盐度梯度湖泊中微型真核生物的群落构建：多样性模式、生态网络与环境驱动机制

本研究针对干旱半干旱地区湖泊微缩化背景下微真核生物群落结构变化这一生态难题，首次系统探究了新疆盐度梯度湖泊中pico-和nano-eukaryotes（PE/NE）的多样性分布规律、群落构建机制及共现网络特征。研究发现PE和NE的α多样性随盐度呈U型变化，NE表现出更强的盐度敏感性；通过RDA分析证实盐度是驱动群落变异的核心因子，随机过程主导群落构建；网络分析揭示PE具有更复杂的模块化结构，而NE以正向互作为主。该成果为预测气候变化下干旱区水生微生物生态响应提供了理论依据。

　　

在全球气候变化和人类活动加剧的背景下，干旱半干旱地区的湖泊正经历着大规模萎缩，这种变化对水生微生物群落构成了严重威胁。其中，体型微小的pico-eukaryotes（PE，0.2-2.0/3.0 μm）和nano-eukaryotes（NE，2.0/3.0-20 μm）作为水生微生物多样性的重要组成部分，在初级生产、营养循环和碳流动中扮演着关键角色。然而，尽管它们在生态功能上举足轻重，科学界对这两类微型真核生物的多样性分布规律、环境驱动因素以及群落构建机制仍知之甚少，特别是在内陆湖泊——尤其是干旱区高盐湖泊中的生态特征更是研究空白。

为填补这一知识缺口，中国科学院相关团队在新疆盐度梯度湖泊中开展了开创性研究。新疆作为中国西北干旱半干旱区的典型代表，拥有从淡水到高盐的密集湖泊系统，加之近年气候由"暖干"向"暖湿"转变，使其成为研究微生物对环境梯度响应的天然实验室。研究人员采集了5个湖泊（博斯腾湖、小博斯腾湖、赛里木湖、乌伦古湖和柴窝堡湖）34个表层水样，通过18S rRNA V4区高通量测序技术，首次系统比较了PE和NE的多样性模式、环境响应差异及群落构建机制。

关键技术方法包括：1）在新疆5个盐度梯度湖泊（盐度范围<1‰至14‰）采集34个50cm深度水样；2）使用0.2μm和2.0/3.0μm滤膜进行PE和NE的物理分离；3）18S rRNA基因V4区Illumina高通量测序；4）运用RDA分析识别关键环境驱动因子；5）基于零模型解析群落构建过程；6）构建共现网络分析种间互作。

非线性α-diversity响应与盐度适应机制
研究发现PE和NE的α-diversity均随盐度升高呈现显著U型变化，其中NE表现出更强烈的响应。这一非线性模式挑战了传统认为微生物多样性随盐度单调下降的观点，暗示存在复杂的生态适应策略。在中等盐度（3-9‰）区间，高渗透压和离子毒性导致多样性低谷；而在高盐环境（>9‰）中，耐盐/嗜盐类群的竞争优势可能驱动多样性回升。值得注意的是，NE由于更大的细胞尺寸和更复杂的营养策略，其盐度敏感性显著高于PE。

β-diversity分异与环境驱动
PE和NE在群落组成（β-diversity）上表现出显著差异，这种分异随盐度梯度加剧。RDA分析揭示盐度是解释群落变异的最强环境因子（贡献率>40%），其次是pH和溶解氧。特别发现PE群落中富含MAST和Syndiniales等典型海洋类群，而NE则以纤毛虫和藻类为主，这种分类差异反映了二者在营养获取方式上的根本不同：PE倾向于通过自养/混养参与微生物碳循环，而NE更多参与直接营养级联。

随机过程主导的群落构建
通过零模型分析发现，尽管PE和NE的群落构建均以随机过程（如扩散限制、生态漂变）为主（>65%），但PE表现出更强的扩散限制效应，这可能与其更小的体积和更高的丰度相关。相比之下，NE群落中确定性过程（如环境选择）的贡献略高，特别是在高盐湖泊中，表明较大体型可能增强对环境过滤的敏感性。

差异化的生态网络特征
共现网络分析揭示了PE和NE截然不同的互作模式：PE网络具有更高的模块性（模块数>8）和复杂性（边数>300），反映其生态位分化的高度专业化；而NE网络则以正相关连接为主（>70%），暗示更普遍的共生或资源互补关系。这种结构差异说明PE可能通过功能冗余维持系统稳定性，而NE则依赖种间协作应对环境压力。

这项研究首次从体型分级的视角解析了干旱区湖泊微真核生物的生态学规律，建立了盐度-多样性-群落构建的定量关系模型。理论层面，证实了细胞尺寸是调控微生物环境响应的关键性状，为微生物生态学的"size matters"假说提供了实证支持；应用层面，PE网络的强模块性提示其可作为生态系统稳定的生物指标，而NE的正向互作网络则暗示其在营养级联中的核心地位。这些发现对预测气候变化下内陆湖泊微生物群落演替、维护干旱区水生生态系统功能具有重要指导价值。论文发表于《Environmental Research》，为全球变化生物学和微生物生态学领域提供了关键科学证据。