菲尼克斯大都会地区社区农场灌溉水、土壤及生菜中微生物组的分析

《Ecological Genetics and Genomics》：Analysis of Microbiomes in Irrigation Water, Soil and Lettuce From Community Farms in the Phoenix Metro Area.

本研究对比分析凤凰城地区食品沙漠（FD）与非食品沙漠（n-FD）农场土壤、灌溉水及生菜的细菌群落，发现FD农场土壤总菌数及大肠杆菌显著高于n-FD和对照组，部分灌溉水检出大肠杆菌，生菜中蓝藻占比达90%，且假单胞菌等致病菌普遍存在。分隔符：

　　

Saul Lopez-Salas|Theresa Morales|Theodore M. Ransome|Marianne Smith|Sudipta Biswas

生物学系，数学科学与工程部，南山社区学院，7050 S 24th St，菲尼克斯，AZ 85042，美国

摘要：

本研究比较了位于食品沙漠（FD；低收入且难以获得杂货店）和非食品沙漠（n-FD；高收入且易于获取食物）地区的农场中土壤、灌溉水和生菜中的细菌谱型。研究假设FD地区的农场在土壤、灌溉水和生菜中的大肠菌群含量会高于n-FD地区的农场和对照组。将系列稀释的土壤样本接种在琼脂平板上培养细菌。同时，对水样进行了大肠菌群、硝酸盐、磷酸盐、温度和pH值的检测，并将结果接种在培养皿薄膜上以识别是否存在大肠菌群。从生菜中提取的DNA通过Illumina Nextseq2000测序系统进行测序，以获得16S rRNA序列数据。结果显示，FD地区的土壤中总大肠菌群数量和E. coli数量均高于n-FD地区和对照组。只有部分FD地区的水样在灌溉水中检测到显著的大肠菌群存在。生菜的微生物谱型显示，FD地区蓝细菌的丰度为90%，而Pseudomonas和Enterobacteriales（如E. coli）等变形菌的丰度为4-8%。n-FD地区的农场则以Marinilabiliaceae家族的兼性厌氧菌为主，Proteobacteria（如Pseudomonas、Acinetobacter和Staphylococcus）的丰度为2%。系统发育树分析显示，所有样本中都存在某些致病菌（如Pseudomonas）。需要进一步研究以确定土壤中细菌污染的来源，并制定策略来控制其在新鲜农产品中的传播。

部分内容：

农业中的食源性疾病与灌溉实践

食源性疾病爆发源于多种来源，每年影响大量人群。据估计，由于食物污染导致的病例数达数百万例，住院人数超过五万，死亡人数超过900人（1）。根据FDA的估计（2）和最新报告（4），新鲜农产品常常与细菌感染有关，其中12%的食源性疾病病例与食用叶类蔬菜有关。

农场样本采集：

土壤和生菜样本（编号F001至F012）采用无菌采样方法从农场采集。采样前，所有设备和培养基均经过灭菌和高压灭菌处理。实验室自制的无菌培养基使用蒸馏水配制，每个物品上都贴有指示胶带以便进行高压灭菌。灭菌后，在层流罩中分装试剂以保持无菌状态。无菌蒸馏水存放在室温下的密封容器中。

理论背景与假设：

方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于确定多个组之间的均值是否存在总体差异（47）。当只有一个分组变量时，使用单因素ANOVA。零假设认为各组之间没有差异，而备择假设认为各组之间存在显著差异（α ≤ 0.05）。F统计量表示组间方差的比值。

结果：

4.1 土壤中的总细菌数在FD地区的农场最高（5,020,832个菌落/克），远高于n-FD地区的农场（3,197,500个菌落/克）和对照组样本（1,572,500个菌落/克）。单因素ANOVA分析显示农场状态组之间存在显著差异（F(2, 9) = 22.71, p = 0.0003）。事后Tukey检验表明，所有成对比较均具有显著性，FD地区的农场细菌数量明显高于n-FD地区和对照组。数据以条形图形式呈现。

讨论：

土壤、灌溉水和生菜数据的主要趋势表明，FD地区的总细菌数始终高于n-FD地区和对照组样本。大肠菌群也表现出类似的趋势，在FD地区的土壤和某些灌溉水源中含量较高。这支持了第一个假设，即“FD地区的土壤和灌溉水中的大肠菌群数量更多，可能表明存在粪便污染”。

结论：

总之，本研究揭示了美国西南部沙漠地区菲尼克斯都市圈内社区农场种植的土壤、灌溉水和生菜的微生物多样性。结果表明，FD地区的土壤和水中大肠菌群含量较高，这可能是由于这些农场资源匮乏、土壤处理不当以及水质管理不善所致。基因组数据显示了丰富的微生物多样性。

作者贡献声明

Saul Lopez-Salas：撰写初稿、软件开发、数据分析。

Sudipta Biswas：审稿与编辑、撰写初稿、监督工作、资源协调、项目管理和资金申请、概念构思。

Marianne Smith：审稿与编辑、撰写初稿、数据验证。Theresa Morales：撰写初稿、方法设计、实验研究。Theodore Ransome：审稿与编辑、撰写初稿、数据可视化。

未引用参考文献

[39].; [40]..

利益冲突声明：

我们没有任何需要声明的利益冲突。

科学写作中关于生成式AI的声明：

本研究未使用任何生成式AI工具。

致谢：

作者感谢社区合作农场提供的样本，I.A.S实验室提供的土壤测试服务，ASU核心基因组实验室提供的测序支持，S.M.C.C. Allied Healthcare的学生在数据收集方面的协助，以及马里科帕县社区学院提供的学生支持。本研究得到了西部扩大学生机会联盟（WAESO）路易斯·斯托克斯少数族裔参与联盟（LSAMP）的支持，该联盟由美国国家科学基金会（NSF）资助，项目编号为EES Award。

1. Saul Lopez：Saul Lopez拥有软件工程学士学位，目前在南山社区学院担任辅导老师和实验室技术员。他作为研究实习生与Biswas博士合作，并正在攻读化学工程硕士学位。他曾获得多项奖项，包括2017年的PayPal Opportunity Hack大赛奖项。他的研究成果在两次海报展示会上进行了展示（WAESO和ANAS，2025年），并在WAESO展示会上获得荣誉奖。