1. 程式人生 > >Nature Reviews:擁抱未知:解析土壤微生物組的複雜性

Nature Reviews:擁抱未知:解析土壤微生物組的複雜性

Fierer N. Embracing the unknown: disentangling the complexities of the soil microbiome. Nature Reviews Microbiology, 15:579-590 (2017)

摘要

土壤微生物組無疑是自然和管理生態系統中一個關鍵組成部分。儘管土壤中尚存挑戰,一克土可以包含上千個微生物類群,包括病毒和所有三域生命體中的成員。近幾年標記基因、基因組以及巨集基因組分析的迅速發展,極大地拓展了我們解析土壤微生物組特徵的能力、明確不同時空尺度驅動土壤微生物組群落的主要因素。儘管大多數土壤微生物組仍是未知的,但我們可以基於它們的生態策略對土壤微生物組進行歸類。這應是一個可證實的並且是行之有效的方法,我們可以利用基因組資訊來預測單個微生物組類群功能屬性。這個領域的發展將有助於明確我們如何通過操作和管理土壤微生物組來提高土壤肥力、增加農作物產量以及提高對陸地生態系統如何響應環境改變的認識。

我怎麼能每天站在這大地上卻感受不到它的力量?我怎麼能站在這上面度過我的人生卻不想知道它?— W. B. Logan1

土壤微生物生物量與地上植物或動物生物量相匹敵,每公頃土壤通常包含>1,000 kg微生物生物量碳2,3。這些土壤微生物組對養分迴圈、土壤肥力和土壤碳固定的維持具有重要的作用,並且土壤微生物組對陸地生態系統中植物和動物的健康有著直接和間接的作用。土壤微生物組的重要性已被認可了一個多世紀4,描述棲息在土壤中的微生物組、它們新陳代謝能力以及它們對土壤肥力影響的研究已有一段很長的歷史。事實上,很多微生物學家的重要發現——包括抗生學和獨特微生物代謝途徑(例如氮氣固定和氨氧化)的發現——大部分都來源於對土壤微生物組的研究。

近幾年方法學的發展使得研究者能夠全面記錄土壤微生物多樣性,並對特定微生物在土壤過程中的控制作用有更全面的認識。特別的,基於土壤基因組DNA和RNA來分析微生物組現在已很普遍,極大地拓展了我們對土壤微生物群落系統進化關係和分類結構的認識。目前大家已普遍認識到傳統的基於培養的方法實際上低估了土壤微生物多樣性,實際上土壤包含廣泛的三域生命體微生物類群多樣性,其中大多數仍是未知的5-8。

在這篇綜述中,我總結了近幾年土壤微生物組的進展,討論了在土壤中存在哪些微生物組,什麼因素影響不同時空尺度上土壤微生物組結構,以及為什麼將特定土壤微生物類群和許多土壤過程結合起來仍很困難。隨後我將闡述近幾年我們對土壤微生物群落以及它們新陳代謝能力提出的概念性框架,並且強調我們如何繼續利用基因組、巨集基因組以及標記基因資料來推斷未知的土壤微生物類群的生態特性。其次,我討論瞭如何管理土壤微生物群落以最大化農業產量和持續性所面臨的挑戰和機遇。最後,這篇綜述提出了未來土壤微生物組在基礎和應用研究方面關鍵研究方向。

土壤微生物組結構

土壤不是一個單一均勻的生境,而是包含了廣泛範圍的生境,可以包含不同微生物組(圖1)。不同土壤生境僅相距微米至毫米距離,但它們在非生物特性、微生物丰度、微生物活性速率以及微生物群落組成上有巨大差異。

image

圖1 土壤的大環境和微環境。土壤不是單一均勻的生境;相反,土壤包含了廣泛的不同微生物生境。其中包括根際(接近植物根部的土壤;a部分),暴露於光照下的表層土(b部分;透光區),與蚯蚓洞穴相關的土壤(蚯蚓圈;c部分),以及水流優先經過的土壤,包括土壤中的裂縫(d部分)。此外,還有與土壤團聚體相關的微環境;在團聚體表面的環境、團聚體內部的生境(f部分),這些是有別於團聚體間的水膜環境 (e部分)。最後,微生物群落和非生物環境隨土壤深度增加有顯著變化。儘管大多數研究只關注表層土中的微生物,但凋落物層(或者O層)的微生物群落通常區別於底層礦物土層(A層和B層)和更深的母質層(C層)的微生物群落123。關鍵的土壤特性——如pH、有機碳濃度、鹽度、質地和可利用的氮濃度——在這些不同的土壤生境中會有很大不同。

土壤環境特性

在全球尺度,土壤環境條件是高度可變的。數十年的研究表明表層土壤的特性——包括pH、有機碳濃度、鹽度、質地和可利用的氮濃度——表現出極大的範圍。這種變化是影響土壤形成的主要因素,即氣候,生物體(包括大型生物和微生物)、緩解(relief)、母質和時間(如參考文獻9所述)的產物。即使在給定的土壤剖面中,環境條件也可以在土壤中的不同微生物生境之間變化很大,微生物生境包括根際土壤、水流的優先路徑(包括土壤中的裂縫)、動物的洞穴、團聚體內和團聚體間的環境,以及表層與更深的土層(圖1)。例如,從單個土壤團聚體(大小僅有幾毫米)的外部到內部,氧氣的濃度可以從20%到小於1%之間變化10,並且在緊鄰植物根系或真菌菌絲網路的地方檢測到的細菌群落與僅在幾釐米外的主體土壤中檢測到的細菌群落有很大的不同11。

在土壤環境中微生物的存活和生長往往受到嚴重的限制。可能存在持續性的非生物脅迫因子(如低的水分可利用性、有限的可利用的有機碳底物和酸性條件),與其他土壤微生物類群(如廣泛存在的土壤細菌-可以產生抗生素和抵抗抗生素12)的高度競爭、頻繁的干擾(如干溼交替、蚯蚓和其他土壤動物的捕食和凍融交替),以及資源在空間和時間上的不均勻分配13。大量的證據表明微生物在土壤環境中存活和生長是非常困難的。第一,即使人工接種大量細菌到土壤中,這些細菌中的大部分也不可能在土壤中持續很長時間14,15。第二,儘管土壤中存在大量的微生物生物量(圖2),但是土壤表面積很小部分-遠小於1%-被微生物佔據16,這表明土壤表層的微生物定殖存在生物或非生物的限制。第三,土壤中許多微生物有可能處於休眠狀態,其中在某個時間點處於不活躍狀態的微生物佔據了總微生物生物量庫的95%以上17。

image
圖2 全球土壤微生物生物量分佈。估算全球土壤微生物生物量總量(所有微生物類群的總和:細菌、真菌、古菌、原生生物和病毒)(圖a),主要微生物類群對總土壤微生物生物量庫的貢獻(圖b)。圖b的估計是根據參考文獻 104,124-130所提供的資訊進行編制的。這些估計是近似的;生物量在不同土壤中變化很大,而且原生生物和病毒的生物量是高度不確定的。圖a的地圖經參考文獻2-Wiley出版社的許可進行改編。

土壤微生物組的特性

一系列生物和非生物因素,包括微生物捕食者(如原生生物或線蟲)的丰度和可利用的碳含量,可以影響任一給定時間點土壤中微生物生物量總量。在全球尺度,土壤水分的可利用性是土壤微生物生物量總量的最佳預測者;更溼潤的生態系統(如熱帶雨林)通常含有大量現存的微生物生物量2(圖2a)。然而,並不是所有的微生物類群都在土壤中是同等豐富的。細菌和真菌通常是土壤優勢微生物;這些類群的生物量通常比土壤微生物組的其他主要成分(原生生物、古菌和病毒;圖2b)多100-1000倍。相對少量的細菌和古菌門類通常佔據了16S核糖體RNA基因(16S rRNA基因)讀數的大部分,這是從基於PCR的原核生物多樣性調查中獲得的 (圖3)。在更精確的分類學解析度下,大部分細菌和古菌物種都是珍稀的;在任何給定的群落中,只有一部分細菌和古菌物種是相對豐富的18;這種結構類似於我們所觀察到的地上許多植物和動物群落結構19。儘管也有一些例外(如,在一些北美大草原土壤中,微疣菌門譜系佔優勢20)。但在單個樣本中提取的原核基因組DNA中,這些最豐富的細菌和古菌物種通常只佔相對較小的比例。大多數細菌和古菌類群屬於未被描述的譜系。一個很好的例子是,對來自美國紐約市中央公園的596個土壤樣本進行微生物多樣性調查,發現土壤中大於80%的細菌和古菌類群16S rRNA基因序列與那些已知的參考資料庫中的序列不匹配6。同樣的格局也適用於土壤真菌和原生生物。雖然一些主要的真菌和原生生物類群通常在土壤中占主導地位(圖3),但許多譜系仍未被描述。例如,我們發現頂復動物亞門在熱帶土壤原生動物群落中占主導地位,但我們對其生態學方面的知識瞭解甚少21。此外,即使是無處不在的土壤真菌類群也能包含大量異常的多樣性22。雖然我們還遠遠不能全面地描述土壤微生物多樣性,對大多數土壤微生物類群的代謝能力和生態學特性也瞭解不多,但最近的研究工作極大地拓展了我們對土壤微生物群落結構及其在陸地生態系統中作用的認識。土壤微生物組不一定是一個神祕的、通過努力無法開啟的“黑盒子”。

沒有“典型的”土壤微生物組。土壤微生物組的主要細菌和古菌類群相對丰度可能發生很大變化,這取決於所研究的土壤(圖3)。即使採集土壤樣品相距僅幾釐米遠,結果也是如此23。部分微生物組的組成變化可以歸因於土壤環境的空間變異性和取樣點的具體特性。這些因素的相對重要性取決於所研究的微生物類群,選擇的土壤樣品以及所使用的實驗方法。由於以上這些原因,關於這個話題的文獻可能會令人困惑,因為在決定土壤微生物組結構的眾多因素中,沒有單一的生物或非生物因素始終是最重要的。同樣地,沒有單一因素能夠始終解釋植物和動物群落在全球、區域和區域性尺度上的變異性。例如,當我們分析一組具有廣泛pH值範圍的土壤(pH從4到pH大於8)樣品時,我們常發現土壤pH是細菌和古菌群落組成的最佳預測者24,25。然而,當土壤樣品在較窄的pH值範圍內時,pH的影響可能並不明顯,而且並不是所有微生物類群都對土壤pH值的變化做出響應。顯然,很多因素通過直接或間接的作用共同影響土壤微生物群落的空間結構。然而,科學家逐漸形成一些共識——關於哪些變數最有可能對土壤微生物類群的多樣性和豐度產生顯著影響(圖4)。除了土壤pH,對土壤細菌群落結構有顯著影響的最重要的因素依次是氮的可利用性26、土壤有機碳含量27、溫度28和氧化還原狀態29。

image
image

圖3 土壤細菌、古菌、原生菌和真菌群落的一般結構。資料來源於Crowther等人的研究結果40,綜合分析了66個獨特的土壤樣品微生物組每個主要類群的相對丰度範圍。通過標記基因序列(16S核糖體RNA(rRNA)用於細菌和古菌,內轉錄間隔區1(ITS1)用於真菌,18S rRNA基因用於原生生物)進行丰度估計。所有的土壤都採集自北美各地相對不受干擾的地點(沒有耕作的土壤)。土壤代表了多種生態系統型別(包括森林和草地)、緯度(從北緯18°到北緯65°)、土壤特性和氣候條件。MBGA,海洋底棲生物組A (Marine Benthic Group A)。

一個常見的假設是土壤微生物群落組成的變化應可以通過地上植物群落組成的變化來預測。因此,我們推測種植不同植物物種的土壤(根際土或非根際土)應有不同的地下微生物群落,並且特定的土壤微生物類群應選擇性的與不同植物物種相關聯。事實上,對於許多菌根真菌、真菌植物病原體和一些固氮細菌(例如根瘤菌屬)來說的確如此,它們通常僅與特定的植物物種相關聯30,31。為此,一些觀測性的研究發現,土壤微生物群落的整體結構可以表徵地上植物群落的變化32-34。但也有一些研究發現植物物種對地下微生物群落幾乎沒有影響35-38。特定植物物種對土壤微生物組成的影響很可能是情境依賴性的;在不同的土壤型別中,一個給定的植物物種可能與不同的微生物類群相關聯39。此外,許多土壤細菌類群具有普適性,它們可以與廣泛的植物物種相關聯,表明地上植被對微生物群落組成的影響可能需要數年才得以顯現40。儘管植物能夠影響土壤微生物群落結構,但同時微生物群落結構也受到其他因素的影響。因此,我們不能只簡單的根據各土壤中生長的植物物種來預測土壤微生物群落的組成。

土壤微生物取樣

由於土壤環境具有極大的異質性,當我們分析土壤樣品,通常是少量過篩的土壤時,實際上我們已經包含了具有極大多樣性的微生境。這有助於解釋一些結果。首先,它導致我們很難將土壤的特性與微生物群落組成聯絡起來。例如,即使在通氣良好的表層土壤也能檢測到高丰度的嚴格厭氧菌,包括產甲烷菌41。這是因為在通氣的土壤中也可能存在區域性具有較低含氧量的微生境(如團聚體)。其次,通過分析典型的幾立方厘米大小的土壤樣品,我們可能會模糊微生物組之間潛在的相互作用或者共現模式。正如同一公頃土地上的樹木可能並不直接相互作用,生活在同一立方厘米土壤中具有微米大小的細菌也可能因為離得太遠而無法直接相互作用或交換代謝物。第三,儘管與陸生植物或動物多樣性相比,土壤微生物多樣性看起來非常之大。但我們也應當認識到,而且是很重要的一點,當採集土壤樣品時,微生物的個體和取樣區域之間往往存在巨大的差異,從而使得直接比較二者的關係顯得非常困難42。儘管土壤微生物多樣性仍然很高,但當我們在接近所考慮微生物大小的空間尺度上檢測土壤微生物時,它們還是比較低的(例如,包含在單個土壤團聚體中的多樣性43)。相關的空間尺度取決於所探討的問題。例如,繪製整個地區氨氧化細菌的存在情況44有利於理解景觀尺度上的對其丰度的控制作用,但這一取樣方案對於量化土壤團聚體中氨氧化細菌的位置是毫無意義的。

土壤細菌和古菌多樣性的全部範圍依然很難確定,因為存在可能導致誤判多樣性的方法考量。例如,遺蹟DNA的存在可能會使多樣性的估算值增加40%以上45。此外,基於PCR的標記基因分析普遍用於表徵土壤微生物多樣性,但實際上我們知道它們可能具有偏好性,使得一些細菌和古菌譜系的丰度增加46,47。此外,測序誤差和用於識別微生物類群演算法的限制,這些都可能會提高對微生物多樣性的估計48。此外,如果我們採用鳥槍法巨集基因組分析微生物多樣性,這些分析是依賴於不完整的參考基因組資料庫,這時微生物多樣性的結果可能被低估49。一般而言,微生物多樣性可以隨著測序深度、樣本大小以及DNA提取方法不同而變化50。總之,運用任何方法來估算土壤微生物的丰度或多樣性都有一定的侷限性,因此對微生物或者系統進化多樣性的估算應謹慎進行51。

目前尚不清楚哪些因素或者哪些因素的組合驅動土壤微生物組成的表觀空間變化,因為所檢測的土壤樣品或樣點特徵通常僅能解釋一小部分變化6,8,24,33。原因可能是由於我們沒有測量到“合適的土壤”或“特定樣點的因子”。例如,從根系分泌物進入土壤的有機碳很可能對構建根際土壤微生物群落很重要。然而,即使在受控的實驗室條件下,我們也很難精確測定根系分泌到土壤中的碳52。另外,根際土特性的測定並不一定能捕捉到土壤特性微觀尺度的變化,而後者可能是驅動土壤微生物群落組成的空間變化的主要因子(圖1)。

即便對於土壤環境有了詳細的描述,我們仍然很難解釋土壤微生物群落中所有的空間變異性,這是因為其中一些變異可能是由於擴散限制造成的。儘管大家都知道擴散限制影響動植物群落的結構53,對大範圍的多區域位點和不同土壤型別進行土壤微生物組研究,往往未能檢測到空間距離(擴散限制的代表)對於土壤微生物組成的顯著影響。這意味著土壤或者樣點條件往往能比地理距離能更好地預測微生物群落格局。雖然我們無法檢測到擴散限制的影響,但並不意味著擴散是不重要的。擴散限制的檢測需要適當的取樣設計,來分離空間距離的影響與土壤環境條件的不相似程度。值得注意的是,許多常用的表徵土壤微生物的方法,例如16S rRNA基因的分析,通常不能提供足夠的分類學解析度來檢測擴散限制的影響。當使用可以提供更精細的分類學解析度的替代方法(包括全基因組分析)時,是有可能區分由特定土壤細菌菌株所展現的對生物地理學格局的擴散限制54,55。

現有的大部分文獻都集中於土壤微生物結構的空間異質性,很少有研究關注時間變異性。其中一個原因是對真實時間變化的調查,我們需要對同一地點隨著時間推移進行重複取樣。但由於土壤取樣存在固有的破壞性,因此我們不可能重複取到完全相同的位置。此外,由於土壤微生物群落中存在巨大的、在精細尺度上的空間異質性,對緊鄰的土壤取樣可能會混淆微生物組的結果23。精確的評估時間異質性的程度對於回答方法學問題(如在單一時間點收集足以描述空間模式的樣品)和解決更多概念性問題(如土壤微生物對環境變化或者土地管理實踐變化的響應速度如何?)都很重要。在精確量化時間變異的少數案例中,結果表明時間變異性通常比空間變異性要低56-58。然而,土壤微生物群落實際的時間變化可能會因遺蹟DNA的存在而被低估45。另外,如果分析僅集中於活的或者具有代謝活性的細胞,時間模式可能會變得更加明顯59,60。而且,可能並不是所有的分類群在時間上的變異性都是相等的。一些類群可能比其它類群對於變化的環境條件更加敏感28。例如,我們預計僅有一小部分土壤細菌類群對於土壤溫度的季節性變化是存在響應的。另外,富營養的細菌譜系應該對土壤C可利用性或者土壤水分的快速波動特別敏感13,61,62。

image

圖4 影響土壤細菌群落組成的生物和非生物因素。土壤細菌群落的生物和非生物影響因素的等級,及在不同時空尺度下影響土壤細菌群落結構的相對重要性。“重要性”這裡定義為檢測這些因素對土壤細菌群落整體組成的影響的容易程度。這些因素不一定是獨立的,可以相互關聯(例如,土壤質地可以影響土壤水分的可利用性)。此外,這些因素的重要性將取決於所調查的土壤和所討論的細菌譜系。每個方塊的陰影定性地表示我們對各因素具體影響細菌群落的理解程度,較深的陰影突出了已被充分研究的因子。這個等級主要基於土壤微生物群落空間格局的研究24,25,33,58,131-133。

土壤微生物組的功能

儘管微生物學家對土壤微生物群落的多樣性和時空格局感興趣,但當這些資訊與其他學科直接相關聯時,這種微生物多樣性調查才最有用。瞭解土壤微生物群落的資訊是極其重要的,有助於幫助我們預測土壤微生物對自然和管理生態系統可能產生的影響範圍。

微生物組對土壤過程的影響。一些土壤過程會受到地下微生物類群的直接影響,如圖5所示。微生物可產生並消耗大氣痕量氣體(如氫氣、二氧化碳、氧化氮、氧化亞氮及其它揮發性有機化合物),影響土壤酸性,調節土壤碳動態並介導土壤剖面的養分迴圈(如鐵、硫、磷、氮)。圖5不包括由微生物組如何影響生態系統和生物地球化學過程的間接機制。例如,研究表明土壤中植物和動物病原體會影響地上植被動態和動物種群,並對陸地生態系統功能產生深遠影響30,63。此外,土壤微生物可能通過改變土壤傳導性和疏水性而影響土壤水分可利用性64,65。另一方面,還有許多其它微生物介導的過程沒有在圖5顯示,但這些過程對土壤功能是極其重要的:例如硝酸鹽異化還原成銨(DNRA66),異型化合物降解,金屬螯合以及解毒作用67。

由於土壤微生物組對許多生態系統水平的過程產生直接或間接影響,因此確定負責特定過程的類群(儘可能以最高的解析度)極其重要。這可以對控制這些過程的生物和非生物因素有更好的理解。例如,瞭解那些負責氨氧化(硝化)的特定類群可提高我們對土壤氧化速率的預測能力,因為並非所有的類群都具有相似的環境限制或酶動力學68。此外,預測土壤碳動態如何對當前氣候變化作出反應的工作,可通過對土壤微生物的不同生長生理和生態策略更深入的瞭解中受益69,70。土壤微生物類群在功能上不是等同的;它們在對土壤過程的影響以及對環境條件的響應上有明顯的不同。這個挑戰仍然存在——當這些過程難以預測或直接測定時,如何利用這些土壤微生物群落組成的資料來提高我們對土壤過程的瞭解。

聯絡微生物組結構和功能的挑戰。不幸的是,土壤中所發現的類群與土壤微生物組功能之間的特定關係非常難以確定。因此,土壤微生物類群資訊通常無法用來預測特定的生物化學過程速率,也無法確定關鍵土壤過程在響應擾動(例如氣候變化或土地利用改變)時是如何轉變的。如果我們忽略了類群,而只關注於土壤中所發現的基因、轉錄物或蛋白質,情況就更是如此了71-73。這些困難由很多原因造成的。首先,圖5所指出的許多微生物過程並非一個單一代謝途徑的產物,而是由廣泛類群進行的無數綜合代謝途徑的產物。例如,幾乎所有土壤中異養細菌的活性類群都可能有利於有機碳分解或氮礦化速率。即使單一的植物衍生化合物(像纖維素)的分解代謝也可能需要通過廣泛多樣性的微生物類群進行多種代謝過程74。其次,來自休眠或相對不活躍微生物的單個基因丰度(16S rRNA和功能基因)17可能會混淆功能過程與特定微生物的關係。這甚至可能適用於基於RNA(轉錄)的群落結構分析75。第三,將特定類群與具體代謝過程聯絡起來存在一些方法學問題;包括準確的基因註釋76,低效率的分類解析度,以及轉錄物、蛋白質和代謝產物快速週轉的問題77。第四,基於DNA測序的方法——廣泛應用於土壤類群丰度(如16S rRNA基因測序)和功能基因的量化(如鳥槍法巨集基因組測序),通常僅提供類群或基因的相對丰度(即百分比)而不是它們的絕對丰度。土壤過程更有可能與類群、基因、基因產物的絕對數量有關,而不是與它們在群落中的相對百分比有關。推測類群、基因、基因產物的絕對丰度需要使用其它方法(如qPCR法)最後,即使我們假定類群、基因、基因產物丰度與感興趣的過程間存在直接關係,對該過程速率的預測也需要了解特定酶活動力學及感興趣分類群的環境限制。例如,不同細菌甲烷氧化者類群具有不同的底物親和性,甚至它們在處於控制的室內條件下生長時也具有不同的底物親和性78。

鑑於這些限制因素,人們很容易假定,以越來越快的速度發展的“組學”資料對於預測土壤微生物過程是沒有用處的。然而情況並非如此糟糕。如下所提到的,幾十年來,植物生態學家面臨著類似的問題。因此,植物生態學家提出的基於性狀的觀點可用來幫助我們理解微生物群落組成和土壤過程之間的關係。

image

圖5 土壤微生物組介導的土壤生物地球化學過程。這個總結圖突出了由土壤微生物直接調節的重要土壤生物地球化學過程的一個子集。垂直箭頭表示負責在土壤-大氣介面上產生或消耗痕量氣體的微生物過程。彎曲箭頭表示一些發生在土壤中的關鍵微生物過程,這些過程可調節土壤酸性、養分可利用性、磷或其它養分、以及土壤可溶性有機碳庫(容易被微生物消耗)。非甲烷揮發性化合物(VOCs)包括丙酮、甲醇、甲醛、異戊二烯以及其它低分子量的有機化合物。正如文章所表示的,該圖只突出所有可能的土壤微生物過程的一個子集,而沒有強調這些過程相互關聯的性質、負責的特定代謝途徑、或土壤微生物共生體和病原體可能影響植物的直接和間接機制的範圍。箭頭的陰影表示微生物過程。淺灰色是“狹窄”過程,由一個相對較小的微生物類群完成;暗灰色是由中間數量的類群完成的;黑色是“廣泛”過程,是由大量類群完成的。

闡明土壤微生物組功能的策略。我們如何利用豐富的基因組、巨集基因組和標記基因資料來提高我們對土壤微生物組功能的理解?雖然沒有單一的解決方法,但是一個富有成效的方向是利用分子資料的積累來改進對具有共有生活方式的微生物功能群或微生物群的劃分79。這種方法在植物生態學中已被證明是有價值的。在這個領域,植物物種已經被劃分為具有相似特徵的組,並且已被證明對於理解和預測許多生態系統水平上的過程是有效的80。如果類似的策略可以成功地應用於土壤微生物群落,將關於群落組成的分類學或系統發育資訊與特定感興趣的土壤過程聯絡起來將變得更容易。

對於一些土壤過程,哪些分類群是最可能的驅動者是已知的。例如,甲烷生成、固氮和硝化是由適當的被很好描述了的微生物類群進行的過程(參見參考文獻41,68,81,82)(圖5)。儘管將特定分類群或基因的丰度與處理速率聯絡起來可能仍然很困難72,但我們至少可以確定對某些“狹窄”過程負責的特定分類群(即由有限的多樣性類群進行的過程81)。然而,我們也要承認,在一個給定的過程中有時候會出現意想不到的分類群,例如硝化古細菌的發現82。基於穩定同位素探查的方法對於確定哪些分類群體負責這些相對“狹窄”的過程特別有用83。然而,對於許多“廣泛的”過程——包括驅動土壤碳動態的過程,或者促進氮礦化和/或固定的過程(圖5)——將微生物群落資料與處理速率聯絡起來要困難得多84。這是因為許多獨立的過程和分類群與在土壤中發現的數以千計的有機化合物的新陳代謝相關。這種複雜性使得預測土壤功能變得非常困難。例如,如果我們想了解土壤中可溶性碳化合物的去留(這在土壤碳模型中很重要85),在給定土壤樣品中存在什麼樣的分類群的資訊可能不太有用。

我們可以將微生物分類群或譜系分為基於共同生活史策略的大類,而不是將土壤微生物組視為基因或基因途徑的集合。這可以通過採用基於特徵的框架——這個框架類似於1977年提出的用於植物分類群(Grimes競爭者—脅迫忍耐—干擾(CSR)框架)86——並對其進行修改以對廣譜的土壤細菌生活方式進行分類而實現(圖6)。簡言之,這樣的框架將異養細菌(主導大多數土壤細菌群落)劃分為廣泛定義的群體,它們具有相似的功能能力和生態策略:即存在於低水平資源或不是最適宜的非生物條件下的“脅迫忍耐”分類群;與其他微生物分類群在空間和資源中勝出的“競爭者”分類群;以及可快速生長並利用由於生物或非生物干擾而產生未佔據的生態位的“干擾”分類群。通過採用這一框架,我們可以開始預測大多數難以在體外研究的分類群的關鍵特徵。例如,可以從基因組資料推斷與生長速率87、脅迫忍耐88和養分獲取89相關的性狀。還有其他基因或基因類別可以用作生活史策略的指標(圖6)。最近的研究表明,用類似的方法來表徵土壤甲烷氧化劑90和硝化菌群落91、微生物性狀以及這些性狀之間的權衡最終足以證明了解微生物對土壤過程的影響比關注不同分類群,基因或基因產物的數量更有用。

管理土壤微生物以提高土壤質量。正如人類微生物組研究越來越關注調控我們腸道微生物群體以改善人類健康一樣,土壤微生物研究越來越重視利用我們對土壤微生物組的理解來改善農業土壤的管理。這可以通過新增特定的微生物來改良土壤,通過土壤的管理來促進有益微生物的生長,或者利用微生物作為難以直接測量的土壤條件或過程的“生物指標”來實現。例如,有一個長期的歷史研究,強調了如何在土壤中新增特定的細菌或菌根接種物可以促進植物生長15,92。此外,有證據表明,我們可以積極管理土壤微生物,從而對抑制植物病害93,減少土壤侵蝕94,加速重金屬汙染土壤的修復95產生積極作用。此外,我們可以利用關於一整個景觀中氨氧化劑丰度的資訊來確定“熱點”,在這裡施加肥料可以避免減少硝酸鹽浸出96。

image

圖6 Grime的競爭者—脅迫忍耐者—干擾框架適用於土壤細菌異養生物。Grime的競爭者—脅迫忍耐者—干擾(CSR)框架86以及它如何適用於土壤細菌異養生物的概述。盒子包括選定的表型或基因組屬性,可能與三大類生活史策略相關,以及可能屬於這些類別的土壤細菌群的例子。這些類別並不意味著分離; 相反,它們代表了一個概念框架,有助於組織有關土壤細菌分類群在土壤中生存的適應性策略的表型或基因組資訊。 μmax,最大潛在增長率; EPS,胞外聚合物質; rRNA,核糖體RNA

儘管有很多方法可以通過管理土壤微生物組來提高農業生產力和可持續性,但可以這樣說,“魔鬼在細節”,因為這是一個非常複雜的領域。雖然種植業沒有所謂的“理想的”土壤群落,就像一個看似健康的人類群體,可以包含截然不同的腸道群落97。其中一個原因是“好的”群落是高度依賴於情境的。例如,單一的微生物群落不太可能普遍促進作物生長、具有抗病性、並使用有限的營養。此外,可能在一組條件下是有益的微生物在其它條件下可能是致病的或有害的98。如何判斷一個有益群落將取決於以下內容:如何定義“有益”、所研究的作物、這些作物面對的具體的生物或非生物的挑戰、以及特定的土壤條件。需要利用一種類似於“個性化醫療”(參考文獻99)的方法,並且簡單地瞭解哪種微生物是被發現的,或者是被引入的,如果忽略了情境,一個給定的土壤可能只有有限的用途。這些潛在的問題將對越來越多試圖利用土壤微生物組以改善農業的公司構成挑戰。

土壤微生物學研究的未來

任何想要準確預測任何科學學科未來的嘗試都是艱難的。然而,以下是三個可選的主要研究方向,在我看來,這將決定土壤微生物組的基礎和應用研究的未來。

改進培養策略。我們正迅速收集絕大多數未被描述的土壤微生物類群的基因組資料,因為目前尚無法獲得與生態過程密切相關的菌株基因組。我們可以通過未培養的分子生物學方法,包括單細胞基因組學100和來自巨集基因組的個體基因組的集合,從而得到越來越多的微生物組資料20,101。然而,即使我們擁有每一種土壤微生物的可用基因組資訊,我們對其功能屬性的理解仍然存在差距,僅僅根據基因組資料將類群劃分到生態類別是有風險的。儘管許多土壤微生物類群的培養—特別是緩慢生長的類群—仍然是一項艱鉅的任務102,但是如果我們要評估環境忍耐力、改進基因註釋、量化酶動力學、鑑定新型抗生素或益生菌,培養土壤微生物的效用是毋庸置疑的。利用基因組資料確定有效培養和分離頑固微生物的條件的策略103無疑是有利於該領域的發展。

病毒及其在土壤微生物群落中的作用。每克土壤可含有10^7 - 10^9個病毒顆粒104,105,這通常比細菌細胞的噬菌體少一倍;這一比例比通常在水生環境中觀察到的要低得多106。不足為奇的是,土壤病毒群落高度多樣化,而在土壤中發現的大多數病毒粒子仍是未知的104,107,108。從海洋系統的工作中,我們知道噬菌體是碳和營養動力學的重要驅動者,因為它們可以殺死在水中發現的大量微生物細胞(大約20 - 40%)。在土壤中,已經有許多研究針對特定細菌的噬菌體,包括根瘤菌屬和植物病原體(例如黃單胞菌屬)109,110,但病毒對土壤微生物的組成和活性的總體影響仍然未被瞭解。鑑於90%以上的土壤病毒似乎強烈吸附於粘土和其它土壤表面109,目前還不清楚多大比例的在土壤中發現的病毒甚至能夠感染它們的微生物獵物。隨著近年來病毒巨集基因組學的進展111和病毒種群計數的新方法112,該階段將開始探索病毒群落及其對土壤微生物種群和過程的影響。一般來說,更全面地瞭解土壤微生物類群如何直接或間接地相互作用,而不是孤立地研究單個群體,這尤為重要。

水平基因轉移的重要性。土壤微生物具有通過轉導、轉化或結合來進行高水平基因轉移的潛力113-115。編碼性狀的基因包括抗生素耐藥性116、外源性降解117、砷解毒118和植物共生基因119,它們可以通過水平基因轉移在土壤微生物類群(甚至是遠緣相關的類群)之間移動。移動遺傳元素可以引起新的表型性狀的快速進化,並有利於與生態過程緊密相關的菌株產生高度不同的基因組120。值得注意的是,當試圖將特定的基因(以及這些基因編碼的特徵)與特定的系統基因譜系聯絡起來時,水平基因轉移可能會帶來問題,因為基因組在空間或時間上並不是靜態的。對水平基因轉移的具體控制、在原生土壤微生物群落中的普遍性、以及對土壤過程的影響,這些研究已取得了很大的進展。最近的研究證明了水平基因轉移在腸道微生物組中的重要性121。

總結和展望

我們對土壤微生物組的認識仍然所知甚少。甚至對一個簡單的問題“土壤細菌的平均世代時間是多少?”,我們尚沒有明確的答案。此外,不斷有新的方法湧現,可以用來進一步探索微生物群落的系統發育和功能多樣性。我們往往缺少一個對微生物組認識的概念性框架-使我們能夠識別和解釋土壤微生物組格局。顯而易見的是,僅僅用簡單的指標,例如細菌與真菌的比率122或植物丰度來表徵土壤微生物組是不夠的,我們也不應該把重點侷限在基本的作用有限的微生物多樣性指標上51。相反,該領域需要超越對微生物群落多樣性的簡單描述,從而確定這種複雜性格局,並認識到這種複雜性的重要性。這些認識的提高,將使我們能夠研究土壤微生物組對人類的實用性作用進行研究,從而提高作物產量、增強陸地生態系統響應持續的環境變化的預測能力。

參考文獻

1. Logan, W. Dirt: the Ecstatic Skin of the Earth (W. W. Norton, 2007).

2. Serna-Chavez, H. M., Fierer, N. & van Bodegom, P. M. Global drivers and patterns of microbial abundance in soil. Global Ecol. Biogeog. 22, 1162-1172 (2013).

3. Fierer, N., Strickland, M., Liptzin, D., Bradford, M. & Cleveland, C. Global patterns in belowground communities. Ecol. Lett. 12, 12381249 (2009).

4. Waksman, S. Principles of Soil Microbiology (The Williams & Wilkins Company, 1927).

5. Torsvik, V. & Ovreas, L. Microbial diversity and function in soil: from genes to ecosystems. Curr. Opin. Microbiol. 5, 240245 (2002).

6. Ramirez, K. S. et al. Biogeographic patterns in below-ground diversity in New York Cityoil: from genes to ecosystems. those observed globally. Proc. R. Soc. B. Biol. Sci. 281, 20141988(2014).

This study highlights that the majority of soil microbial taxa remain undescribed and that the soils in a single urban park can contain nearly as much microbial diversity as is found in soils from across the globe.

7. Dupont, A. Ö. C., Griffiths, R. I., Bell, T. & Bass, D. Differences in soil micro-eukaryotic communities over soil pH gradients are strongly driven by parasites and saprotrophs. Environ. Microbiol. 18, 20102024(2016).

8. Tedersoo, L. et al. Global diversity and geography of soil fungi. Science 346, 1256688 (2014).

This paper presents one of the most comprehensive investigations of the global biogeography of soil fungi and identifies the factors that shape the diversity and composition of these communities.

9. Jenny, H. Factors of Soil Formation (McGraw-Hill, 1941).

10. Sexstone, A. J., Revsbech, N. P., Parkin, T. B. & Tiedje, J. M. Direct measurement of oxygen profiles and denitrification rates in soil aggregates. Soil Sci. Soc. Am. J. 49, 645651 (1985).

This study provides direct evidence that individual soil aggregates with diameters of just a few centimetres or less can have anaerobic microsites that contain active denitrifiers.

11. Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P. & van der Putten, W. H. Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere. Nat. Rev. Microbiol. 11, 789799 (2013).

12. DRev. Microbiol. aijmakers, J. M., Lemanceau, P. & van der Putten, W. H. Going back to the roots:Science 311, 374377 (2006).

13. Kuzyakov, Y. & Blagodatskaya, E. Microbial hotspots and hot moments in soil: concept & review. Soil Biol. Biochem. 83, 184199 (2015).

14. Acea, M. J., Moore, C. R. & Alexander, M. Survival and growth of bacteria introduced into soil. Soil Biol. Biochem. 20, 509515 (1988).

15. Bashan, Y., deBashan, L. E., Prabhu, S. R. & Hernandez, J.P. Advances in plant growth-promoting bacterial inoculant technology: formulations and practical perspectives (1998formulatPlant Soil 378, 133 (2014).

16. Young, I. & Crawford, J. Interactions and self-organization in the soil-microbe complex. Science 304, 16341637 (2004).

17. Blagodatskaya, E. & Kuzyakov, Y. Active microorganisms in soil: critical review of estimation criteria and approaches. Soil Biol. Biochem. 67, 192211 (2013).

18. Lynch, M. D. J. & Neufeld, J. D. Ecology and exploration of the rare biosphere. Nat. Rev. Microbiol. 13, 217229 (2015).

19. McGill, B. J. et al. Species abundance distributions: moving beyond single prediction theories to integration within an ecological framework. Ecol. Lett. 10, 9951015 (2007).

20. Brewer, T. E., Handley, K. M., Carini, P., Gilbert, J. A. & Fierer, N. Genome reduction in an abundant and ubiquitous soil bacterium ‘Candidatus Udaeobacter copiosus’.Nat. Microbiol. 2, 16198 (2016).

21. Mahé, F. et al. Parasites dominate hyperdiverse soil protist communities in Neotropical rainforests. Nat. Ecol. Evol. 1, 0091 (2017).

22. Rosenthal, L. M. et al. Survey of corticioid fungi in North American pinaceous forests reveals hyperdiversity, underpopulated sequence databases, and species that are potentially ectomycorrhizal. Mycologia 109, 115127 (2017).

23. Oogia corticioiet al. Spatial scale drives patterns in soil bacterial diversity. Environ. Microbiol. 18, 20392051(2016).

24. Lauber, C., Knight, R., Hamady, M. & Fierer, N. Soil pH as a predictor of soil bacterial community structure at the continental scale: a pyrosequencing-based assessment. Appl. Environ. Microbiol. 75, 51115120(2009).

25. Griffiths, R. I. et al. The bacterial biogeography of British soils. Environ. Microbiol. 13, 16421654(2011).

This study maps soil bacterial communities across Great Britain and demonstrates that the diversity and composition of these communities are predictable from soil pH.

26. Cederlund, H. et al. Soil carbon quality and nitrogen fertilization structure bacterial communities with predictable responses of major bacterial phyla. Appl. Soil Ecol. 84, 6268 (2014).

27. Sul, W. J. et al. Tropical agricultural land management influences on soil microbial communities through its effect on soil organic carbon. Soil Biol. Biochem. 65, 3338 (2013).

28. Oliverio, A. M., Bradford, M. A. & Fierer, N. Identifying the microbial taxa that consistently respond to soil warming across time and space. Glob. Change Biol. 23, 21172129 (2017).

29. Pett-Ridge, J. & Firestone, M. K. Redox fluctuation structures microbial communities in a wet tropical soil. Appl. Environ. Microbiol. 71, 69987007 (2005).

30. Van Der Heijden, M. G. A., Bardgett, R. D. & Van Straalen, N. M. The unseen majority: soil microbes as drivers of plant diversity and productivity in terrestrial ecosystems. Ecol. Lett. 11, 296310(2008).

This article presents a comprehensive review of the mechanisms by which soil microorganisms can directly or indirectly influence plants.

31. Berg, G. & Smalla, K. Plant species and soil type cooperatively shape the structure and function of microbial communities in the rhizosphere. FEMS Microbiol. Ecol. 68, 1-13 (2009).

32. Peay, K. G., Baraloto, C. & Fine, P. V. A. Strong coupling of plant and fungal community structure across western Amazonian rainforests. ISME J. 7, 18521861 (2013).

33. Prober, S. M. et al. Plant diversity predicts beta but not alpha diversity of soil microbes across grasslands worldwide. Ecol. Lett. 18, 8595 (2015).

34. Barberan, A. et al. Relating belowground microbial composition to the taxonomic, phylogenetic, and functional trait distributions of trees in a tropical forest. Ecol. Lett. 18, 13971405 (2015).

35. Lekberg, Y. & Waller, L. P. What drives differences in arbuscular mycorrhizal fungal communities among plant species? Fungal Ecol. 24, 135138 (2016).

36. Nunan, N. et al. Links between plant and rhizoplane bacterial communities in grassland soils, characterized using molecular techniques. Appl. Environ. Microbiol. 71, 67846792 (2005).

37. Singh, B. K., Munro, S., Potts, J. M. & Millard, P. Influence of grass species and soil type on rhizosphere microbial community structure in grassland soils. Appl. Soil Ecol. 36, 147155 (2007).

38. Tedersoo, L. et al. Tree diversity and species identity effects on soil fungi, protists and animals are context dependent. ISME J. 10, 346362 (2016).

39. Bulgarelli, D. et al. Revealing structure and assembly cues for Arabidopsis root-inhabiting bacterial microbiota. Nature 488, 9195 (2012).

40. Crowther, T. W. et al. Predicting the responsiveness of soil biodiversity to deforestation: a cross-biome study. Glob. Change Biol. 20, 29832994 (2014).

41. Angel, R., Claus, P. & Conrad, R. Methanogenic archaea are globally ubiquitous in aerated soils and become active under wet anoxic conditions. ISME J. 6, 847862 (2012).

42. Fierer, N. & Lennon, J. T. The generation and maintenance of diversity in microbial communities. Am. J. Bot. 98, 439448 (2011).

43. Bailey, V. L. et al. Micrometer-scale physical structure and microbial composition of soil microbes across grasslands worldwide. Soil Biol. Biochem. 65, 6068 (2013).

44. Bru, D. et al. Determinants of the distribution of nitrogen-cycling microbial communities at the landscape scale. ISME J. 5, 532542 (2011).

45. Carini, P. et al. Relic DNA is abundant in soil and obscures estimates of soil microbial diversity. Nat. Microbiol. 2, 16242 (2016).

This study shows that soils can contain large amounts of extracellular DNA, and demonstrates that the removal of this DNA prior to microbial community analyses can reduce diversity and lead to changes in measured taxon abundances.

46. Bergmann, G. et al. The under-recognized dominance of Verrucomicrobia in soil bacterial communities. Soil Biol. Biochem. 43, 14501455 (2011).

47. Tremblay, J. et al. Primer and platform effects on 16S rRNA tag sequencing. Front. Microbiol. 6, 771 (2015).

48. Edgar, R. C. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nat. Methods 10, 996998 (2013).

49. Choi, J. et al. Strategies to improve reference databases for soil microbiomes. ISME J. 11, 829834(2016).

50. Inceog to improve reference databases for soil microbiomes. obial amplicon reads. trates that the removal of this DNA prior to microbial Appl. Environ. Microbiol. 76, 33783382 (2010).

51. Shade, A. Diversity is the question, not the answer. ISME J. 11, 16 (2017).

52. Jones, D. L., Nguyen, C. & Finlay, R. D. Carbon flow in the rhizosphere: carbon trading at the soilemoval of this DNPlant Soil 321, 533 (2009).

53. Vellend, M. Conceptual synthesis in community ecology. Q. Rev. Biol. 85, 183206 (2010).

54. Cho, J. C. & Tiedje, J. M. Biogeography and degree of endemicity of fluorescent Pseudomonas strains in soil. Appl. Environ. Microbiol. 66, 54485456 (2000).

This study demonstrates that not all soil bacterial strains are widely distributed and that endemicity is apparent once bacterial diversity is assessed at sufficiently high levels of taxonomic resolution.

55. Andam, C. P. et al. A latitudinal diversity gradient in terrestrial bacteria of the genus Streptomyces. mBio 7, e0220015 (2016).

56. Lauber, C. L., Ramirez, K. S., Aanderud, Z., Lennon, J. & Fierer, N. Temporal variability in soil microbial communities across land-use types. ISME J. 7,