综述:生态高效植物种植系统中的益生菌

【字体: 时间:2025年05月21日 来源:Current Probiotics

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  本综述聚焦益生菌在生态高效植物种植系统(EPGS,含水培、鱼菜共生等)的应用,探讨其在植物生长各阶段作用,分析细菌对氮循环(尤其硝化、固氮物种)的重要性,介绍宏基因组学与传统微生物学结合的益生菌挖掘方法,强调菌群动态研究对可持续农业的意义。

  

益生菌在生态高效植物种植系统中的研究进展


植物相关细菌群落在改善植物生理机能与生产力中扮演关键角色,其功能涵盖生物修复、养分溶解及增强胁迫耐受性等。近年来,将细菌作为益生菌应用于生态高效植物种植系统(eco-efficient plant growing systems, EPGS)—— 包括水培(hydroponics)和鱼菜共生(aquaponics)等 —— 的研究逐渐兴起。这类系统兼具生态友好、高产及资源高效利用等特性,为可持续农业发展提供了重要方向。

益生菌在 EPGS 植物生长阶段的应用


EPGS 通过精准调控环境条件优化植物生长,益生菌在不同生长阶段发挥独特作用。在幼苗定植期,根际益生菌可通过分泌植物激素(如吲哚乙酸)促进根系发育;在营养生长期,益生菌通过溶解土壤难溶性养分(如磷、钾)提升肥料利用率;而在生殖期,特定菌群可增强植物对病虫害的生物防治能力,减少化学农药使用。例如,固氮菌(如根瘤菌属)通过与植物形成共生关系,将大气中的 N?转化为可利用的 NH??,直接参与氮素供给;硝化细菌则通过硝化作用将 NH??转化为 NO??,优化植物对氮源的吸收形态。

益生菌对 EPGS 氮循环的调控机制


氮循环是 EPGS 养分管理的核心环节,益生菌在其中的双重作用尤为关键:

  1. 固氮作用:固氮菌(如 Azotobacter、Rhizobium)通过固氮酶复合体将 N?转化为 NH??,为植物提供直接氮源。研究表明,在水培系统中接种高效固氮菌株可使氮利用率提升 30%-50%。
  2. 硝化与反硝化平衡:硝化细菌(Nitrosomonas、Nitrobacter)催化 NH??向 NO??的转化,而反硝化细菌在厌氧条件下将 NO??还原为 N?O 或 N?。合理调控两类菌群比例可减少氮素流失,同时避免因 NO??积累导致的植物盐胁迫。
    此外,益生菌通过调节根系分泌物组成,影响根际微生态中功能菌群的丰度。例如,根系分泌的酚酸类物质可特异性招募固氮菌,而多糖类物质则促进硝化细菌定植,形成动态平衡的氮循环网络。

益生菌的生物勘探方法


发掘新型益生菌需整合宏基因组学(metagenomics)与传统微生物学技术:

  • 宏基因组学筛选:通过高通量测序解析 EPGS 根际或水体微生物组,识别功能基因(如固氮基因 nifH、硝化基因 amoA),定位潜在益生菌种。
  • 传统分离培养:结合选择性培养基(如无氮培养基筛选固氮菌)分离纯培养物,通过平板对峙实验验证其促生、抑菌等表型。
  • 功能验证体系:构建微宇宙模型(microcosm)模拟 EPGS 环境,评估菌株在不同 pH、溶解氧条件下的代谢活性及与植物的互作效率。例如,某研究通过宏基因组筛选到一株兼具固氮与解磷功能的假单胞菌(Pseudomonas sp.),经盆栽实验验证,其可使番茄产量提升 45%,氮磷吸收效率分别提高 28% 和 32%。

益生菌动态研究对可持续农业的意义


气候变化背景下,解析 EPGS 中益生菌群落动态是实现环境友好型生产的关键。菌群结构受温度、养分浓度及植物发育阶段等多因素影响:

  • 季节波动性:夏季高温促进反硝化细菌增殖,可能导致氮素损失加剧;冬季低温则抑制硝化作用,需通过接种嗜冷菌株维持氮循环效率。
  • 植物基因型影响:不同作物品种根系分泌物差异可导致益生菌群落组成分化。例如,豆科植物根系分泌的类黄酮物质特异性诱导根瘤菌趋化定植。
    通过实时定量 PCR(qPCR)及荧光原位杂交(FISH)技术追踪益生菌丰度变化,可建立菌群 - 环境因子响应模型,为精准调控提供依据。研究表明,在鱼菜共生系统中定期补充复合益生菌剂,可使系统氮循环效率稳定维持在 90% 以上,同时显著降低氨氮积累风险。

挑战与展望


尽管益生菌在 EPGS 中的应用展现广阔前景,仍需突破以下瓶颈:

  1. 菌株环境适应性:开发耐高盐、耐极端 pH 的工程菌株,以适应不同地区 EPGS 的水质差异。
  2. 菌群互作机制解析:利用合成微生物群落(synthetic microbial communities, SynComs)技术重构根际微生态,阐明益生菌 - 土著菌 - 植物的三元互作网络。
  3. 标准化应用体系:建立益生菌剂的质量评价标准(如活菌数、功能基因完整性),规范田间应用剂量与时间节点。

未来研究需进一步整合多组学技术(如转录组、代谢组),从分子水平揭示益生菌促生机理,同时结合人工智能(AI)算法优化菌群配置,为构建低碳、高效的新型农业生产模式提供理论支撑与技术储备。

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