超富集植物根际中的关键物种与增强物种：微生物组辅助植物修复的新视角

《Journal of Hazardous Materials》：Keystone and Potentiator Taxa in Hyperaccumulator Rhizospheres: A New Perspective for Microbiome-Assisted Phytoremediation

　　摘要：土壤重金属污染会威胁农业生态系统的正常功能，而超积累植物及其根际微生物组为受污染土壤的植物修复提供了希望。大多数关于根际微生物组的研究都集中在关键类群上，但数量众多且稳定的非关键类群也可能对群落功能起到重要作用。本研究通过扩增子测序和宏基因组测序相结合的方法，分析了镍超积累植物铁线莲的根际微生物组。关键类群是指通过多种生态学推断方法被认定的类群，而促进类群则是指那些数量多、稳定性强但未被认定为关键类群的类群。随后，我们比较了这两类群在分类组成、功能潜力以及模型预测的代谢相互作用方面的差异。关键类群与促进类群在分类学上存在明显区别，且促进类群的功能潜力更广，这表明这些稳定的非关键类群可能具备关键类群分析所忽视的功能。基于全基因组的代谢建模进一步表明，在包含关键类群和促进类群的混合群落中，代谢物交换更为频繁，且模型预测的代谢支持主要来自促进类群向关键类群传递。这些发现表明，在镍超积累植物的根际微生物组中，数量众多且稳定的非关键类群能够补充关键类群的功能。从更广泛的角度来看，本研究为识别可能有助于微生物组辅助修复金属污染土壤的微生物组合提供了分析策略。

引言：土壤重金属污染是全球范围内普遍存在的环境问题，它威胁着农业生产力、土壤健康以及人类福祉[1]。镍是植物和微生物代谢所必需的微量元素，但当其浓度过高时就会具有毒性[2]。随着现代工业对镍需求的增加以及能源转型，通过采矿、冶炼活动、不当废物处理以及大气沉降等方式，更多镍进入土壤[3]、[4]、[5]。因此，人们越来越关注那些既环保又具有长期效力的修复策略。植物修复是一种极具前景且对环境无害的修复方法，而镍超积累植物因其能够耐受并积累大量镍而备受重视[6]、[7]。其中，铁线莲就是一种代表性物种，其茎部镍含量可达到干重的约2%[8]、[9]。然而，铁线莲实现植物修复功能的微生物生态机制至今仍未完全明了。

植物修复效果并非仅由植物本身的特性决定。通过根系分泌物、养分吸收以及化学信号传导，植物能够主动改变根际的物理化学条件，从而决定哪些微生物类群可以定殖并存活下来[10]。反过来，根际微生物组被誉为植物的“第二基因组”，它能够提升宿主的功能能力，包括养分获取和抗逆性[11]、[12]、[13]。在超积累植物系统中，根际微生物组成与金属吸收及植物生长表现之间存在关联，这进一步凸显了根际微生物组在植物修复中的重要性[14]。在重金属污染环境下，这些益处不仅取决于存在哪些微生物，还取决于它们之间的相互作用方式。在此背景下，关键类群通常指那些具有重大影响力的群落成员，其功能紊乱可能会引发群落结构和功能的巨大变化，进而影响生态系统的稳定性和功能[15]、[16]。然而，关键类群在群落中所占比例往往很小，仅关注它们可能会忽略那些对维持群落代谢和相互作用能力至关重要的其他微生物。

除了关键类群之外，那些数量众多且能长期存活的群落成员也可能发挥重要作用。在此，我们沿用先前的研究概念[17]，将那些在不同处理条件下都能保持稳定、数量众多的非关键类群称为促进类群，认为它们能为群落的代谢能力提供稳定的微生物基础。从功能上看，关键类群往往具有显著的生态效应，其缺失或功能紊乱可能会大幅改变群落的结构或功能，而促进类群则并非由主导性的生态控制作用定义，而是基于它们对群体功能能力和代谢互补性的贡献潜力来划分的[16]、[17]。因此，促进类群并不等同于那些主要依据出现频率或数量来定义的核心类群或丰富类群；相反，它们是一类数量有限、不受处理条件影响的非关键类群，可能在代谢方面具有特定作用。在镍超积累植物系统中，虽然已有研究开始描述与植物共生的微生物组组成，并揭示了微生物在帮助植物吸收金属方面的作用，但目前还不清楚广泛分布的促进类群与关键类群之间存在哪些差异，以及它们在根际中是如何相互作用的[12]、[18]。填补这一空白对于理解重金属污染环境下根际群落如何保持功能，以及寻找能够提升植物修复效果的微生物伙伴至关重要。

微生物群落的活性本质上是由种间相互作用决定的，而这些相互作用又会影响群落的组成、结构以及功能输出。在自然环境中，微生物往往通过代谢互养的方式获取所需养分，这一过程有助于促进微生物的共存并维持群落的多样性[19]、[20]。然而，许多根际微生物尚未被培养出来，这使得我们难以在群落层面实验性地确定它们的代谢能力和相互作用关系。近期的一些研究应用基于全局系统代谢模型或代谢网络的方法，分析与植物共生的微生物组的营养依赖关系，评估这些微生物之间的代谢互补性，并为合成群落的设计提供依据[21]、[22]。类似的代谢建模方法也被用于分析受污染土壤中与有机污染物生物修复相关的微生物相互作用[23]。尽管如此，将基于全局系统代谢模型的群落建模方法直接应用于超积累植物或与植物修复相关的根际微生物组的研究仍然较少，尽管越来越多的多组学研究强调了根际微生物和根系代谢物在超积累植物功能中的作用。如今，随着宏基因组组装基因组技术的不断发展，我们已经能够为那些无法培养的根际微生物构建代谢模型，进而推测它们的营养需求、代谢产物生成情况以及种间代谢互养关系[24]、[25]。因此，基于全局系统代谢模型的群落建模方法为研究促进类群和关键类群在代谢能力上的差异，以及它们之间是否存在有方向的相互作用提供了有效途径。

本研究重点探讨了重金属污染土壤中植物修复所依赖的根际微生物组，尤其是那些数量众多且能长期存活的类群如何补充关键类群的功能。我们提出了三个具体研究问题：（一）在铁线莲的根际中，哪些微生物类群可以被认定为具有高度可信度的关键类群以及稳定的促进类群？（二）在镍污染的根际环境中，这两类微生物群体可能发挥怎样的功能作用？（三）基于全局系统代谢模型的群落建模，关键类群与促进类群之间存在着怎样的代谢关系？我们推测，在镍污染的根际环境中，会形成具有抗逆能力的 key类群，同时还有数量众多、代谢功能多样的促进类群，而且促进类群会为关键类群提供模型预测的代谢支持。通过结合扩增子测序、宏基因组测序以及基于全局系统代谢模型的分析，我们识别出了关键类群和促进类群，分析了它们的功能潜力，并预测了它们之间的代谢相互作用。通过同时研究这两类群及其相互作用模式，本研究为理解镍超积累植物系统中根际的功能机制，以及开发基于微生物组的策略来提升受污染土壤的植物修复效果，提供了更全面的理论依据。

实验设计：本研究使用了两种镍污染土壤：高镍土壤和中等镍土壤，这两种土壤均采集自中国云南省玉溪市元江哈尼族彝族傣族自治县（东经101.78°，北纬23.49°）。另外还采集了一块低镍土壤作为对照，该土壤来自云南省红河州蒙自市（东经103.41°，北纬23.39°），其纬度与高镍、中等镍土壤相近。所有土壤都经过了筛分、养分改良[26]，并在种植前进行过平衡处理。铁线莲种子则采自云岭山脉。

重金属污染与根际选择共同塑造独特的根际微生物组：土壤的物理化学分析结果显示，高镍土壤和中等镍土壤中多种重金属的含量均较高，其中包括镍、铬、锰和钴，其中镍在两种污染土壤间的差异最为显著（表S1）。高镍土壤中的总镍含量为9086.85毫克/千克，中等镍土壤为2307.77毫克/千克，这两者的含量均显著高于低镍土壤（p < 0.01；图1a；表S2）。与镍超积累特性一致，生长在高镍土壤和中等镍土壤中的植物表现出明显的……

根际环境在重金属污染下重塑细菌群落：先前的研究表明，在重金属污染的土壤中，超积累植物能够在强大的环境选择压力下维持生长，同时通过改变其根际微生物组来实现这一目标[52]。在本研究中，铁线莲在镍含量较高的土壤中，其根部和叶片中的镍含量更高，产生的生物量也更大（图1）。其在不同地点和不同时间点的根际群落都与未受污染的土壤以及未种植植物的土壤存在明显差异（图1e - f）。这种明显的区隔现象表明，在……

结论：综上所述，在重金属污染环境下，镍超积累植物铁线莲的根际微生物组中存在着在分类学和功能上都有所差异的关键类群和促进类群。关键类群具有与抗逆适应和细胞维持相关的特定功能特征，而促进类群则承担着与底物处理、代谢物质供应以及外来物质转化相关的更广泛功能。基于全局系统代谢模型的分析进一步表明，在含有关键类群和促进类群的混合群落中……

环境意义：重金属污染对土壤健康、农业生态系统的功能以及农用地的可持续利用构成了持续性的威胁。本研究表明，除了关键类群之外，那些数量众多且能长期存活的促进类群也可能在镍超积累植物铁线莲面临金属胁迫时，对根际的功能组织以及模型预测的代谢相互作用起到重要作用。通过结合功能分析以及模型预测的相互作用分析，我们的研究结果为……提供了更全面的视角。

CRediT作者贡献说明：蔡轩：方法学部分。邓腾浩波：方法学部分。田立：方法学部分。卢佳楠：方法学部分。蒋庚波：文章撰写——审稿与编辑、文章撰写——初稿撰写、可视化分析、方法学部分、研究工作、正式分析、数据整理。阮哲普：文章撰写——审稿与编辑、可视化分析、研究指导、方法学部分、资金获取、概念构思。尹雅琳：文章撰写——初稿撰写、可视化分析、方法学部分。赵远清：文章撰写——审稿与编辑、可视化分析、研究指导。

利益冲突声明：作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益关系或个人关系。

致谢：本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号为42307006、42077105、41920104003和U23A20679）、广东省基础与应用基础研究基金（项目编号为2025A1515010760）以及“111计划”（项目编号为B18060）的支持。

蒋庚波|尹雅琳|田立|卢佳楠|蔡轩|邓腾浩波|曹月|王世忠|唐叶涛|让 - 路易·莫雷尔|邱荣良|阮哲普|赵远清
中山大学环境科学与工程学院，广州，510006