《Current Research in Microbial Sciences》：Vegetation composition shapes denitrifier community structure and enhances nitrogen removal in estuarine wetlands: evidence from Reed-Willow Mix promoting
nirK-dominated guilds
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本研究针对河口湿地氮负荷过载导致的生态系统退化问题，通过探究不同植被类型（芦苇、中山杉及芦苇-垂柳混交）和土壤深度对反硝化微生物群落结构及功能的影响，揭示了混交植被通过改善土壤条件（如提升有机质OM、硝态氮NO3--N和总磷TP含量）并选择性富集以nirK基因为主导的反硝化菌群（如Bradyrhizobium、Sinorhizobium），从而显著增强了湿地的反硝化速率。该研究为通过植被管理优化湿地微生物群落功能、提升氮去除能力提供了重要的理论依据和实践策略。
在全球范围内，河口湿地作为陆地与水域交汇的关键地带，正面临着来自人类活动和环境变化的巨大压力。其中，过量的氮输入已成为驱动这些敏感生态系统退化的主要胁迫因子之一，加剧了水体的富营养化并可能增加温室气体氧化亚氮（N2O）的排放。在这些生态系统中，微生物驱动的反硝化作用——将硝酸盐（NO3-）逐步还原为氮气（N2）的过程——是移除活性氮的关键途径，对于维持水体氮平衡至关重要。然而，反硝化过程的效率深受湿地植物及其塑造的土壤环境的影响，尤其是那些携带不同功能基因（如编码细胞色素cd1亚硝酸还原酶的nirS基因和编码含铜亚硝酸还原酶的nirK基因）的反硝化微生物群落。尽管已有研究记录了湿地中nirS和nirK基因的多样性，但关于植被类型和土壤深度如何共同调控这些功能菌群的结构、相互作用及其最终对反硝化速率的影响，仍存在许多未知，特别是在受水位波动影响的湖泊性河口岸滩区域。
为了填补这一知识空白，一项发表在《Current Research in Microbial Sciences》上的研究，以巢湖派河河口滩涂为研究对象，开展了一项深入调查。研究人员选取了三种代表性的植被类型（芦苇、中山杉以及芦苇-垂柳混交林），并分别在不同土壤深度（0-20厘米，20-40厘米，40-60厘米）采集了土壤样品。他们系统测量了土壤的理化性质，并利用高通量测序技术深入解析了携带nirS和nirK基因的反硝化细菌群落的组成、多样性和相互作用网络。此外，还通过硝酸盐残留法测定了土壤的潜在反硝化速率。通过整合环境因子、微生物群落数据和过程速率，这项研究旨在阐明“环境-群落-网络-过程”之间的内在联系，为通过植被配置管理来增强河口湿地氮去除功能提供科学依据。
研究采用的关键技术方法概述
本研究综合运用了野外采样与室内分析相结合的方法。在巢湖派河河口滩涂，按植被类型设置样地，采用“S”形五点法采集不同深度的土壤样本。土壤基本理化性质（如pH、水分、有机质OM、总氮TN、总磷TP、铵态氮NH4+-N、硝态氮NO3--N、速效磷AP等）采用标准方法测定。反硝化速率通过硝酸盐残留法（测定厌氧培养前后NO3-的净消耗量）进行评估。微生物群落分析方面，使用特异性引物对土壤DNA中的nirS和nirK基因进行PCR扩增，随后进行Illumina MiSeq高通量测序，并对获得的序列进行质量控制、OTU（操作分类单元）聚类和物种注释。数据分析包括α多样性（Chao1, Shannon指数）和β多样性（基于Bray-Curtis距离的NMDS分析）计算、随机森林（Random Forest）和ANCOM分析以识别植被相关的生物标志物属、基于Spearman相关的微生物共现网络构建，以及决策树回归和逐步多元回归分析以评估关键微生物类群对反硝化速率的贡献。
3.1. 土壤理化性质分析
研究发现，植被类型显著影响土壤性质。芦苇地土壤具有较高的水分和铵态氮含量，但pH和碳氮比（C/N）较低。中山杉土壤的速效磷和总氮含量显著较低。而芦苇-垂柳混交林土壤则表现出较高的pH、硝态氮、有机质和总磷含量。同时，土壤性质也随深度变化，表层土壤（0-20厘米）的硝态氮、速效磷、有机质和氮磷比（N/P）通常高于深层土壤。这表明混交植被能有效改善土壤养分状况，特别是在活性层。
3.2. nirS和nirK型反硝化细菌群落特征
α多样性分析表明，混交植被下的nirS和nirK型反硝化细菌群落的丰富度和多样性（Chao1和Shannon指数）均显著高于单一植被类型。NMDS分析显示，nirS型群落结构在不同样本间相对集中，而nirK型群落则更为分散，表明后者对由植被引起的环境变化更为敏感。在门水平上，变形菌门（Proteobacteria）是两类反硝化菌群的绝对优势门。在属水平上，nirS型群落中以Rhodanobacter为绝对优势属，而nirK型群落中的主要优势属包括Mesorhizobium、Sinorhizobium和Bradyrhizobium。随机森林和ANCOM分析进一步鉴定出Sinorhizobium（富集于混交植被）和Aromatoleum（nirS型）、Nitrosospira（nirK型，富集于芦苇）等可作为区分植被类型的生物标志物属。
3.3. 环境因子对反硝化细菌群落的影响
Mantel检验和相关性分析揭示，影响两类反硝化菌群的环境驱动因子存在差异。nirS型群落结构与pH、总氮TN、速效磷AP和C/N比显著相关，而nirK型群落则主要受pH、总磷TP、速效磷AP和N/P比的影响。关键属如Aromatoleum（nirS型）以及Sinorhizobium、Bradyrhizobium（nirK型）与pH、TP、OM和NO3--N呈显著正相关。这表明土壤pH和养分有效性是塑造反硝化功能菌群的关键因子。
3.4. 不同植被类型和土壤深度下反硝化菌群的相互作用网络
网络分析结果显示，植被类型和土壤深度共同调控着微生物群落的互作模式。在芦苇和中山杉植被下，反硝化菌群网络的复杂性（连接数和节点数）随土壤深度增加而降低，且正相关连接占主导。然而，在芦苇-垂柳混交植被下，深层土壤（40-60厘米）的网络复杂性反而增加，但负相关连接的比例也升高。中山杉植被下的网络整体复杂性最高，且全部为正相关。这表明混交植被可能在深层土壤中创造了更复杂的微环境，导致了不同的微生物共现模式。
3.5. 功能反硝化菌群对不同植被和土壤深度下反硝化速率变化的贡献
反硝化速率随土壤深度增加而降低，且在植被类型间存在显著差异，顺序为：芦苇-垂柳混交 > 芦苇 > 中山杉。决策树回归分析表明，nirK型反硝化菌，特别是Bradyrhizobium、Sinorhizobium和Mesorhizobium，是解释反硝化速率变异的最重要贡献者。在前20个重要属中，有12个属于nirK型。逐步多元回归分析进一步确认了Brucella和Achromobacter（nirK型）对反硝化速率有显著正向贡献，而Bosea则呈负向关联。这些结果共同强调了nirK型菌群在驱动河口湿地反硝化功能中的核心作用。
结论与意义
本研究通过多维度分析，清晰地揭示了植被组成和土壤深度如何协同塑造河口湿地反硝化微生物群落的结构与功能。核心结论在于，芦苇-垂柳混交植被不仅能改善土壤理化环境（如提升有机质、硝态氮和总磷含量），还能通过选择性地富集以nirK基因为主导的反硝化菌群（如Bradyrhizobium、Sinorhizobium等），并形成更为复杂的微生物相互作用网络，从而显著提升湿地的反硝化潜力（以硝酸盐净减少速率表示）。研究发现，与nirS型菌群相比，nirK型菌群对反硝化速率的统计贡献更大，凸显了其在当前研究环境下的功能重要性。
这项研究的发现具有重要的理论与实践意义。在理论层面，它深化了我们对植被-土壤-微生物互作如何调控湿地氮循环关键过程的理解，特别是明确了nirS和nirK这两类功能等效但遗传背景不同的反硝化菌群对环境因子和植被管理的差异化响应，为微生物功能群落的生态学提供了新的证据。在实践层面，研究结果为河口湿地的生态修复与管理提供了直接指导。推广芦苇-垂柳等混交植被模式，有望通过优化根际环境和微生物群落功能，有效增强湿地的氮净化能力，从而缓解氮污染带来的环境压力。此外，研究鉴定出的关键微生物属（如Sinorhizobium、Brucella等）可作为潜在的生物指示剂，用于监测和评估湿地生态系统的健康状况及氮去除功能。总之，该研究强调了在生态系统管理中考虑植被配置以及由此引发的微生物群落变化的重要性，为构建功能高效、可持续的河口湿地生态系统提供了科学依据。
