太湖微生物群落演替对沉水植物残体降解的响应

摘要

浅水湖泊沉积物中的有机质降解是调控碳循环与温室气体排放的关键过程，但沉水植物残体降解过程对微生物群落长期演替的调控机制尚未明晰。

目的

探究在长时间尺度下沉水植物残体降解对微生物群落的驱动机制。

方法

通过4年的微宇宙模拟实验，研究太湖沉积物中竹叶眼子菜(Potamogeton wrightii)残体降解的动态过程，详细解析了有机质组分演变、胞外酶活性对微生物群落演替的动态影响。

结果

易降解有机质组分(labile organic matter pool, LP)的快速消耗伴随β-葡萄糖苷酶活性激增，而难降解有机质组分(recalcitrant organic matter pool, RP)累积与酚氧化酶活性滞后响应耦合。微生物群落呈现显著功能分异，芽孢杆菌门(Bacillota)和担子菌门(Basidiomycota)分别主导细菌与真菌群落难降解有机质的降解，揭示了木质素类聚合物降解的代谢分工。方差分解表明易降解有机质与难降解有机质都能独立解释微生物群落差异性，凸显有机质的化学复杂度对功能类群的筛选作用。

结论

沉水植物残体降解显著驱动了微宇宙培养体系的微生物群落结构演替，微生物群落组成与有机质组分呈现出协同变化的趋势，并促进了具有不同生长策略的微生物生长。本研究阐明了沉水植物残体降解过程中微生物功能差异与有机质组分复杂度的动态互作规律，为浅水湖泊碳稳定性评估及生态修复提供了理论依据。

关键词

浅水湖泊; 沉积物; 沉水植物残体; 有机质降解; 微生物

淡水湖泊沉积物作为水生生态系统中碳循环的关键角色，其有机质降解过程在很大程度上影响着全球碳库的稳定以及温室气体排放的平衡^[1-3]。相较于深水湖泊，浅水湖泊具有水动力条件多变、富营养化程度高、生态系统类型复杂以及沉积物-水界面物质交换频繁的特点，这些特点使其成为研究有机物降解过程与微生物群落联系的理想对象^[4-5]。太湖(30°55′40″- 31°32′58″N，119°52′32″-120°36′10″E)是中国第三大淡水湖泊，位于长江三角洲中部的江苏省境内。其水域面积约2 338 km²，南北长68.5 km，东西平均长34 km，平均水深约1.9 m，最大水深约3.4 m，是一个典型的浅水湖泊^[6]。太湖流域内水网密布，承担着重要的水文调节与生态服务功能。然而，由于富营养化与水生植物死亡后大量残体沉积于湖底的影响，太湖面临着沼泽化的迫切问题。据调查，太湖东部湖湾的情况尤其严重，东太湖已经有42.8%湖面成为沼泽，其沼泽化速率远快于湖泊的自然演化规律，严重威胁湖泊生态功能与供水安全^[7]。

沉水植物作为浅水湖泊生态系统的重要组成部分，其死亡后残体降解的时间差异性直接影响着微生物群落功能与碳储存^[2]。竹叶眼子菜(Potamogeton wrightii)作为太湖生态系统中的优势沉水植物，其在东太湖分布最为广泛，具有显著的生态代表性^[8]。竹叶眼子菜残体具有较高的纤维素含量与较低的木质素含量，这一特征使竹叶眼子菜残体中的易降解有机质组分能够在降解前期快速矿化，难降解有机质组分在后期才能大量累积^[2,9-10]，这为研究微生物群落对有机质组分动态的响应提供了理想模型。同时，东太湖的沼泽化问题与竹叶眼子菜残体的大量堆积密切相关，阐明竹叶眼子菜的降解过程对微生物群落的调控机制，是应对湖泊生态退化的关键问题^[11]。

近年来，沉积物中有机质降解对微生物群落的驱动机制的相关研究取得了诸多进展。Banerjee等^[12]深入分析了微生物网络关联模式，证实了养分添加对微生物群落结构和功能具有显著影响。Sinsabaugh等^[13]通过胞外酶活性和化学计量比进一步量化了微生物对养分的需求与限制程度，表明微生物群落在不同营养条件下的有着不同的代谢策略。Li等^[14]基于微生物与胞外酶及养分的关联分析揭示了细菌和真菌在酶分泌和养分调节方面具有不同的优势。值得注意的是，长期实验已逐渐成为分析有机质与微生物相互作用的重要范式。如Wang等^[15]通过长达9年的田间实验证实了微生物关键类群对植物残体化学复杂性演替的驱动作用。Shi等^[16]基于半干旱地区一个典型的160年次生演替序列揭示了土壤活性有机碳组分与微生物群落在长期尺度上的联系。然而，浅水湖泊沉积物中植物残体降解的微生物调控机制仍然缺乏长时间尺度的持续动态跟踪，特别是对细菌-真菌功能分工的系统分析存在明显不足^[17-18]。

为此，本研究以太湖这一典型的浅水湖泊作为研究对象，通过4年长时间尺度的微宇宙室内模拟实验，追踪沉水植物(竹叶眼子菜)残体降解过程中有机质组分演变、胞外酶活性动态变化及微生物群落的演替规律，旨在揭示有机质降解对微生物群落演替的驱动机制。

1 材料与方法

1.1 样品采集

本研究于2016年7月采集太湖东部东太湖湖区(31°09′30′′N，120°35′30′′E)的表层沉积物(0-10 cm)及上覆水。沉积物经均质化处理，剔除砾石与贝壳后，于4 ℃暗保存；水样经0.45 μm滤膜过滤去除悬浮颗粒。同步采集优势沉水植物竹叶眼子菜，风干后粉碎过100目筛(粒径≤150 μm)备用。

1.2 试验设计

实验装置采用自制的高密度聚乙烯反应器，上口外直径560 mm，下口外直径440 mm，高700 mm，容积约为160 L。每个反应器中加入100 kg的太湖沉积物和1 kg的竹叶眼子菜粉末，充分混匀后注入过滤湖水构建模拟系统^[4,19]。实验设1个平行，实验周期4年(2016年7月至 2020年9月)。每3-6个月取5 g样品(表1)，取样时充分混匀以取消空间异质性。取样后补充新鲜植物残体(沉积物湿重1%)，并同步补充原位湖水以维持水位，模拟自然沉积过程。

表1  太湖12个沉积物样品的采样信息

Table 1  Sampling information of 12 sediment samples in Taihu Lake

样品名称 Sample name	采样时间 Sample time
SP1	2016-10-18
SP2	2017-04-16
SP3	2017-07-25
SP4	2018-01-21
SP5	2018-06-30
SP6	2018-12-07
SP7	2019-04-06
SP8	2019-07-05
SP9	2019-10-03
SP10	2020-03-01
SP11	2020-05-30
SP12	2020-09-07

本研究以易降解有机质组分(labile organic matter pool, LP)与难降解有机质组分(recalcitrant organic matter pool, RP)作为主要测定指标：其中，LP代表微生物能够快速利用的碳源(如纤维素、半纤维素)，其动态反映碳循环的短期通量；RP (如木质素)的累积表征长期碳封存潜力^[20]。胞外酶活性用于量化微生物群落的代谢策略，其中外切葡聚糖酶表征了微生物对植物残体中纤维素的水解能力，β-葡萄糖苷酶与纤维二糖等多糖的水解能力相关联，二者共同反映了沉积物中易降解有机质(LP)在降解前期的矿化效率；酚氧化酶主要用于催化木质素中酚类化合物进行氧化反应，过氧化物酶通过H₂O₂催化木质素氧化，二者协同降解复杂的芳香族化合物，共同表征了微生物对难降解有机质的代谢潜力^[13]。

1.3 有机质组分测定

1.3.1 总有机碳(total organic carbon, TOC)测定

采用重铬酸钾外加热法测定TOC含量^[4]。称取0.1-0.5 g风干过筛沉积物样品，加入5 mL 0.8 mol/L的K₂Cr₂O₇与5 mL浓H₂SO₄，于170-180 ℃油浴中消解5 min，冷却后加邻菲罗啉指示剂3-5滴，然后以0.2 mol/L的FeSO₄滴定至棕红色，并以此计算有机碳含量。

1.3.2 易降解有机质(LP)和难降解有机质(RP)的测定

参照Rovira等^[20]的分级提取法测定易降解有机质(LP)和难降解有机质(RP)的含量。其中，易降解有机质Ⅰ (LPⅠ，主要为非纤维素多糖类物质)：取0.5 g风干过筛的沉积物样品，加入20 mL 2.5 mol/L的H₂SO₄静置水解(105 ℃、30 min)，4 000 r/min 离心15 min取上清液；易降解有机质Ⅱ (LPⅡ，主要为纤维素类物质)：取LPⅠ残留物经2 mL 13 mol/L的H₂SO₄室温过夜振荡水解后，稀释至1 mol/L并于105 ℃水解3 h，4 000 r/min离心15 min取上清液，残留物加20 mL蒸馏水再次离心，合并上清液。难降解有机质(RP)为残余物。各组分碳含量通过元素分析仪(EuroVector公司)测定。本研究将LPⅠ和LPⅡ统称为LP。

1.4 胞外酶活性测定

1.4.1 外切葡聚糖酶(exoglucanase, Cex)活性测定

取1.0 g鲜重沉积物，用0.05 mol/L的醋酸钠缓冲液(pH 5.0)稀释至10 mL，使用均质器制备悬浮液。取1 mL悬浮液到离心管中，加入1 mL抑制剂和1 mL对硝基苯基-β-d-纤维二糖苷(p-nitrophenyl β-d-cellobioside, pNPC)。在50 ℃下反应30 min后，5 000 r/min 离心20 min，随后将上清液倒入25 mL比色管中，加入1 mL浓度2%的碳酸钠(Na₂CO₃)，定容至25 mL，静置20 min；用分光光度计在410 nm处测量吸光度。以对硝基苯酚(p-nitrophenol, pNP)为标准物质，绘制标准曲线^[4,21]。

1.4.2 β-葡萄糖苷酶(β-glucosidase, BG)活性测定

沉积物样品处理与Cex活性测定相同。在离心管中加入1 mL悬浮液和1 mL pNPG，在 50 ℃下反应30 min后，5 000 r/min离心20 min。随后将上清液倒入25 mL比色管中，加入1 mL浓度2%的碳酸钠(Na₂CO₃)溶液，定容至25 mL，静置20 min。用分光光度计在410 nm处测量吸光度。以pNP为标准物质，绘制标准曲线^[4,21]。

1.4.3 酚氧化酶(phenol oxidase, POX)活性测定

取1 g沉积物，稀释至10 mL，调匀成悬浮液。在离心管中加入2.0 mL悬浮液。在每个离心管中加入2.0 mL 0.01 mol/L的L-3,4-二羟基苯丙氨酸(L-3,4-dihydroxyphenylalanine, L-DOPA)溶液或2.5 mL蒸馏水(空白)，涡旋后在20 ℃下振荡1 h。随后在5 ℃、12 000 r/min离心5 min，上清液于460 nm比色：每隔1 min读数1次，读6-10次。酶活性由每1 min光密度的变化表示^[4,21]，如公式(1)所示。

$$\mathrm{酶活}[\mathrm{\mu }\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{l}/(\mathrm{h}·\mathrm{g})]=\frac{∆O{D}_{\mathrm{460}}}{\mathrm{1.66}\mathrm{\mu }\mathrm{m}\mathrm{o}{\mathrm{l}}^{-\mathrm{1}}\times t\times m}$$

(1)

式中：ΔOD₄₆₀为吸光度变化值，即每隔1 min读取的数值的平均变化量；1.66 μmol^-1为换算系数；t为反应时间；m为沉积物质量。

1.4.4 过氧化物酶(peroxidase, POD)活性测定

沉积物样品处理与POX测定相同。在离心管中加入2.0 mL悬浮液。在每个离心管中加入2.0 mL 0.01 mol/L的L-DOPA溶液和0.25 mL 0.3%的H₂O₂或2.5 mL蒸馏水(空白)，涡旋后在20 ℃下振荡1 h。随后在5 ℃、12 000 r/min离心5 min，上清液于460 nm比色：每隔1 min读数1次，读6-10次。以每1 min光密度变化值表示酶活性大小^[4,21]，如公式(1)所示。

1.5 DNA提取、高通量测序和数据分析

按照制造商的标准操作方案，使用E.Z.N.A. Soil DNA试剂盒(Omega Bio-Tek公司)从沉积物样品中抽提基因组DNA。沉积物样品DNA抽提后，验证其完整性。细菌16S rRNA基因使用引物338F/806R进行PCR扩增，真菌ITS使用引物ITS1F/ITS2R进行PCR扩增^[22-23]。参照电泳初步定量结果，将PCR产物用QuantiFluor^TM- ST蓝色荧光定量系统(Promega公司)进行检测定量，于Illumina MiSeq平台(上海美吉生物医药科技有限公司)进行双端测序(2×300 bp)^[24-25]。

使用fastp软件^[26]对原始双端测序数据进行质控处理：过滤尾部质量值低于20的碱基，设置50 bp滑动窗口(窗口内平均质量小于20则截断)，剔除长度小于50 bp或含N碱基的序列。通过FLASH软件^[27]拼接双端序列，参数为最小overlap长度10 bp、最大错配率0.2。基于barcode (错配数=0)和引物(最大错配数=2)区分样本并校正序列方向。利用UPARSE软件^[28](v7.0.1090)进行相似度97%的操作分类单元(operational taxonomic unit, OTU)聚类并去除嵌合序列。使用RDP classifier^[29]进行分类学分析，结合Silva 138 (细菌)和UNITE 8.0 (真菌)数据库进行物种注释(置信阈值70%)。剔除叶绿体、线粒体及低丰度OTU (仅保留在 3个样本中的序列数均≥5且序列数总和≥20的OTU)。

1.6 统计分析

使用Excel 2016软件对试验原始数据进行初步整理与统计。微生物群落α多样性指数(Shannon指数、Chao指数)通过mothur软件^[30] (v1.30.2)计算，并采用Wilcoxon秩和检验进行α多样性的组间差异分析(P<0.05)。利用R语言(v3.3.1) vegan包(v2.4.3)，基于Bray-Curtis距离矩阵算法进行主坐标分析(principal coordinates analysis, PCoA)，并结合PERMANOVA非参数检验分析样本组间微生物群落结构差异是否显著。用线性判别分析效应量(linear discriminant analysis effect size, LEfSe)分析^[31](LDA>2，P<0.05)确定不同组间丰度显著差异的微生物类群。使用基于距离的冗余分析(distance-based redundancy analysis, db-RDA)调查沉积物环境因子对沉积物微生物群落结构的影响。线性回归分析用于评估db-RDA分析中确定的主要环境因子对微生物α多样性指数的影响。其他数据图使用Origin 2023软件绘制。

2 结果与分析

2.1 有机质组分的动态变化与胞外酶活性特征

在4年的微生物长期驯化实验中，不同驯化时间的沉积物中有机质组分含量变化如图1所示。TOC含量呈现阶段性波动特征；LP的含量随微生物驯化时间总体呈负相关关系；RP表现出显著的累积现象，其含量与驯化时间呈显著正相关。在驯化100 d后，沉积物中的LP和RP的含量分别为27.8 mg/g和9.5 mg/g，LP含量约为RP的2.9倍。1 520 d最后一次取样的LP和RP的含量分别为8.5 mg/g和25.1 mg/g，LP含量约为RP的1/3。这表明沉水植物残体的有机质组分前期以LP为主，经过长时间的驯化实验后，大部分的LP被降解，其中部分产物经过微生物代谢作用转化为RP，最终使得沉积物中的RP显著增加。

图1  太湖沉积物中TOC、LP与RP含量在4年间的动态变化

Figure 1  Dynamics of TOC, LP and RP contents in Taihu Lake sediment over 4 years.

此外，在微生物驯化实验过程中，外切葡聚糖酶、β-葡萄糖苷酶、酚氧化酶与过氧化物酶的酶活性均与驯化时间呈现显著的正相关关系(图2)。其中，β-葡萄糖苷酶的活性变化趋势最为显著，表明微生物主要通过对多糖类物质的水解获取能量^[32]。过氧化物酶的活性变化趋势反映了微生物对木质素和芳香族化合物的分解作用在逐步增强。外切葡聚糖酶以及酚氧化酶活性的增长幅度相对较小，这是因为它们主要作用于结构复杂的纤维素和酚类化合物以及酶促反应的限制^[33]。

图2  太湖沉积物中胞外酶活性(POX、POD、BG、Cex)在4年间的动态变化

Figure 2  Dynamics of extracellular enzyme activities (POX, POD, BG, Cex) in Taihu Lake sediments over 4 years.

2.2 微生物群落多样性与结构差异

2.2.1 微生物群落多样性

通过对样品的多样性指数计算(图3)发现，驯化4年后细菌与真菌群落的多样性(Shannon指数)明显低于前3年。前3年细菌多样性从6.079 50±0.147 75逐渐变化至6.146 10±0.278 09，4年后骤降至5.058 60±0.719 75；真菌多样性从4.158 90±0.975 18逐渐变化至4.262 80±0.185 87，4年后骤降至2.155 60±0.495 05。细菌与真菌群落的物种丰富度(Chao指数)均存在显著组间差异(P<0.05)，样本间物种数量存在显著变化。其中，细菌丰富度从初始值1 577.800±60.917逐步升至1 689.400±33.534，最后骤降至1 504.400±63.259；而真菌驯化1年后丰富度最高(304.990±24.208)，随后逐年递减至189.02±30.64。这表明长时间尺度的植物残体降解引起微生物群落在多样性和丰富度方面的响应更明显。

图3  太湖沉积物中细菌与真菌群落的α多样性(Shannon、Chao指数)随时间变化情况。A：细菌Shannon指数；B：细菌Chao指数；C：真菌Shannon指数；D：真菌Chao指数。横坐标为驯化实验的第1-4年(Y1-Y4)，箱式图中的横线表示中间值。

Figure 3  Temporal variations in alpha diversity (Shannon index and Chao index) of bacterial and fungal communities in Taihu Lake sediments. A: Bacterial Shannon index; B: Bacterial Chao index; C: Fungal Shannon index; D: Fungal Chao index. The horizontal coordinates are for the first to the fourth year (Y1-Y4) of the domestication experiment, and the horizontal lines in the box plots indicate intermediate values.

2.2.2 微生物群落结构

细菌群落中的主要优势菌门为芽孢杆菌门(Bacillota)、假单胞菌门(Pseudomonadota)、绿屈挠菌门(Chloroflexota)、酸杆菌门(Acidobacteriota)和脱硫杆菌门(Desulfobacterota)。微生物相对丰度的分布规律揭示了长期驯化的微生物群落组成存在差异，这种差异主要体现在优势菌群的相对比例变化上。在驯化1年后假单胞菌门的丰度占比最高(28%)，然后依次为绿屈挠菌门(14%)、酸杆菌门(13%)和脱硫杆菌门(9%)，芽孢杆菌门最少，只有6%。微生物经过4年的驯化后，芽孢杆菌门的丰度占比增长至46%，而假单胞菌门降低至10% (图4A)。其中，芽孢杆菌门和假单胞菌门在4年驯化期间均存在显著性差异(图5A)。真菌群落组成则以unclassified_k__fungi、担子菌门(Basidiomycota)和子囊菌门(Ascomycota)为主要优势菌门。未分类真菌在驯化前3年占据群落的主导地位，驯化4年后其丰度占比骤降至12%；担子菌门的丰度占比则从驯化1年后的6%激增至驯化4年后的66%，在驯化4年后的真菌群落中占据主导地位；子囊菌门4年间的丰度则呈小幅度波动变化(图4B)。其中，担子菌门在4年驯化期间均存在显著性差异(图5B)。

图4  太湖沉积物细菌(A)与真菌(B)群落的门水平物种组成与驯化时间的关系

Figure 4  Relationship between the species composition of bacterial (A) and fungal (B) communities at the phylum level and the time of domestication in Taihu Lake sediments.

图5  太湖沉积物细菌(A)与真菌(B)群落的门水平物种组成差异显著性分析

Figure 5  Significance analysis of the difference in species composition at the phylum level between bacterial (A) and fungal (B) communities in Taihu Lake sediments. * P<0.05.

从属分类水平来看，细菌与真菌群落在驯化1年后的第一优势菌属分别为热脱硫弧菌纲未分类属(norank_f__norank_o__norank_c__Thermodesulfovibrionia)和赤霉菌属(Gibberella)。在经过为期4年的驯化实验后，微生物群落结构发生了显著变化，毛球菌属(Trichococcus)和节担菌属(Wallemia)的含量显著增加，分别成为了细菌与真菌群落的第一优势菌属(图6)。

图6  太湖沉积物细菌(A)与真菌(B)群落的属水平物种组成的时间动态分析

Figure 6  Temporal dynamics of genus-level species composition of bacterial (A) and fungal (B) communities in Taihu Lake sediments.

2.3 环境因子对微生物群落的驱动机制

2.3.1 微生物多样性对不同有机质组分的响应

通过线性回归分析(图7)发现，太湖沉积物的细菌群落α多样性(Shannon指数、Chao指数)及β多样性(PCoA主坐标)与不同有机质组分存在相关性。LP含量与Shannon指数、Chao指数以及PCoA分析均呈显著正相关关系；RP含量与Shannon指数、Chao指数及PCoA分析呈负相关，且RP含量与α多样性(Shannon指数、Chao指数)相关性不显著；TOC含量与Shannon指数、Chao指数及PCoA分析均呈正相关，且TOC含量与β多样性(PCoA主坐标)的相关性不显著。此外，细菌群落中α多样性及β多样性与LP含量的相关性解释度均显著高于RP含量及TOC含量的解释度。这表明LP含量主要介导了细菌群落的丰富度和多样性的变化以及样品时间差异性的产生。

图7  太湖沉积物细菌群落的有机质组分(LP、RP、TOC)与微生物群落多样性(Shannon指数、Chao指数、PCoA分析)的线性回归模型。A：LP与Shannon指数；B：LP与Chao指数；C：LP与PCoA分析；D：RP与Shannon指数；E：RP与Chao指数；F：RP与PCoA分析；G：TOC与Shannon指数；H：TOC与Chao指数；I：TOC与PCoA分析。

Figure 7  Linear regression models of organic matter fractions (LP, RP, TOC) and microbial community diversity (Shannon index, Chao index, PCoA analysis) of bacterial communities in Taihu Lake sediment. A: LP with Shannon index; B: LP with Chao index; C: LP with PCoA analysis; D: RP with Shannon index; E: RP with Chao index; F: RP with PCoA analysis; G: TOC with Shannon index; H: TOC with Chao index; I: TOC with PCoA analysis.

不同有机质组分对真菌群落的α多样性以及PCoA分析的影响均呈现出了非对称性特征(图8)。LP含量与Shannon指数、Chao指数呈现显著正相关关系，但与PCoA主坐标轴显著负相关；RP含量与Shannon指数、Chao指数显著负相关，与PCoA主坐标轴显著正相关；TOC含量与Shannon指数正相关，与Chao指数、PCoA主坐标轴负相关，且相关性均不显著。同时，真菌群落中α多样性与RP含量的相关性解释度高于LP含量与TOC含量。这表明真菌群落主要通过RP的累积来影响群落的丰富度与多样性。

图8  太湖沉积物真菌群落的有机质组分(LP、RP、TOC)与微生物群落多样性(Shannon、Chao指数、PCoA分析)的线性回归模型。A：LP与Shannon指数；B：LP与Chao指数；C：LP与PCoA分析；D：RP与Shannon指数；E：RP与Chao指数；F：RP与PCoA分析；G：TOC与Shannon指数；H：TOC与Chao指数；I：TOC与PCoA分析。

Figure 8  Linear regression models of organic matter fractions (LP, RP, TOC) and microbial community diversity (Shannon index, Chao index, PCoA analysis) of fungal communities in Taihu Lake sediment. A: LP with Shannon index; B: LP with Chao index; C: LP with PCoA analysis; D: RP with Shannon index; E: RP with Chao index; F: RP with PCoA analysis; G: TOC with Shannon index; H: TOC with Chao index; I: TOC with PCoA analysis.

2.3.2 微生物群落结构对不同有机质组分的响应

通过相关性热图分析(图9)发现，沉积物中的微生物群落受到LP和RP的共同影响。在细菌群落中，芽孢杆菌门与RP含量呈显著正相关，与LP含量则呈显著负相关；与之相反，硝化螺菌门(Nitrospirota)和假单胞菌门与LP含量呈显著正相关，与RP含量呈负相关。这表明芽孢杆菌门的功能主要作用于RP组分的后期转化过程，而硝化螺菌门和假单胞菌门的功能集中于LP组分的快速矿化过程^[34]，二者共同作用决定了沉积物中有机质的稳定性与矿化效率(图9A)。在真菌群落中，担子菌门和子囊菌门与LP含量呈负相关，罗兹菌门(Rozellomycota)与LP含量呈正相关。这表明担子菌门与子囊菌门的主要作用是降解木质素等难降解组分^[35]，而罗兹菌门可能在前期的LP矿化中发挥一定作用(图9B)。

图9  太湖沉积物中细菌(A)与真菌(B)群落的门水平OTU Spearman秩相关热图

Figure 9  Spearman’s rank correlation heatmap of phylum-level OTUs for bacterial (A) and fungal (B) communities in Taihu Lake sediments. *: 0.01<P≤0.05; **: 0.001<P≤0.01; ***: P≤0.001.

基于Bray-Curtis距离的dbRDA分析进一步验证了这一微生物群落结构差异规律(图10)。细菌与真菌群落在不同驯化时间的群落结构均呈现出显著差异，随着时间推移，不同组间的差异不断增大(图10)。这表明长时间尺度的植物残体降解导致了微生物群落发生了显著变化，证实了植物残体的降解过程是驱动微生物群落功能菌群演替的重要因素。

图10  太湖沉积物中细菌(A)与真菌(B)群落结构的环境驱动机制

Figure 10  Environmental drivers of bacterial (A) and fungal (B) community structure in Taihu Lake sediments.

2.3.3 环境驱动因子的方差分解分析(variance partitioning analysis, VPA)解析

通过VPA量化了太湖沉积物细菌群落产生差异性的环境驱动因素。RP可以独立解释细菌群落产生差异性的27.939 5%，证明沉积物中如木质素类等结构复杂的有机质组分，对芽孢杆菌门等功能菌群有明显选择作用。LP独立解释群落差异性的26.562 0%，反映了在植物残体降解前期LP对假单胞菌门等能分解糖类的功能菌群有较强促进作用，TOC独立解释群落差异性的12.009 0%，说明总有机碳能够通过提供碳源间接影响菌群结构。LP与RP的负交互作用(-34.776 6%)表明两者存在显著的拮抗关系(图11A)。

图11  太湖沉积物细菌(A)与真菌(B)群落的环境驱动因子的VPA解析

Figure 11  Variance partitioning analysis (VPA) of environmental drivers shaping bacterial (A) and fungal (B) community structures in sediments of Taihu Lake.

真菌群落的VPA分析显示，RP独立解释群落差异性26.499 0%，揭示了RP通过木质素类等难降解成分对真菌功能菌群如担子菌门有很强的筛选作用。LP独立解释群落差异性19.207 0%，但LP和RP对细菌群落差异性的产生呈负交互作用(-19.837 5%)，说明LP的高可利用性可能会抑制真菌对RP的代谢投入量。TOC独立解释群落差异性0.880 1%，表明了总有机碳对真菌群落的直接影响比较小(图11B)。

3 讨论

3.1 有机质组分与酶活性的动态耦合

本研究通过长达4年的微宇宙模拟实验，旨在揭示太湖沉积物中沉水植物残体的降解过程对微生物群落演替的驱动机制。研究显示，竹叶眼子菜残体长期降解过程中的有机质组分构成随微生物群落驯化时间的变化同步发生改变(图1)，总体上驯化前期(驯化3年)有机质以可利用性高的LP为主，驯化后期(驯化4年以上)有机质以RP为主。这表明微生物会优先代谢可利用性高的物质从而能够最大化地获取能量^[36]。同时，微生物分泌的胞外酶用于分解复杂物质以提供必要的碳源和养分，其与沉积物中植物残体的降解过程密切相关(图2)。LP含量在微生物驯化前3年的下降趋势与β-葡萄糖苷酶活性的增长趋势相耦合，这一现象与LP中多糖类物质的水解需求相符合^[37]。同理，RP在驯化后期大量累积可能是因为RP的化学复杂度导致外切葡聚糖酶和酚氧化酶的活性受限，使纤维素与酚类物质无法得到有效分解，同时微生物残体的长期累积使得碳库的稳定性增加，并通过微生物碳泵促进沉积物中的长期碳封存^[38]。此外，过氧化物酶的活性变化进一步印证了沉积物中LP减少和RP增加这一趋势，微生物在驯化后期大量分泌过氧化物酶强化对芳香族化合物的分解作用^[39]。这一动态耦合机制表明，植物残体降解过程不仅能够调控碳循环效率，还能通过对胞外酶活性的调控作用指导微生物群落的代谢策略。

3.2 微生物群落演替的阶段性特征

本研究采集的沉积物的初始微生物群落多样性(Shannon指数)较高，随着植物残体的降解群落多样性降低(图3)，不同组间差异逐渐变大，驯化3年后微生物群落结构发生明显分离，加速了微生物群落的演替(图4、图10)。微生物多样性的动态变化过程与有机质组分的响应揭示了有机质组分的可利用性对群落结构有着双重调节作用：微生物群落驯化前期LP通过快速矿化提供了多种碳源，使得群落的物种多样性与丰富度增加；后期LP减少，RP大量积累，由于RP复杂的化学结构使得微生物无法快速分解产生养分，最终导致细菌群落多样性降低^[40](图7、图8)。

已有研究表明，湖泊生态系统的沉积物中水生植物残体降解主要在厌氧环境下进行，即厌氧菌主导了植物残体的降解^[2,41]。在驯化前期，假单胞菌门和子囊菌门主导的群落通过分泌β-葡萄糖苷酶和外切葡聚糖酶来快速分解LP (图4)。假单胞菌门中假单胞菌属等携带丰富的糖苷水解酶基因，直接参与纤维素和多糖的降解^[37]；而子囊菌门中的赤霉菌属等则通过分泌β-葡萄糖苷酶和外切葡聚糖酶加速LP的矿化^[35]。随着LP的消耗，芽孢杆菌门和担子菌门逐渐在微生物群落中占据优势(图4)，其丰度与RP累积密切相关。芽孢杆菌门中的梭状芽胞杆菌属等富集了编码纤维素酶和木质素过氧化物酶的基因簇，其通过厌氧发酵途径降解纤维素-木质素复合体^[42]；而担子菌门中的节担菌属等则通过氧化断裂木质素芳香环结构实现RP的逐步分解，从而推动碳循环的“顽固性瓶颈”突破^[43]。

3.3 环境因子的驱动机制

3.3.1 LP与RP的拮抗作用机制

环境因子驱动的VPA分析结果显示，RP独立解释细菌和真菌群落变化差异的比例高于LP以及TOC (图11)，表明在筛选功能菌群时有机质组分的化学复杂程度比碳源总量更重要^[44]。RP和LP之间负交互效应揭示了二者存在显著的拮抗作用。在资源竞争方面，在具有高可利用性LP的降解过程中，微生物群落优先分配代谢资源至纤维素降解酶，并对木质素降解酶的合成进行抑制，导致大部分RP累积在沉积物中^[39]。另一方面，RP的化学复杂性可能通过木质素氧化中间产物(如酚类物质)抑制部分酶的活性，从而减缓LP的进一步分解^[33]。

3.3.2 功能基因与有机质降解的关联

微生物功能基因的表达差异是驱动有机质降解的关键因素。其中，芽孢杆菌门中的束毛球菌属通过厌氧发酵途径将纤维素转化为短链脂肪酸，其基因组中富集的纤维小体基因簇显著提高了底物结合效率^[42]；而担子菌门的原毛平革菌属则依赖木质素修饰基因(如漆酶基因)的转录激活，催化木质素的氧化解聚^[43]。这些功能基因的表达与有机质组分的动态变化高度匹配，进一步证实了微生物代谢策略的环境适应性。

4 结论

本研究发现水生植物残体——竹叶眼子菜的降解过程存在显著的时间差异性，其动态变化主要受微生物代谢偏好以及有机质组分的拮抗作用共同调控，这一现象驱动微生物群落发生阶段性演替。在植物残体降解过程中，微生物群落与有机质组分及含量协同变化，共同影响微生物群落的演替方向。本研究通过长时间尺度的微宇宙模拟实验，表征了太湖沉积物中微生物群落演替对沉水植物降解过程的响应机制，为浅水湖泊生态修复以及应对湖泊退化问题提供了理论指导。

作者贡献声明

姚伟：实验操作，数据收集，数据分析，撰写文章，修改文章；宋天顺：提供技术支持，参与论文讨论，审阅文章；宋娜：提出概念，研究设计，获取基金，监督管理，审阅文章。

利益冲突

作者声明不存在任何可能会影响本文所报告工作的已知经济利益或个人关系。