瑞,等.南海南部海域浮游細菌群落特征及影響因素研究 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2014,34(11):2950-2957.

[13] 徐劉凱,王全金,向速林,等.贛江下游地區(qū)各類非點源污染源的影響研究 [J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報, 2012,29(1):48-53.

[14] 張寶軍,朱蒙曼,王 鵬,等.贛江流域水體中可溶態(tài)鎘的時空分布特征及水質(zhì)評價 [J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報, 2014,30(4): 495-499.

[15] 王毛蘭,周文斌,胡春華.贛江流域水體無機氮分布特征 [J]. 南昌大學(xué)學(xué)報(理科版), 2007,31(3):271-275.

[16] 王 鵬,陳多多,陳 波.贛江水體氮磷營養(yǎng)鹽分布特征與污染來源 [J]. 江西師范大學(xué)學(xué)報 (自然科學(xué)版), 2015,39(4):435- 440.

[17] 王毛蘭,張丁苓,賴建平,等.鄱陽湖水體懸浮有機質(zhì)碳氮同位素分布特征及來源探討 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2014,34(9):2342- 2350.

[18] 王 鵬,齊述華,袁瑞強.贛江流域土地利用方式對無機氮的影響 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2015,35(3):826-835.

[19] Dennis K L, Wang Y, Blatner N R, et al. Adenomatous polyps are driven by microbe-instigated focal inflammation and are controlled by IL-10–producing T cells [J]. Cancer Research, 2013,73(19):5905-5913.

[20] Madsen E L. Microorganisms and their roles in fundamental biogeochemical cycles [J]. Current Opinion in Biotechnology, 2011,22(3):456-464.

[21] Savio D, Sinclair L, Ijaz U Z, et al. Bacterial diversity along a 2600km river continuum [J]. Environmental Microbiology, 2015, 17(12):4994-5007.

[22] Kolmakova O V, Gladyshev M I, Rozanov A S, et al. Spatial biodiversity of bacteria along the largest Arctic river determined by next-generation sequencing [J]. FEMS Microbiology Ecology, 2014,89(2):442-450.

[23] Jeon E M, Kim H J, Jung K, et al. Impact of Asian dust events on airborne bacterial community assessed by molecular analyses [J]. Atmospheric Environment, 2011,45(25):4313-4321.

[24] Xia N, Xia X, Liu T, et al. Characteristics of bacterial community in the water and surface sediment of the Yellow River, China, the largest turbid river in the world [J]. Journal of Soils and Sediments, 2014,14(11):1894-1904.

[25] 丁 珵,常玉梅,楊 琦,等.我國東北典型河流冰封期細菌多樣性的研究——以松花江為例 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2012,32(6): 1415-1423.

[26] Liu Z, Huang S, Sun G, et al. Phylogenetic diversity, composition and distribution of bacterioplankton community in the Dongjiang River, China [J]. FEMS Microbiology Ecology, 2012,80(1):30- 44.

[27] Bai Y, Qi W, Liang J, et al. Using high-throughput sequencing to assess the impacts of treated and untreated wastewater discharge on prokaryotic communities in an urban river [J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2014,98(4):1841-1851.

[28] 胡安誼,李姜維,楊曉永,等.寧波三江口水域原核生物群落結(jié)構(gòu)分析 [J]. 環(huán)境科學(xué), 2015,36(7):2487-2495.

[29] Staley C, Gould T J, Wang P, et al. Species sorting and seasonal dynamics primarily shape bacterial communities in the Upper Mississippi River [J]. Science of the Total Environment, 2015, 505:435-445.

[30] Vannote R L, Minshall G W, Cummins K W, et al. The river continuum concept [J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 1980,37(1):130-137.

[31] Jeong J, Park H, Lee K, et al. Microbial community analysis and identification of alternative host-specific fecal indicators in fecal and river water samples using pyrosequencing [J]. The Journal of Microbiology, 2011,49(4):585-594.

[32] B?ckhed F, Ley R E, Sonnenburg J L, et al. Host-bacterial mutualism in the human intestine [J]. Science, 2005,307(5717): 1915-1920.

[33] Shanks O C, Newton R J, Kelty C A, et al. Comparison of the Microbial Community Structures of Untreated Wastewaters from Different Geographic Locales [J]. Applied and Environmental Microbiology, 2013,79(9):2906-2913.

[34] Newton R J, Bootsma M J, Morrison H G, et al. A microbial signature approach to identify fecal pollution in the waters off an urbanized coast of lake Michigan [J]. Microbial Ecology, 2013, 65(4):1011-1023.

[35] Madigan M T, Martinko J M, Parker J, et al. Biology of microorganisms [M]. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1997.

[36] Ricciardi F, Bonnineau C, Faggiano L, et al. Is chemical contamination linked to the diversity of biological communities in rivers? [J]. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 2009,28(5): 592-602.

[37] Sieburth J M. Seasonal selection of estuarine bacteria by water temperature [J]. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 1967,1(1):98-121.

[38] Mccaulou D R, Bales R C, Arnold R G. Effect of temperature- controlled motility on transport of bacteria and microspheres through saturated sediment [J]. Water Resources Research, 1995, 31(2):271-280.

* 責任作者, 副教授, wangpengjlu@outlook.com

Bacterial communities in Nanchang section of the Ganjiang River in wet seaon

WANG Peng1,2*, CHEN bo1,2, LI Chuang-qiong1,2, LI Yan1,2

(1.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research, Ministry of Education, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China；2.School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)., 2016,36(8)：2453~2462

Bacteria are key players in the ecosystem of rivers. In this study, bacterial communities in Nanchang section of the Ganjiang River in wet season (April to Auguest) were analyzed. The results showed that the dominant phyla were Actinobacteria (41.18%) andProteobacteria (31.79%), followed by Firmicutes (10.04%), Bacteroidetes (7.26%) and Cyanobacteria(4.01%). The dominant genus was(16.39%). There were no significant differences of the bacterial community abundance and diversity in river water between the upstream, the downtown and the downstream of urban area, while there were significant differences between months. Except for Proteobacteria and Verrucomicrobia, there was significant difference of the bacterial phyla abundance between months. Proteobacteria (mainly Betaproteobacteria) was the only phylum whose abundance showed significant difference between sampling sites. Temperature and streamflow were the main environmental factors influencing bacterial communities in river water, while temperature was more correlated with the bacterial Operational Taxonomic Unit (OTU), and streamflow was more correlated with bacterial phyla communities. Firmicutesbecame the dominant phylum instead of Actinobacteria and Proteobacteria in a stormflow. The optimal subset of environmental variables with the best correlation to OTU abundance included temperature, flow rate and EC, and with the best correlation to phylum abundance included temperature and flow rate. The influence of water chemical parameters on bacterial communities was less than that of hydrometeorological factors including temperature and streamflow.

Nanchang section of the Ganjiang River；high throughput sequencing；bacterial community structure；environmental factors

X172

A

1000-6923(2016)08-2453-10

王 鵬(1982-),男,山東濟寧人,副教授,博士,主要從事鄱陽湖流域水環(huán)境研究.發(fā)表論文10余篇.

2015-12-11

國家自然科學(xué)基金項目(41201033);鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室(江西師范大學(xué))主任開放基金(ZK2013009);江西省自然科學(xué)基金(20151BAB213035);江西省重大生態(tài)安全問題監(jiān)控協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目(JXS-EW-00)