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在大规模微藻生产中，微藻相关微生物群落影响不明。研究人员监测两个接种Desmodesmus armatus的跑道式反应器微生物动态，发现微生物多样性高且群落复杂，识别出有益和有害微生物。该研究为优化生产提供思路。
在当今追求可持续发展的时代，微藻作为一种极具潜力的生物资源，备受瞩目。它能够高效地将太阳能和二氧化碳转化为有机化合物，在生物燃料、生化产品、生物塑料以及高价值营养补充剂等领域都有着广阔的应用前景，为绿色产业和循环生物经济的发展带来了新的希望。然而，在微藻大规模生产的道路上，却面临着诸多挑战。其中，对微藻相关微生物群落（microbiome）的了解和管理不足，成为了制约微藻生物质大规模生产以及其衍生物商业拓展的关键难题。
微生物群落包含了光养生物、细菌、原生动物、酵母和真菌等多种微生物，它们的组成和动态变化会对大规模微藻生产系统的性能产生重要影响。有益微生物群落能够维持系统平衡，促进微藻生长，增强系统对环境变化的抵抗能力，还能参与营养物质循环等重要生态过程。但当有害和致病微生物干扰时，就会破坏这种平衡，导致微藻生产出现产量损失甚至培养失败的情况。为了攻克这些难题，来自西班牙农业和渔业研究与培训研究所（IFAPA）的研究人员开展了一项深入研究，相关成果发表在《Bioresource Technology》上。
研究人员为了深入探究微藻相关微生物群落的奥秘，对两个室外跑道式反应器进行了为期两个 8 个月的监测，时间分别为 2021 年（TS1）和 2022 年（TS2）。这两个反应器最初都接种了Desmodesmus armatus微藻，并且在不同的营养条件下运行，一个反应器使用城市废水（WW），另一个则使用添加了肥料的清水（FER）。研究过程中，每 2 - 3 天收集一次样本（每个时间序列和反应器约有 74 - 88 个数据点），并运用 18S（针对原生生物）和 16S（针对原核生物）rRNA 基因代谢条形码技术对样本中的微生物群落进行分析。
1. 丰富度和微生物群落动态
研究发现，微藻生物质生产跑道中存在着高度多样化的微生物群落，在两个 8 个月的时间序列里，物种（ASV）丰富度和群落组成都有很大变化。这是因为开放培养系统相较于封闭系统，微生物多样性更高，环境因素更为复杂。
2. 微生物群落结构和组成
通过对微生物群落结构和组成的分析，研究人员发现绿藻门（Chlorophyta）和真菌是主要的真核生物类群，而在原核生物群落中，α - 变形菌纲（Alphaproteobacteria）、γ - 变形菌纲（Gammaproteobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）和拟杆菌纲（Bacteroidia）占主导地位。
3. 健康与不健康状态下的微生物差异
在不同反应器和时间序列中，研究人员对比了健康状态（D. armatus丰度 > 70%）和不健康状态（D. armatus丰度 10 - 20%）下的扩增子序列变体（ASVs）。结果发现，与健康状态相关的特定 ASVs 与D. armatus呈正相关，而与不健康状态相关的其他 ASVs 则呈负相关。
4. 潜在的有益和有害微生物
研究还识别出了一些潜在的致病细菌，如分枝杆菌属（Mycobacterium）和黄杆菌属（Flavobacterium）；同时也发现了潜在的有益类群，像Geminocystis、Thiocapsa、Ahniella和Bosea 。此外，一些真菌 ASVs 的作用具有环境特异性，还有部分真菌如Paraphelidium tribonemae、Aphelidium parallelum、Aphelidium desmodesmi、Aphelidiomycota sp.、Rozellomycota sp. 和Rhizophidium sp. 被认为可能对微藻有害。
5. 生态相互作用网络
通过网络分析，研究人员确定了D. armatus与其微生物群落之间多达 10 种潜在的生态相互作用，且这些相互作用大多是正向的。这表明在微藻与微生物群落之间存在着复杂而微妙的关系，它们相互影响、相互依存。
这项研究具有重要的意义。它揭示了微藻生产跑道中微生物群落的显著多样性和复杂性，让我们对大规模反应器中微藻的微生物群落有了更深入的认识。通过识别潜在的有益和有害微生物，为优化微藻培养条件、提高微藻生物质产量提供了理论依据。同时，也为利用微藻进行废水处理和可持续绿色生物质生产的工业流程优化指明了方向，有助于推动微藻产业朝着更加高效、可持续的方向发展。
在研究方法上，研究人员主要运用了 18S 和 16S rRNA 基因代谢条形码技术。这种技术能够对微生物群落的分类组成进行测定，帮助研究人员了解微生物的多样性和复杂性。研究过程中，样本来自两个室外跑道式反应器，分别在不同营养条件下培养接种Desmodesmus armatus微藻，为研究不同环境下微生物群落的变化提供了丰富的数据基础。
