趋同还是分化？探索分类学差异的厌氧消化微生物群落（AD）在统一生长条件下的命运

本研究发现，在统一灭菌限定培养基条件下，三种分类学差异显著的厌氧消化（AD）接种物，其最终的微生物群落结构主要由初始接种物决定，而非底物成分或氨氮（TAN）浓度。尽管群落存在显著分类学（Taxonomic）差异，但其广谱功能（Functional）和运行性能保持相似。研究通过16S和宏基因组（Metagenomic）测序进行系统发育（Phylogenetic）和功能分析，揭示了随机性（Stochastic）过程在群落构建中的主导作用，挑战了底物驱动确定性（Deterministic）组装的传统认知，对理解微生物生态组装（Assembly）及优化生物工艺具有重要意义。

　　

1 引言

厌氧消化（Anaerobic Digestion, AD）是一项成熟的将有机废弃物转化为沼气和富营养消化液（可用作肥料）的技术。该过程包含四个主要的微生物步骤：水解（Hydrolysis）、发酵（Fermentation）、厌氧氧化（Anaerobic Oxidation）和产甲烷（Methanogenesis），每一步均由不同的微生物类群执行。前三个步骤主要由不同的细菌类群完成，而产甲烷步骤则专由古菌（Archaea）完成。细菌群落在系统发育和功能上具有相对更高的多样性，而产甲烷菌包括三个功能群：乙酸营养型（Acetoclastic，利用乙酸）、氢营养型（Hydrogenotrophic，利用H₂、CO₂、甲酸盐）和甲基营养型（Methylotrophic，利用甲醇或甲基胺等甲基化化合物）。

AD微生物组的组装由可归类为确定性（例如，非生物环境参数、种间相互作用）或随机性（例如，细胞死亡和分裂、个体细胞的随机扩散）的参数介导。在环境中，随机性和确定性被证明存在于一个连续谱上，各种生态因素调节它们对群落结构的相对贡献。与此一致，对各种生物过程（包括AD）的研究也强调了随机过程在塑造微生物群落中的重要性，以及确定性因素的作用。

已知对厌氧消化系统中微生物群落结构有强烈影响的因素包括工艺温度、底物特性和接种源。底物的物理化学特性已被证明对AD群落的组成具有确定性影响，无论是使用天然原料还是限定培养基。然而，一些研究表明，初始群落结构而非底物类型是决定AD群落组成的主要因素，这突出了随机性作为沼气系统中微生物群落结构的关键要素。

底物成分的一个特定方面，即其蛋白质和氨（NH₃）含量，对AD群落组成具有强烈的确定性影响。氨在蛋白质降解过程中释放，是AD过程中众所周知的抑制剂，与AD微生物群落的变化和微生物多样性的丧失有关。乙酸营养型产甲烷菌已知特别受到氨的抑制，而乙酸和丙酸盐氧化的抑制也有报道。然而，可以实现具有高氨浓度的功能性沼气生产系统。在这些系统中，会发生微生物转变，乙酸营养型产甲烷菌被互养乙酸氧化菌（Syntrophic Acetate Oxidizers, SAOB）和耐氨的氢营养型产甲烷菌所取代。

如上所述，先前的研究未能就初始微生物群落和底物特性对沼气过程中微生物群落结构的相对影响达成共识，这促使了进一步的研究。本研究的目的是调查当使用无菌限定培养基在相同条件下培养时，分类学上不同的沼气微生物群落是否会在分类学上趋同。

2 实验程序

2.1 实验设计与反应器运行

本研究使用了三对实验室规模的连续搅拌釜式反应器（CSTR）。每对反应器接种来自不同来源的接种物，这些来源代表了不同类别的沼气过程：基于废水污泥（SL）、粪便（MN）和食物垃圾（FW）。这些过程不仅因其底物组成而分离，还因不同的总氨氮（TAN）水平（分别为0.5、1.5和7 g/L）而分离。除FW取自一个以食物废物和额外白蛋白喂养的实验性反应器外，接种物均取自全规模过程。所有过程均在嗜温温度（37°C）下运行。

每个反应器（总体积4 L）装入1.5 L接种物，同时用N₂气体吹扫。SL和FW接种物完整加入，而MN接种物则通过2 mm筛网以去除较大的纤维部分。在接种时即开始用限定培养基连续进料。反应器在37°C和约28天的水力停留时间（HRT）下运行，并连接气囊以收集产生的气体。在每对反应器中，一个反应器被喂养与其接种源TAN水平匹配的培养基（参考反应器），而另一个则被喂养含4 g/L TAN的培养基（实验反应器）。因此，有三个实验反应器（SL-exp, MN-exp, FW-exp）和三个参考反应器（SL-ref, MN-ref, FW-ref）。这样，SL和MN实验反应器中的TAN增加，而FW实验反应器中的TAN减少。总运行时间约为3个HRT，约3个月，以为微生物群落在新条件下的建立和调整提供足够时间。

2.2 分析方法

每周监测操作参数。使用标准pH计（Jenway 3510）测量pH。使用气相色谱法分析反应器顶空中的甲烷浓度。每隔几天通过用Ritter鼓式气体流量计（TG05/5）排空气囊来测量总气体体积。

使用高效液相色谱法（HPLC）对六种挥发性脂肪酸（VFA；乙酸、丙酸、丁酸、异丁酸、戊酸和异戊酸）以及乳酸进行定量。本研究将这七种有机酸均包含在VFA项中。直接从反应器液体中取出的样品进行离心（11,500 g，15分钟），收集700 μL上清液。加入70 μL 5 M H₂SO₄，样品在-20°C冷冻。解冻后，样品再次离心（11,500 g，10分钟），之后上清液使用0.2 μm注射器过滤器过滤。过滤后的上清液通过配备离子排斥柱（Rezex ROA Organic Acids H+，300 × 7.80 mm，Phenomenex）的Shimadzu 2050系列HPLC进行分析，并通过紫外检测器在210 nm波长下检测。使用的流动相为5 mM H₂SO₄，流速为0.6 mL/min。

使用Hach LCK302铵比色管测试测量TAN，使用Hach LCK514比色管测试测量化学需氧量（COD）。根据国际标准方法测量接种物的总固体（TS）和挥发性固体（VS）。

2.3 生长培养基

反应器实验中使用的限定培养基是根据Westerholm等人制备的基础培养基，并基于Speda等人添加了额外的底物，且具有不同的TAN水平。参考SL、MN和FW反应器的TAN水平分别为1、2和7 g/L，所有实验反应器均为4 g/L，通过在高压灭菌前添加NH₄Cl实现。大多数底物是从储备溶液添加到高压灭菌后的基础培养基中的。葡萄糖、蔗糖、纤维二糖和胰蛋白胨直接添加到培养基中，因为它们的溶解度不允许制备储备溶液。

该培养基被设计为包含厌氧消化所有生化步骤（水解、酸生成、乙酸生成和产甲烷）的底物。配方基于Speda等人，但将葡萄糖提供的碳量的一半替换为纤维二糖，并将酸水解酪蛋白的一半量替换为胰蛋白胨。反应器还通过直接注射补充油酸。当前一次注射的油酸可见地消失后进行添加，因为已知长链脂肪酸会对产甲烷群落产生抑制。总共添加了约0.40 mL作为平均每周剂量。SL和MN反应器每15-20天喂养一次油酸，每者总共进行6次油酸注射。FW反应器仅在研究早期（前6周）喂养了3次，后来由于降解不完全而不再喂养更多油酸。

为了排除反应器pH过低的问题，在第8周后使用了 altered版本的培养基，该培养基仅含一半的A溶液（Westerholm等人），并将N₂/CO₂气相替换为仅N₂。这导致培养基的pH升高至近8.0，而之前约为7.2。

2.4 计算与统计分析

使用Buswell公式计算最大理论产气量。对于任何涉及胰蛋白胨和酸水解酪蛋白的计算，使用分子量133.13 g/mol，这是根据酪蛋白氨基酸组成计算的平均值。根据Jiang等人提出的方程计算TAN中的游离氨（NH₃）分数。

使用置换多元方差分析（PERMANOVA）在多变量基础上比较反应器对（SL、MN和FW）和反应器组（参考和实验）。用于此比较的操作参数包括：pH、每毫升添加底物产生的气体毫升数、气体中甲烷百分比、乙酸浓度和其他VFA的总和。使用vegan包中的vegdist函数，采用欧几里得方法计算所需距离矩阵。使用betadisper函数检查多元离散度的同质性。在所有进行的比较中，除一种情况（MN-exp与MN-ref）外，比较组间的多元离散度没有显著差异（p > 0.05）。使用adonis2函数进行PERMANOVA，并进行10⁴次置换。在出现显著p值的情况下，使用pairwise.adonis函数进行进一步的成对多水平分析，进行10⁴次置换，并使用Holm方法调整p值以进行多重比较。

使用NST包在R中计算标准化随机性比率（NST）。对于NST计算，每个反应器对被视为一个单独的元群落。使用tNST和pNST函数（使用默认参数值）计算分类学和系统发育NST值，并使用nst.boot函数通过1000次随机抽取计算比较和描述性统计。

2.5 微生物群落分析

每周从反应器样品（单次重复）中提取DNA，使用MP Biochemicals的FastDNA SPIN kit for Soil，如Danielsson等人所述。还从用于反应器启动的接种物材料中提取了三份DNA样品。提取的DNA样品送至Novogene（英国剑桥），该公司使用Illumina Novaseq平台对16S rRNA基因的V4区进行文库制备和测序。得到的序列（已去除引物和条形码）使用DADA2流程进行分析。根据管道生成的质量谱图，将正向和反向序列分别在180和220位置截断。不符合过滤标准（maxN = 0, maxEE = c(2, 2), truncQ = 2）的测序读数未包含在后续步骤中。使用Silva数据库138.1分配分类学。使用邻接法，使用phangorn构建所有样品序列的系统发育树。该树用于生成主坐标分析（PCoA）图，以研究反应器样品在其运行数周内的差异性。使用加权UniFrac方法计算PCoA图的样本距离。使用Shannon指数估计样品的Alpha多样性，在R中使用phyloseq中的plot_richness函数计算。使用phyloseq和ggplot2在R中进行丰度分析、可视化和图形说明。由于少数DNA样品与其邻近样品相比呈现出异常的微生物组成，因此从微生物群落分析中移除了一些DNA样品的结果。移除的样品包括：FW-exp第1周，MN-ref第8和11周，MN-exp第9和11周，SL-ref第11周和SL-exp第11周。

除了16S rDNA分析外，还对一部分样品进行了基于完整宏基因组读数的分类学分析。使用fastp处理宏基因组读数以去除低质量碱基（Q<20），并使用相同软件去除接头。在这些预处理步骤之后，每个样品保留了22-150 M原始读数。对于分类学分析，使用Kraken2和GTDB r95数据库对剩余的读数进行分类。使用Bracken计算物种丰度。使用bac120分类法和GTDB提供的树文件，使用为此目的定制开发的gracken工具构建系统发育树。类似地构建了古菌（ar122）物种的树，然后将两棵树合并。使用ape将合并的树加载到R中。使用加权UniFrac距离度量生成微生物群落的PCoA图。使用KrakenTools在过滤掉丰度低于0.01%的物种后生成物种丰度的Krona图。使用Pavian生成Sankey图。

对于功能分析，使用SUPER-FOCUS将宏基因组读数映射到其相应的SEED子系统。使用DB_100 UniRef数据库，以DIAMOND作为比对器，并使用默认标准化，在多重匹配的情况下将读数平均分配到匹配的子系统。使用ggplot2和pheatmap可视化结果，使用“complete linkage”方法进行聚类。

3 结果

3.1 反应器运行

六个不同的反应器接种了三种不同的接种物，并运行了总共12周（3个HRT）。所有反应器运行结束时的TAN水平均接近其预期值。所有反应器在最后5周运行期间的化学参数如表3所示。

所有反应器在运行期间都显示出相当稳定的产气量，达到理论量的74%–92%。SL和MN反应器在运行60天后显示出一些VFA积累，但浓度从未超过1.2 g/L，并且水平在12周运行结束时下降。尽管这四个反应器的pH在实验过程中缓慢下降，但这与VFA积累无关。FW-exp经历了一次酸化事件（第28-35天），pH突然下降，同时VFA（主要是乙酸）增加， consequently导致产甲烷作用抑制。为了允许VFA降解，停止进料6天。这使得过程恢复了产气能力，并且未观察到VFA的进一步积累。总体而言，与其他反应器相比，FW反应器表现出更多的酸化和更低的pH水平，并显示出更高的VFA水平。

使用PERMANOVA对反应器进行多变量比较，以评估反应器操作性能的差异，使用研究最后5周的操作值。参考反应器的性能没有统计学显著差异（p = 0.084），而实验反应器则存在显著差异（p = 0.046）。事后检验显示，仅在实验组中FW和MN之间存在显著差异，差异主要在于FW-exp具有更高的产气量和VFA积累。还使用PERMANOVA在多变量基础上调查了每对反应器操作中的显著差异，发现各对内部没有统计学显著变化。

3.2 微生物群落概况

通过16S rRNA和宏基因组测序对接种物和每周反应器样品的微生物群落进行了分类学分析，并在多个功能分辨率水平上对宏基因组序列进行了功能分析。在分类学上，反应器群落根据其各自的接种物明显分离，但与TAN浓度无关。根据16S分类学概况，SL反应器群落与其接种物紧密聚类，而与FW和MN反应器群落相比，后者呈现出 somewhat 更分散的聚类，展示了其运行过程中的一些 variation。在分类学宏基因组分析中，SL和FW反应器样品聚集在各自的接种物附近，FW-exp和FW-ref与其接种物群落的 divergence 比SL-exp和SL-ref与SL接种物的 divergence 更大，而MN-ref和MN-exp与MN接种物显著 divergence，但彼此之间保持相当相似。

尽管存在分类学差异，但在最广泛的功能分类水平（SEED子系统级别1）上只能看到很小的功能差异。反应器群落功能概况的差异很大程度上反映了分类学的变化，SL群落 divergence 最小，MN divergence 最大。分类学和功能结果之间的聚类相似，功能组成的PCA图在很大程度上反映了分类学PCoA图。综上所述，所有实验反应器的微生物群落都明确地更类似于它们各自的参考反应器，而不是其他接种物的实验反应器，尽管生长条件、喂养底物和TAN浓度相似。每对参考反应器和实验反应器之间的群落组成 variation 很小。最终的微生物群落组成似乎更多地受到接种源的影响，而不是所施加的处理条件（包括底物类型和TAN浓度）的影响。

3.3 微生物群落发展

本研究中的三个微生物群落对表现出与其原始组成不同程度的分化。以下部分总结了在接种物与其后代群落之间观察到的最显著分类学变化。

SL反应器与其接种物群落的差异极小。与SL接种物一样，它们表现出几个不同细菌门的相对均匀的丰度，如厚壁菌门（Firmicutes）、Cloacimonadota、拟杆菌门（Bacteroidota）、Halobacterota和绿弯菌门（Chloroflexi）。在运行过程中，两个SL反应器都经历了放线菌门（Actinobacteriota）中某些属以及Syner-01属（Synergistaceae科）相对丰度的增加，以及Smithella属的减少。根据16S分析，SL反应器中的产甲烷种群以Methanosaeta属和Methanolinea属为主。在研究最后几周，Methanoculleus属在两个SL反应器中的丰度有所增加（尽管相对丰度<4%）。宏基因组分析提出了Methanoculleus属更显著的增加，从接种物中的0.4%增加到SL-ref中的10%和SL-exp中的12%。

根据16S分析，FW反应器与接种物之间的微小 dissimilarities 可归因于厚壁菌门中的 various 属、Aminobacterium属和Proteiniphilum属以及Cloacimonadota门。然而，在宏基因组分类学分析中观察到了更大的差异，这反映在宏基因组PCoA中看到的 somewhat 更高程度的 divergence 上。根据该分析，与接种物相比，Aminobacterium属和Tepidanaerobacter属在FW-exp和FW-ref中均表现出显著增加。FW反应器的产甲烷群落在研究过程中保持稳定，主要由Methanoculleus属和“Candidatus” Methanoplasma属（Methanomethylophilaceae科）组成。

MN接种物的大部分细菌丰度由不同门的 various 成员代表，即拟杆菌门（Bacteroidota）、Cloacimonadota、厚壁菌门和螺旋体门（Spirochaetota）。基于16S分析，MN反应器与其接种物相比表现出微小的分类学 divergence，以Spirochaeta属为主。然而，在研究最后4周观察到Defluviitoga属的相对丰度大幅增加，上升到序列读数的17%–60%（最初低于1%）。宏基因组分析显示MN接种物与反应器之间存在更大的 divergence，但与16S分析一致，Defluviitoga tunisiensis（Thermotogota门）是MN反应器中最主要的物种，约占所有宏基因组序列读数的60%–80%。关于产甲烷群落，16S分析显示了三个门：广古菌门（Euryarchaeota）、Halobacterota和Thermoplasmatota的属之间丰度的均匀且稳定的分布。宏基因组分析将大约一半的古菌相对丰度归因于Methanoculleus属，并揭示了与接种物相比，两个MN反应器中Methanomassiliicoccaceae科的属显著增加。

3.4 微生物群落组装过程

使用标准化随机性比率（NST）来表征可能影响微生物群落发展的组装过程。当基于分类学评估反应器群落的相似性时，元群落表现出NST值分别为70%（FW）、65%（SL）和68%（MN），均大于50%。这表明随机过程在反应器群落的组装中比确定性过程发挥了更重要的作用。当也考虑系统发育来评估群落相似性时，元群落表现出NST值分别为70%（FW）、79%（SL）和50%（MN）。对于FW和SL，再次表明群落结构主要由随机性而非确定性力量塑造。MN元群落的NST值表明确定性和随机性可能平等地参与了组装过程。

4 讨论

4.1 不同接种物中微生物群落的分类学分布

本研究选择的接种物的分类学组成明显不同，正如先前报道的使用不同底物和氨浓度的AD群落那样。FW接种物的微生物多样性显著较低，如其Shannon指数所示，同时具有最高的TAN浓度7.17 g/L。先前已报道微生物多样性与铵/游离氨浓度之间存在负相关。在接种物中观察到的微生物门的分布也与早期研究一致。厚壁菌门和拟杆菌门通常是粪便基细菌群落中的优势门，其中厚壁菌门在粪便基过程中比在污泥基过程中更普遍。绿弯菌门也曾在嗜温污泥群落中发现。在以食物废物运行的高TAN浓度反应器中，厚壁菌门被证明主导微生物种群，相对丰度高达80%。

接种物中产甲烷属的分布与其各自的TAN浓度一致。SL和MN接种物包含一系列氢营养型、甲基营养型和乙酸营养型产甲烷属，而高TAN的FW接种物则以氢营养型属Methanoculleus为主，这是高氨AD系统中的关键产甲烷菌。Candidatus Methanoplasma，甲基营养型Methanomassiliicoccales目的一员，也存在于FW接种物中，这与其他发现该属在高氨反应器中富集的研究一致。

4.2 底物对最终群落结构没有确定性影响

一些先前的研究报道，当提供相同底物时，AD中的微生物群落在分类学和功能上会趋同，而其他人则发现分类学相似的接种物在给予不同底物时会分化。这些发现支持了底物组成是塑造群落结构的关键确定性因素的观点。

相反，我们发现当不同接种物提供相同的限定培养基时，没有分类学趋同的证据。零模型分析（NST）表明随机过程主导了群落组装，并且我们发现最终群落组成主要由接种物组成决定。这与Han等人一致，他们也观察到在用限定培养基喂养的反应器中缺乏趋同，并强调随机过程，发现重复反应器之间只有约30%的相似性。

与早期研究 discrepancy 的一个解释可能在于我们系统中缺乏强大的选择压力。趋同通常在存在群落组成的强效驱动因素（如嗜热温度或高游离氨）的条件下被报道，这些条件选择高度特化的生物。我们的培养基包含多种底物，没有主导的抑制性或选择性 agent，游离氨水平在反应器之间 similarly 低，为分类学变化留下了广阔的新陈代谢生态位。在我们的研究中，随机事件最有可能导致一些微生物胜过其他微生物。例如，通过宏基因组分析在所有接种物群落中都检测到了D. tunisiensis（相对丰度0.03%–0.2%），但仅在MN反应器中富集。因此，D. tunisiensis在MN反应器中的 overrepresentation 不能仅用培养基化学特性的可能确定性影响来解释，而可能是由随机事件引起的。

4.3 生态压力 conserve 功能性而非分类学

比较群落的功能组成，某些代谢功能与接种物相比在实验过程中普遍丰度降低（例如，硫代谢、蛋白质代谢），反映了与原生条件相比代谢环境的变化。在更高的分类分辨率下，观察到更 specific 的转变；例如，SL接种物富含其原生环境特异的代谢特征（例如，芳香化合物的厌氧降解、烃代谢），这些特征在实验结束时丰度 considerably 降低。

尽管功能概况只有微小差异，但反应器对之间的分类学差异显著。这与其他生态系统中的发现一致，例如人类微生物组和凤梨科植物中央腔。鉴于可比较的反应器性能，这表明选择压力更强烈地作用于维持功能潜力，而不是在热力学 constrained 的环境中 conserve 特定分类群。这也有助于解释D. tunisiensis在MN反应器中的强烈 dominance，尽管缺乏主要的功能或操作转变。由于其 versatile 的碳水化合物代谢及其乙酸生成和氢生成能力，该物种能够对许多供应的底物执行厌氧消化的几乎所有步骤，除了产甲烷。

尽管群落在分类学上不同但在功能上 broadly 相似，但它们功能概况的主成分分析产生了与分类学PCoA图 closely 相似的排序，表明在更精细的分类水平上分类学和功能之间存在紧密联系。这个 apparent 悖论可能源于高分辨率功能分类 effectively 充当基因组指纹。例如，在MN样品中，D. tunisiensis的高相对丰度通过其 versatile 的碳水化合物代谢对 apparent 群落水平功能施加了不成比例的影响。这可能部分解释了为什么功能注释通常并不比分类学数据更能提高微生物群落的分类准确性。

4.4 TAN浓度对微生物群落进展的影响有限

与许多其他研究相比，TAN浓度对每个反应器对的分离影响有限。TAN的抑制已被充分表征，并显示主要影响产甲烷群落的组成。有建议表明，在氨抑制条件下从乙酸营养型向氢营养型产甲烷的转变主要由游离氨驱动，而不是TAN浓度。相反，也有证据表明，在pH低于7的环境中，NH₄⁺浓度对抑制的主要贡献大于游离氨。在本研究中，所有反应器在接近中性pH（6.8-7）下运行，这使得游离氨浓度远低于0.1 g/L，这是一个大多被认为无抑制的浓度。这种游离氨水平不太可能驱动SL和MN反应器产甲烷群落中观察到的变化。此外，TAN浓度（以及因此的NH₄⁺浓度）也可以被排除为产甲烷群落变化的主要决定因素，因为这些变化在参考反应器与其各自的实验反应器中对称发生。无论如何，SL反应器显示氢营养型产甲烷菌Methanoculleus的相对丰度增加，尽管游离氨浓度远低于0.1 g/L，并且没有 apparent 操作抑制。其他因素，例如底物组成、转化程度和/或低pH（相对于常见的AD过程），可能对这种氢营养型产甲烷菌的增加更为重要。乙酸已被认为约占污泥基沼气过程中产生的甲烷的70%，这些过程 consequently 通常富含乙酸营养型产甲烷菌，特别是Methanosaeta。SL反应器中Methanosaeta的减少和Methanoculleus的同时增加表明，与获取接种物的污泥过程相比，乙酸的产量减少，或者， alternatively，互养乙酸氧化菌（SAOB）竞争胜过了乙酸营养型产甲烷菌。细菌属Syner-01（Synergistaceae科）的相对丰度在两个SL反应器中都有所增加。该科和该属内的成员已被提议在污泥基过程中执行互养乙酸氧化，并且在乙酸盐浓度高（2.5-10 mM）时比Methanosaeta更具竞争性。乙酸盐浓度增加 combined with 低pH可能促进了这些反应器中乙酸盐降解途径的多样化。

FW反应器开始时游离氨浓度升高（0.85 g/L），并缓慢过渡到低于0.1 g/L的水平。有趣的是，这并未诱导从乙酸营养型向氢营养型产甲烷作用的“逆转”。此外，FW-exp中TAN水平的降低似乎也对其产甲烷群落没有影响。这可能证明，一旦向SAO的转变发生，即使游离氨浓度恢复到无抑制水平，也不容易逆转。沼气过程中暴露于 increasing 氨水平的微生物群落的 regime 转变和稳定性已被广泛研究；然而，据我们所知，以前尚未研究过氨抑制群落对低氨条件的恢复力。然而，该结果与土壤群落的研究一致，揭示了受压力干扰影响的微生物群落通常无法恢复其干扰前的组成。此外，FW反应器的酸化表明，尽管氢营养型产甲烷种群稳定，但群落中的乙酸盐利用者表现不佳。FW反应器中存在的SAOB，Syntrophaceticus和Tepidanaerobacter，已被认为受到高游离氨浓度的积极影响，可能在低游离氨条件下受到阻碍。

5 结论

本研究的结果提出，接种源而非底物组成，是实验室规模沼气反应器中微生物群落组装的主要贡献因素。与先前的研究相反，喂养底物的化学特性未能以确定性方式导致三种源自不同沼气接种物的培养物在分类学上趋同。此外，TAN浓度似乎不影响群落结构，因为分类学转变在TAN浓度不同的反应器中对称发生。分类学 divergent 群落保持 largely 功能相似 observation 表明生态压力更强烈地施加于功能而非分类学。此外，一个最初适应高TAN并 apparently 以互养乙酸氧化驱动的产甲烷作用运行的微生物群落似乎被“锁定”，并且没有随着