《Marine Pollution Bulletin》：Purifying a corrosive hydrocarbon-degrading
Shewanella indica from iron rust in oil-containing seawater: Understanding of microbial corrosion mechanisms based on whole genome analysis
编辑推荐：
•油水环境中长期内锈层中存在丰富的化能自养细菌。•分离出一株具有烃类降解和微生物腐蚀能力的印度希瓦氏菌。•印度希瓦氏菌的附着促进了鞭毛的形成和生物矿化蓝铁矿的生成。•全基因组功能预测和微生物培养揭示了腐蚀机制。引言碳钢在海水油气管线中的广泛应用受到微生物影响腐蚀（MIC）风险
• 油水环境中长期内锈层中存在丰富的化能自养细菌。
• 分离出一株具有烃类降解和微生物腐蚀能力的印度希瓦氏菌 。
• 印度希瓦氏菌 的附着促进了鞭毛的形成和生物矿化蓝铁矿的生成。
• 全基因组功能预测和微生物培养揭示了腐蚀机制。
引言 碳钢在海水油气管线中的广泛应用受到微生物影响腐蚀（MIC）风险的威胁（Zhong 等，2026）。MIC 是指微生物及其代谢产物与材料相互作用，导致界面功能失效的现象（Zhong 等，2026）。在海水和油田等高腐蚀环境中，材料的局部腐蚀通常与微生物生物膜的粘附有关。生物膜粘附在材料表面的缺陷上，增加阳极溶解和氢渗透，影响材料的应力腐蚀和晶间开裂，改变介质环境的 pH 值和氧化还原电位，并可能导致涂层和阴极保护等保护措施失效（Zhong 等，2026；Li 等，2025；Wang 等，2024）。MIC 已成为不同服务环境中腐蚀失效溯源的焦点。研究发现，油水环境中钢材的短期腐蚀可能与锈层中隐藏的丰富烃类降解微生物有关（Zhang 等，2022a）。对油田产出水的基因组和微生物培养研究揭示，希瓦氏菌属 可能是与硫酸盐还原菌合作的关键微生物（Wang 等，2026），影响原油降解和钢材腐蚀（Wang 等，2026；Guo 等，2026）。然而，希瓦氏菌属 的粘附与钢铁锈层形成之间的关系尚未完全阐明。
油水环境并非贫营养，这意味着对于微生物而言不存在碳限制（Pannekens 等，2019；Mand 和 Enning，2021）。具有细胞毒性的物质，如多环芳烃，可以刺激微生物生长（Guo 等，2024a；Wang 等，2018）。恶劣环境可能通过影响微生物的代谢水平、细胞形态和趋化性来影响附着微生物的活性（Zhao 等，2020；Liu 等，2026）。油田环境中经常发生由生物膜下有机酸积累引起的酸化腐蚀（Mand 和 Enning，2021；Xue 和 Voordouw，2015）。好氧微生物分泌氧化酶进行石油烃的终末氧化，而厌氧微生物氧化有机物并耦合硫酸盐、硝酸盐和 CO2 等各种电子受体的还原（Ling 等，2021；Friedrich 和 Ralf，2001）。希瓦氏菌属 、不动杆菌属 、海洋杆菌属 、烷烃降解杆菌属 和假单胞菌属 等好氧和厌氧微生物共存于油水腐蚀系统中，影响锈层的长期形成和转化（Zhang 等，2022a；Wang 等，2026；Dong 等，2015）。这些烃类降解微生物可以通过油暴露富集，并有潜力作为先锋微生物附着到金属表面（Dong 等，2015）。这些微生物对管线钢的腐蚀作用需要微生物代谢机制的证据。
通过在海水 - 沉积物系统中模拟原油暴露，研究了腐蚀特征。我们从外锈层的生物膜中分离纯化出一株易于培养的印度希瓦氏菌 菌株。印度希瓦氏菌 最初由 Verma 从印度西海岸外的海洋沉积物中分离得到（Verma 等，2011）。它是一种革兰氏阴性兼性厌氧菌，系统发育上与藻生希瓦氏菌 相似（Verma 等，2011）。希瓦氏菌属 多样的呼吸代谢途径促成了其腐蚀机制的多样性。电子供体、电子受体和碳源类型等环境因素会影响腐蚀（Philips 等，2023）。Guo（Guo 等，2024b）发现，在燃料 - 水环境中，藻生希瓦氏菌 对不同合金材料既有促进腐蚀又有抑制腐蚀的作用（Philips 等，2023）。在有氧条件下，希瓦氏菌属 消耗氧气，铁还原形成的致密磷酸盐垢层可以保护钢基体（Kooli 等，2018）。对希瓦氏菌属 代谢腐蚀作用的理解依赖于微生物培养和基因组的证据。
生物信息学的发展为理解微生物腐蚀机制提供了新工具。例如，基因组学可以揭示锈层中微生物的组成和代谢功能，理解锈蚀微生物与环境背景在代谢模式上的差异，并解释微生物定殖和成膜在腐蚀环境中的意义（Zhang 等，2022a；Wang 等，2026；Guo 等，2024a；Zhao 等，2020）。转录组学和代谢组学可以将腐蚀过程与微生物的代谢潜力联系起来，揭示可能与腐蚀锈层转化和微环境塑造有关的原位生物过程（Wang 等，2018）。此外，微生物分离纯化与全基因组分析的结合有望解释纯培养的微生物腐蚀机制（Wang 等，2026）。
在本研究中，我们旨在深入探究 X70 管线钢在原油污染海洋沉积物和水环境中的腐蚀机制。我们的方法包括从微生物群落分析到印度希瓦氏菌 菌株的分离和研究，利用基因组学、微生物培养、表面观察和腐蚀产物分析进行全面检查。本研究致力于讨论烃类降解希瓦氏菌属 在锈层转化中的作用。
章节摘要 模拟浸蚀腐蚀与实验设计 在室温实验室环境中，模拟了 X70 钢在海水、海洋沉积物和原油中的腐蚀浸蚀环境（图 S1）。模拟浸蚀环境保持光照和流动条件与开阔海洋环境尽可能相似。介质中的溶解氧浓度约为 4 mg·L?1 。持续向系统中添加新鲜天然海水以替换水体，此过程是
腐蚀产物的光学和荧光结果 与 405 天相比，465 天后锈层上附着的微生物菌落显著减少（图 1）。从荧光信号强度和附着荧光密度判断，X70 钢表面附着的微生物数量在“油 - 泥”系统中最高（图 1 a1-1 , a2-1 ），其次是“泥”系统和“油”系统（图 1 c1-1 , b1-1 ）。原油系统中附着的微生物数量较少，表明
结论 本文利用非培养依赖的 16S rRNA 基因测序和从腐蚀壳中分离的纯培养菌株，在微生物群落水平上调查了模拟油污染腐蚀系统中 X70 管线钢的腐蚀机制。研究表明，烃类降解微生物降解了原油污染物，特别是大分子奇数烃，促进了微生物细胞增殖。同时，硫酸盐还原菌和化能无机自养
CRediT 作者贡献声明 Ding Guo: 写作—初稿，可视化，验证，方法论，形式分析，数据整理，概念化。 Yimeng Zhang: 写作—审查与编辑，监督，软件，资源，方法论，资金获取，数据整理。 Xiaofan Zhai: 资源，方法论，资金获取。 Jizhou Duan: 监督，资源，项目管理，方法论。
声明生成式人工智能和 AI 辅助技术在写作过程中的使用 在完成本工作的过程中，我们要感谢 AI 工具豆包（
https://www.doubao.com ，访问于 2025 年 12 月 1 日）对摘要图绘制的贡献。摘要图像是通过作者信息注释、手动绘图以及 AI 工具对背景图像的连续适配的共同贡献完成的。
资金 本研究得到了中国科学院战略性科学研究计划（XDB1210302）、国家自然科学基金（42206126）、山东省自然科学基金（编号：ZR2026MS0637）的支持。
竞争利益声明 D. G：写作—初稿，调查，形式分析，概念化。Y.m. Z：写作—审查与编辑，形式分析。X.f. Zhai, J.z. D：写作—审查与编辑，调查，资源。作者声明，在不存在任何可能被解释为潜在利益冲突的商业或财务关系的情况下进行了研究。
Ding Guo|Yimeng Zhang|Xiaofan Zhai|Jizhou Duan
