菌株特异性与接种顺序影响基于群体感知的生物膜生物强化:资源竞争与群体淬灭的作用

《Environmental Research》:Strain specificity and inoculation sequence shape quorum sensing-based biofilm bioaugmentation: Roles of resource competition and quorum quenching

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月25日 来源:Environmental Research 8.2

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   •菌株特性与接种顺序主导基于群体感应的生物强化。•群体感应细菌对生物膜形成表现出菌株特异性影响。•接种顺序重塑群体感应介导的与非群体感应细菌的生物相互作用。•群体淬灭活性干扰群体感应信号并减少胞外聚合物产生。•群体淬灭而非资源竞争抑制群体感应介导的生物膜。引言基于生物膜的生物

  
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    菌株特性与接种顺序主导基于群体感应的生物强化。
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    群体感应细菌对生物膜形成表现出菌株特异性影响。
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    接种顺序重塑群体感应介导的与非群体感应细菌的生物相互作用。
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    群体淬灭活性干扰群体感应信号并减少胞外聚合物产生。
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    群体淬灭而非资源竞争抑制群体感应介导的生物膜。

引言

基于生物膜的生物工艺已广泛应用于市政和工业废水处理,因为表面附着的微生物群落提供了高生物量保留、对环境波动的强抵抗力以及稳定的污染物去除性能(Murshid et al., 2023; Yuan et al., 2026)。在运行过程中,成熟生物膜的建立对生物反应器的成功启动至关重要,这对生物膜工艺的稳定性能至关重要(Liu et al., 2021)。然而,建立成熟生物膜具有挑战性且耗时,被视为生物膜工艺启动的限速步骤之一(Madan et al., 2023)。因此,高效的生物膜调节策略对于生物膜工艺的快速启动和稳定运行至关重要。
近年来,基于群体感应(QS)的生物强化策略引起了 considerable 关注,因为它们利用细菌细胞间通讯来调节涉及生物膜发育的群体行为(Mukherjee et al., 2019; Papenfort et al., 2016),这是一种环保且简单的方法,无需添加危险化学品或修改运行条件(Fu et al., 2022a; Fu et al., 2022b)。尽管应用前景广阔,但基于群体感应的生物强化策略的有效性在不同研究中差异显著(Li et al., 2017)。例如,用具有酰基高丝氨酸内酯(AHL)产生能力的专用 QS 细菌进行生物强化,通过促进生物膜形成和富集功能微生物加速了反应器启动(Fu et al., 2022a),而连续用一种 AHL 产生菌株进行增强仅导致污泥性质发生轻微或微小的变化以及颗粒尺寸的减小(Li et al., 2017)。在复杂的微生物群落中,外源 QS 细菌的性能往往难以预测,因为它受到与土著细菌的生物相互作用的影响,包括 QQ 细菌施加的群体淬灭(QQ)效应以及具有相似生态位偏好的细菌产生的资源竞争(Ghoul et al., 2016; Lee et al., 2023; Schluter et al., 2015)。这些生物相互作用深受菌株特异性性状和接种顺序的生态角色影响。一方面,单个 QS 细菌在 QS 活性和生态位偏好方面存在很大差异(Mukherjee et al., 2019; Papenfort et al., 2016),这可能导致外源 QS 细菌与土著群落之间发生菌株特异性的生物相互作用,并进一步导致有效性差异。另一方面,QS 细菌的接种顺序在塑造生物相互作用方面也起着重要作用,这在评估生物强化有效性时之前被低估了。与后添加策略相比,预接种策略优先考虑 QS 细菌的生长(Olsen et al., 2019),这可能会促进 QS 活性的早期积累并增强 QS 细菌在复杂群落中的竞争能力。因此,据推测,QS 活性菌株对生物膜形成的影响在不同菌株之间会有所不同,并且接种顺序将以依赖菌株的方式修改这些影响。然而,关于菌株特异性性状和接种顺序在塑造由 QS 细菌与土著微生物之间的生物相互作用驱动的 QS 介导生物膜调节中的生态角色,仍有许多未知之处。
阐明不同接种顺序下外源 QS 细菌与土著微生物之间的菌株特异性生物相互作用对于提高基于 QS 的生物强化策略的有效性至关重要。迄今为止,微生物群落中的潜在种间相互作用主要通过基于宏基因组学和 16S rRNA 测序分析构建共现网络来研究(Deng et al., 2019)。然而,从微生物丰度数据进行网络推断面临多种缺陷,如相似度度量偏差、推断模型差异以及受共存物种干扰的错误预测(Carr et al., 2019; Faust, 2021)。此外,微生物群落的复杂性不仅掩盖了菌株特异性对 QS 介导生物膜形成的影响,还阻碍了对资源竞争效应和 QQ 活性效应的解耦,因为这些过程同时发生并共同塑造了 QS 介导的群落响应。为了克服基于复杂微生物群落的自上而下方法的这些局限性,自下而上的方法使用可拆解且可理解的纯培养物,通过精心操纵来外推特定物种的生物相互作用,这对于表征生物相互作用而没有共存物种的干扰是直观且有力的(Yuan et al., 2020)。此外,这种方法提供了区分资源竞争和 QQ 活性潜在角色的切入点,使用具有强底物摄取能力(例如 Escherichia coli)或 QQ 活性(例如 Rhodococcus sp. BH4)的典型模型菌株(Basan et al., 2015; Oh et al., 2013)。因此,据推测,基于可拆解纯培养物的自下而上方法可能能够高效且精确地捕捉外源特定 QS 细菌与土著细菌之间的菌株特异性生物相互作用。
在此,本研究旨在通过研究 QS 细菌与非 QS 细菌之间的菌株特异性生物相互作用,来破译菌株特异性性状和接种顺序在塑造 QS 介导生物膜调节中的生态角色。通过调查四种 QS 菌株与四十种源自污水的非 QS 菌株之间的生物相互作用,揭示了菌株特异性调节;而在三种具有不同接种时间的接种策略(即一步混合、预接种、后添加)下研究了接种顺序的影响。通过将 QS 细菌与具有强底物摄取能力的典型模型菌株 Escherichia coli 和具有 QQ 活性的 Rhodococcus sp. BH4 进行共培养,精确测试了与资源竞争和 AHL 介导的 QQ 相关的相互作用模式。通过揭示资源竞争和 QQ 活性的作用,本研究为 QS 菌株选择和接种优化提供了精确的生态原理,提高了基于 QS 的生物强化在生物膜工艺快速启动中的可预测性。

章节摘要

QS 菌株分离与鉴定

共从废水处理系统中分离出四十三种细菌菌株,包括十一种生物膜衍生菌株(AM1-AM11)和三十二种污泥衍生菌株(SM1-SM16 和 X1-X16)(表 S1)。其中,X3(Acinetobacter sp.)、AM7(Enterobacter sp.)和 AM9(Enterobacter sp.)被鉴定为 QS 活性菌株,而其余四十种菌株被归类为非 QS 菌株(图 1a)。此外,将 Pseudomonas aeruginosa PAO1 包括作为一个模型 QS 菌株来

QS 细菌诱导的两两共培养生物膜分类

基于共培养和单培养的 biofilm biomass,四种 QS 菌株在不同接种策略下表现出不同的生物膜调节模式(图 2a 和图 S2)。第一种模式以 AM9 和 X3 为代表,在预接种策略下表现出增强的生物膜诱导,但在后添加策略下表现出增加的生物膜减少(图 2b)。最强的促进作用发生在 6 小时预接种制度下,其中生物膜诱导的比例

讨论

从生态角度来看,菌株特异性生态性状和接种顺序塑造了种间相互作用和生物膜发育(Debray et al., 2022; Faust et al., 2012; Madsen et al., 2016)。然而,这两个因素如何相互作用以影响基于 QS 的生物强化策略的有效性仍未得到充分理解。通过研究三种接种策略下特定 QS 细菌诱导的两两生物膜形成,本研究揭示了该效应

结论

本研究系统地探索了菌株特异性性状和接种顺序在决定 QS 介导生物膜调节结果中的生态作用,并区分了资源竞争和 QQ 对外源 QS 菌株与非 QS 细菌之间生物相互作用的贡献。主要发现如下:
  • (1)
    基于 QS 的生物膜调节是由菌株特异性特征和接种顺序共同塑造的。预接种策略倾向于增强

CRediT 作者贡献声明

Hongjun Lin:写作 – 审阅与编辑,监督,资金获取。Shasha Yuan:写作 – 审阅与编辑,监督,资金获取。Zili Zhou:软件,数据整理。Yi Han:软件,数据整理。Yuchen Kong:软件,数据整理。Ziyang Xie:软件,方法学,数据整理。Pei Li:写作 – 初稿,监督,软件,方法学,形式分析,数据整理,概念化。Zhao Chen:软件,数据整理。Siyu Lin:软件,数据整理。

未引用参考文献

Du-Hwan Ryu et al., 2020; Faust and Raes, 2012; Ghoul and Mitri, 2016; Mukherjee and Bassler, 2019; Papenfort and Bassler, 2016; Waite Richard and Curtis Michael, 2009; Yuan and Meng, 2020.

利益冲突声明

? 作者声明他们没有任何已知的竞争财务利益或个人关系可能会影响本论文中报告的工作。

致谢

本研究得到中国国家自然科学基金(编号52500059)、浙江省自然科学基金(编号 LQN25E080006)和浙江省重点研发计划(资助编号2026C02A1003)的支持。
Pei Li|Ziyang Xie|Yuchen Kong|Yi Han|Siyu Lin|Zhao Chen|Yunrong Jin|Zili Zhou|Shasha Yuan|Hongjun Lin
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