雾霾污染对PM2.5中空气微生物群落及抗生素抗性基因的影响机制研究

本研究聚焦雾霾污染下PM2.5中空气细菌群落与抗生素抗性基因（ARGs）的分布特征及驱动机制。通过对比雾霾与非雾霾日的样本，发现雾霾期细菌浓度显著升高（4782.24±2689.85 cells/m3），且以Microvirga、Arthrobacter等为标志菌属；中性过程主导群落构建（R2=0.724），同时ARGs呈现独特网络结构。研究揭示了PM2.5中水溶性离子（Na+、Mg2+）、金属元素（Cd、As）及碳组分（EC）对微生物的调控作用，为雾霾生物气溶胶健康风险评估提供科学依据。

　　

雾霾天气已成为威胁公共健康的重大环境问题，其中PM_2.5因其可深入肺泡的特性备受关注。既往研究多聚焦化学组分危害，却忽视了其携带的活体微生物及抗生素抗性基因（ARGs）的潜在风险。这些“隐形乘客”可能通过呼吸道定植，加剧肺炎等疾病风险，甚至促进耐药基因传播。更令人担忧的是，雾霾期间稳定的大气条件可能成为微生物存活的“温床”，而高浓度污染物又可能筛选出耐受菌株，形成复杂的健康威胁链。

为揭示这一机制，河南师范大学的研究团队在典型工业城市新乡展开研究，通过对比雾霾与非雾霾日PM_2.5样本，结合高通量测序和实时定量PCR（qPCR）技术，首次系统解析了雾霾对空气微生物及ARGs的多维度影响。相关成果发表于《Environmental Pollution》。

研究采用三大关键技术：1）PM_2.5采样器连续采集新乡冬季样本，区分雾霾/非雾霾日；2）16S rRNA基因测序分析细菌群落结构；3）qPCR定量检测15种ARGs亚型（如tetA、sul1）及intI1整合子。

PM_2.5样本收集
研究在25米高空设置采样点避免人为干扰，发现雾霾日细菌浓度较非雾霾日升高67%，且病原菌单位体积载量显著增加（169.36 vs 112.66 cells/m³，p<0.05）。

Profile of airborne bacteria on PM_2.5
群落分析显示Microvirga、Arthrobacter等菌属为雾霾标志物种。中性模型表明雾霾日群落构建更依赖随机性过程（R²=0.724），暗示污染环境削弱了生态选择压力。

Conclusion
冗余分析揭示PM_2.5中EC（元素碳）、Cd等金属与水溶性离子共同驱动微生物群落演变。ARGs网络分析显示雾霾日blaOXA1等基因与特定菌属共现，提示污染可能加速耐药基因水平转移。

该研究首次阐明雾霾通过改变大气物理化学环境，重塑空气微生物群落并促进ARGs传播的双重机制。发现的中性过程主导规律为预测污染期微生物风险提供新视角，而标志菌属及ARGs特征谱可作为生物监测指标。成果对完善雾霾健康风险评估体系、制定耐药基因大气管控策略具有重要科学价值。