蓝细菌在微量四环素暴露下的适应策略：产毒株与非产毒株的比较研究

《Journal of Hazardous Materials》：Adaptation strategies of cyanobacteria under trace tetracycline exposure: A comparative study of toxigenic and non-toxigenic strains

　　

痕量抗生素对蓝藻的生态影响尚不明确，尤其是产毒菌株与非产毒菌株之间的差异化响应。为此，我们建立了一种配对菌株比较框架，将产毒的铜绿微囊藻（*Microcystis aeruginosa*）和非产毒的聚球藻（*Synechocystis sp.*）暴露于环境相关的四环素（TC）浓度（0.2、2、20 μg/L）中 14 天。结果表明，TC 诱导两种菌株均产生毒物兴奋性生长，最终细胞密度相对于对照组分别增加了 2.47-9.79%（*M. aeruginosa*）和 4.98-8.59%（*Synechocystis sp.*），但表现出不同的适应策略。*M. aeruginosa* 优化了光合系统效率，转向过氧化物酶（POD）和非酶促抗氧化防御，并下调了磷酸盐吸收。*Synechocystis sp.* 扩展了捕光复合体，协同激活超氧化物歧化酶（SOD）和 POD，并维持了元素稳态。转录组学揭示了核心代谢和翻译的上调，为毒物兴奋效应提供了保守的分子基础。加权基因共表达网络分析显示 *M. aeruginosa* 有 11 个模块，而 *Synechocystis sp.* 有 5 个模块，表明这种不同的适应策略存在固有的分子差异。值得注意的是，TC 促进了 *M. aeruginosa* 中微囊藻毒素（MCs）的合成和积累，但抑制了胞外释放，且 MC-LR 的比例胞外降低而胞内增加。因此，仅监测溶解态 MCs 可能会低估毒素风险，并错过细胞裂解后的二次污染风险。总体而言，这些发现揭示了产毒和非产毒蓝藻之间不同的适应策略和共享的调节机制，以及痕量 TC 下的 MCs 代谢重塑，为抗生素污染下的水华管理提供了新的见解。

近年来，抗生素污染已成为全球范围内令人担忧的重要环境问题 [1], [2]。随着医疗和畜牧业中抗生素使用的不断增加 [3], [4]，大量抗生素通过各种途径（如污水排放、农业非点源径流和水产养殖废水）进入水生生态系统 [5], [6]。这使它们成为一类在水体中广泛检测到的新兴污染物 [7], [8], [9]。由于连续输入率远超自然降解率 [3]，抗生素在水生环境中表现出“准持久性”特征 [7], [10]，且 ng/L 至 μg/L 范围内的残留物频繁出现 [11], [12], [13], [14]。虽然这些痕量水平远低于急性毒性阈值，但其持续存在可能对水生生物产生不可忽视的调节作用 [1], [4], [15]，促进抗生素抗性基因（ARGs）的传播 [3], [5], [9], [16]，并对人类健康以及水生生态系统的结构和功能构成潜在风险 [8], [17]。然而，关于其具体生态效应的系统性理解，特别是对水生初级生产者的影响机制，仍然缺乏。

蓝藻在水生生态系统中作为关键的初级生产者 [10], [18]，但其过度繁殖经常引发蓝藻水华，破坏生态系统稳定性 [19], [20], [21]。在水华形成物种中，产毒蓝藻产生各种毒素，其中微囊藻毒素（MCs）尤其值得关注 [20]。这些肝毒性环状七肽对水生生物具有严重毒性 [22]，可沿食物链转移并进行生物积累，最终威胁人类健康 [18], [23], [24]。相比之下，非产毒蓝藻虽不产生 MCs，但在水体中也具有显著的生态竞争优势 [15], [25]。其风险主要通过过量生物量积累导致缺氧和生态系统结构破坏 [21], [26]。尽管产毒和非产毒蓝藻在水华期间造成的生态风险存在根本差异 [21], [27]，但两者的根本原因在于不受控制的增长模式 [22], [28]。这种异常增殖破坏了水生生态系统稳定性 [1], [18]。因此，确定驱动蓝藻增殖的关键环境因素对于阐明种群演替和准确评估水华风险至关重要。

近期研究表明，低剂量污染物可能刺激生物体而非表现出毒性，这种现象被称为“毒物兴奋效应”[1], [22]。作为原核生物 [15]，蓝藻对抗生素特别敏感 [22], [29]，环境相关浓度可能刺激生长，可能成为加速水华形成的驱动因素 [1], [28]。值得注意的是，产毒和非产毒蓝藻在代谢途径和胁迫抗性方面存在差异 [15], [23], [30]，它们对痕量抗生素的响应模式可能截然不同 [15], [30]，这可能影响水华结构和 MCs 产生，从而放大生态风险 [27]。然而，目前关于抗生素对蓝藻影响的研究主要报告最大抑制效应和半最大有效浓度，使用的剂量远高于环境相关水平 [31]。因此，这些高浓度结果对实际生态场景的见解有限 [10], [32]。虽然转录组分析已应用于蓝藻对重金属、抗生素和杀藻剂等各种外源化学物质胁迫的响应，但这些研究主要集中在抑制浓度下的单物种响应 [1], [33], [34], [35]。关于产毒与非产毒菌株如何对同一痕量抗生素压力进行差异化适应的系统比较仍未得到充分探索，且缺乏整合生理学和转录组学的分析 [15], [28]。这一差距至关重要，因为不同的适应策略可能会改变痕量抗生素梯度下的相对增殖潜力，从而限制对种群演替和生态风险的准确预测。

四环素是最广泛使用的广谱抗生素之一 [3], [6], [8], [13]。现场监测数据显示，地表水中四环素浓度通常从大多数地区约 100 ng/L 的背景水平，到受畜牧养殖或污水排放影响流域的 1-3 μg/L 中等水平，而在重度污染地区的极端水平可超过 115 μg/L [11], [12], [14], [36]。因此，本研究选择盐酸四环素（TC）作为四环素类抗生素的代表。为了系统比较产毒和非产毒菌株如何对同一痕量抗生素压力作出响应，我们选择铜绿微囊藻 FACHB-905 和聚球藻 PCC 6803 作为测试生物。*M. aeruginosa* 是全球占主导地位的产毒水华形成物种，是淡水生态系统中 MCs 的主要产生者 [20]。*Synechystis sp.* 是最广泛表征的非产毒物种，其基因组已完全测序，使其成为比较转录组学分析的理想选择 [34], [37], [38]。尽管这两个菌株在产毒性和系统发育上存在差异，但它们常被用作模式蓝藻，代表了塑造水华动力学和生态系统稳定性的两个功能不同的群体 [15], [39], [40]。与以往的单物种或孤立终点研究不同，本研究建立了一种配对菌株比较框架，将两种菌株暴露于环境相关的 TC 浓度（0.2、2、20 μg/L）中 14 天，包含三个核心目标：(i) 比较痕量 TC 暴露下产毒 *M. aeruginosa* 和非产毒 *Synechocystis sp.* 之间的生理响应，包括生长、光合活性、抗氧化防御和元素化学计量；(ii) 整合转录组分析以识别观察到的生理差异背后的潜在分子机制；(iii) 检查相同暴露条件下产毒菌株中 MCs 的合成、释放和异构体组成。这些比较有助于理解痕量抗生素压力下功能不同的蓝藻菌株之间的不同适应模式，为抗生素污染下的水华管理提供了新的见解。

章节片段
蓝藻的获取与培养
本实验选择了一种产毒菌株铜绿微囊藻 FACHB-905 和一种非产毒菌株聚球藻 PCC6803（图 S1），两者均由中国科学院水生生物研究所提供。菌株培养在装有 350 mL BG-11 培养基（表 S1）的 500 mL 锥形玻璃瓶中，并置于光照培养箱（PGX-460C，宁波科盛实验仪器有限公司，中国）中。所有培养基和实验器具均

TC 对两种蓝藻菌株生长的影响
暴露于环境相关浓度的 TC（0.2、2、20 μg/L）并未在任一菌株中引起持续的毒性抑制。相反，在暴露后期观察到显著的生长促进作用。对于 *M. aeruginosa*，在培养头两天，20 μg/L TC 暴露组的细胞密度和比生长率略低于对照组（p < 0.05），表明存在暂时且轻微的抑制。然而，从第 7 天开始，

TC 环境浓度暴露下蓝藻生长的毒物兴奋效应
在蓝藻水华期间，生长速率和生物量积累是评估其种群动力学和生态效应的核心指标 [10], [20]。本研究发现，在 ng/L 至 μg/L 水平的环境相关浓度下，14 天的 TC 暴露以浓度依赖的方式显著促进了产毒 *M. aeruginosa* 和非产毒 *Synechocystis sp.* 的生长，表现出典型的毒物兴奋效应 [1], [22]（图 1，章节 S4）。值得注意的是，该

结论与启示
基于整合生理学和转录组学分析的配对菌株比较框架，我们的发现为抗生素污染下的蓝藻水华早期预警、控制策略和风险评估提供了几点启示。
(i) 早期预警。痕量 TC 在两种菌株中均诱导了浓度依赖性的毒物兴奋效应，不同的促进速率表明抗生素梯度可能影响产毒与非产毒种群动力学。相应地，它是

环境意义
四环素因其准持久性和潜在破坏生态系统的能力而被视为一种危险物质。本研究揭示，环境相关浓度的四环素促进蓝藻生长并改变微囊藻毒素代谢，这是一类危险的肝毒性毒素。具体而言，微囊藻毒素的合成和积累增加，伴随高毒性异构体比例上升。这些发现直接证明了一种常见的危险物质如何

未引用参考文献
[73]
CRediT 作者贡献声明
谢岳成：验证、软件。程信峰：撰写 - 审阅与编辑。谢立强：撰写 - 审阅与编辑、资源、项目管理、资金获取。王世豪：撰写 - 原始草稿、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。程晨：软件、资源、资金获取。吴丽英：监督、资源、资金获取。潘忠玲：验证、调查。何舒瑜：调查、概念化。
利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
作者感谢国家自然科学基金（编号：32471704, 42507610）、中国博士后科学基金会（编号：2024T021AH, 2025M781154）和中国博士后科学基金会博士后 Fellowship 项目（编号：GZB20250328）的财政支持。
利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
王世豪 | 潘忠玲 | 何舒瑜 | 程晨 | 吴丽英 | 谢岳成 | 程信峰 | 谢立强
中国 安徽师范大学 生态环境学院，芜湖，241002